플라잉 디스크 게임은 1940년부터 시작된 스포츠이며, 국내는 2007년대 이후 초등학교를 중심으로 보급되어 빠른 속도로 확대되고 있다. 이와 함께 스포츠 과학화가 진행되면서, 플라잉디스크 또한 기술적 향상과 효율성을 위한 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 9축 움직임 센서와 GPS 등을 이용해 이용자의 플라잉 디스크에 정보를 획득하고, 이를 블루투스 5.0을 이용한 무선 전달 방법을 제안한다. 세부적으로는 실시간 데이터를 관찰하거나 후처리 과정을 통해 회전속도, 비행 궤적, 회전 등 비교 및 분석할 수 있는 펌웨어 및 소프트웨어 그리고 HW 플랫폼을 설계 구현하였다.
사물인터넷을 기반으로 실시간으로 소화기 주변의 상태와 화재 발생 여부, 소화기의 상태를 확인할 수 있는 웹 시스템과 화재 알림을 받을 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 해당 시스템의 목표를 명확하게 정하고 구조를 상세히 정의함으로써 개발 도중 일어나는 오류를 최소화한다. 또한, 스마트소화기에 대한 요구분석과 설계, 구현 단계에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 분석하여 결함을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 IoT 기반의 스마트 소화기에 대해 결함관리 신뢰성을 확보할 수 있다.
This paper presents the design results of a Multi-band Global Positioning System (GPS)/Korean Positioning System (KPS) Real-Time Kinematics (RTK) precise positioning simulator and evaluate its functionalities. The designed simulator consists of a trajectory generation module, a Radio Frequency (RF) signal generation module, a RF signal reception module, a coarse positioning module, a precise positioning module, and an error statistics reporting module. Simulations in realistic scenarios confirm that the proposed baseband simulator works appropriately. The developed simulator can adjust the type, number, band, and Pseudo Random Noise (PRN) code type of the satellite constellation in various ways, and the practical positioning performance can be tested. It can also reflect the channel influence at the actual RF stage and the influence during the initial synchronization and tracking process. Considering such advantages, the proposed simulator would be useful in future researches and developments related to KPS.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
본 논문에서는 원격 제어 시스템에 있어 조작자와 기계사이의 시각적 또는 근육지각운동의 연결에 있어서 조작자의 안정된 작업환경을 확보하기 위해 가상 모델을 이용하고, 또한 가변 시간 지연의 추정 및 예측 기법을 적용함으로써 원격조작의 실현성을 향상시키기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격제어시스템에서의 실현성 향상을 위해 가상 모델을 설계하고, 가상의 모델이 원격의 로봇과 시간적으로 동일한 움직임을 할 수 있도록 구성함으로서 조작자는 원격의 로봇을 가상의 모델을 통해 조작할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 원격조작으로 가상의 모델을 제어함으로써 원격의 로봇을 제어하고, 가상의 모델을 통해 원격의 로봇의 실시간 제어에 가능성을 제시하였다.
모바일 망에서는 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보가 관리되어져야 한다. 이와 같은 분산 환경 속에서 위치 정보 관리의 핵심 역할을 수행하는 내장형 시스템인 HLR system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 현재 사용되고 있는 HLR system의 문제점을 철저한 분석을 통해 파악하여 그 문제의 해결 방안을 제시하고, HLR system을 위한 새로운 구조를 제시하였다. HLR system에서는 가입자 정보의 실시간 접근과 갱신을 제공하기 위해 주기억장치 데이터베이스 시스템이 사용되고 있다. 따라서, 더 나은 실시간 기능을 제공키 위해서, 가입자의 정보를 보다 신뢰성 있게 관리하기 위해서, 보다 많은 가입자에게 편의를 제공하기 위해서는 이의 성능 개선이 요구된다. 본 논문에서는, HLR database transaction의 특성을 고려한 효을적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 가입자 수용시, 제안 기법을 사용하게 되면 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.
특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.
최근의 무기체계에서는 효율적으로 적진을 탐색, 타격할 수 있는 저가의 소형 유도무기 개발이 많이 요구되고 있다. 이처럼 저가의 소형 드론형 무기의 제어를 위해서는 무선 인터페이스, 자세제어 위치탐색 타깃 탐색들을 위한 다양한 센서들과 고성능 카메라, 그리고 이를 실시간으로 통합하여 처리할 수 있는 고성능의 프로세싱 능력들을 갖춘 통합 전자장치가 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위한 솔루션으로 안드로이드 스마트폰을 통합 전자 제어장치로 제안하고, 유도조종 알고리듬을 수행할 어플리케이션을 구현한다. 제안된 어플리케이션을 실제 스마트폰에 올려 비행모의 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
CSCW 시스템은 효율적인 공동작업의 인지를 위해 원격지정(telepoinging), 스냅샷(snap shot), 문서/프로젝트의 작업상황파악 등과 같은 기능들을 제공한다. 이 중 원격지정은 지역 시스템의 공유윈도우에서 원격지정자(telepointer)를 통해 발생한 이벤트를 원격지 시스템의 공유윈도우에 동기적으로 표현하는 기법이다. 이 기법에 대한 응용사례는 여러 문헌에서 찾아볼 수 있으나 이에 대한 기능 요구사항이나 프로토콜에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 RTP(Real-Time Transport Protocol) 기반의 원격지정을 위한 기능요구사항과 페이로드 형식을 정의한다. 제안된 RTP 기반 텔리포인팅의 성능평가를 위해 화이트 보드를 구현하고 이를 Microsoft Netmeeting의 화이트 보드와 비교하였다. 성능평가 결과, CPU 사용량과 네트워크 사용량에서 제안된 원격지정방식이 더 높은 성능을 보였다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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