유비쿼터스게임을 디자인하고 개발하기 위하여 현실세계과 가상세계와의 자연스럽고 다양한 상호작용이 필요하다. 이는 물리적인측면 뿐 아니라 상황변화에 알맞은 대응 감지기술을 필요로한다. 이를 위하여 가상세계와의 유저인터페이스 모델을 정의하고 이를 구현하기 위하여 텍타일감지 시스템을 제작하였다. 텍타일 데이터는 외부환경에 민감하므로 신호처리방법을 사용하여 잡음을 제거하고 유저인터페이스를 위한 데이터 형태로 외부입력을 분석 추론하였다. 이는 일반적인 게임에서 사용하는 마우스나 키보드에 따른 입력과 전혀 다른 형태의 입력으로 유비쿼터스 환경에서의 플레이어의 상황대응에 대한 중요한 정보를 제공하여준다. 구현한 시스템을 통하여 가상공간상에 존재하는 공에 작용한 힘을 3차원적으로 분석하여 힘의 위치, 크기, 분포, 방향 등을 분석하는 방법을 제시 해보았으며 이 같은 실세계 정보 분석을 통하여 가상공간상에서 3차원적인 자연스러운 반작용이 가능하도록 하는 가능성을 보였다. 이 같은 방법들은 유비쿼터스 게임의 상호작용 개발을 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.
Modern solid-state gyroscopes (HRG) with hemispherical resonators from high-purity quartz glass and special surface superfinishing and ultrathin gold coating become the best instruments for precise-grade inertial reference units (IRU) targeting long-term space missions. Designing of these sensors could be a notable contribution into development of Korea as a space nation. In participial, 40mm diameter thin-shell resonator from high-purity fused quartz, fabricated as a single-piece with its supporting stem has been designed, machined, etched, tuned, tested, and delivered by STM Co. (ATS of Ukraine) several years ago; an extremely-high Q-factor (upto 10~20 millions) has been shown. Understanding of the best way how to match such a unique sensor with inner glass assembly of the gyro means how to use the high potential in a maximal extent; and this has become the urgent task. Inner quartz glass assembly has a very thin indium (In) layer soldered the resonator and its silica base (case), but effects of internal resonances between operational modal pair of the shell-cup and its side (parasitic) modes can notable degrade the potential of the sensor as a whole, instead of so low level of resonator's intrinsic losses. Unfortunately, there are special combinations of dimensions of the parts (so-called, "resonant sizes"), when intensive losses of energy occurs. The authors proposed to use the length of stem's fixture as an additional design parameter to avoid such cases. So-called, a cyclic scheme of finite element method (FEM) and ANSYS software were employed to estimate different combinations of gyro assembly parameters. This variant has no mismatches of numerical origin due to FEM's discrete mesh. The optimum length and dangerous "resonant lengths" have been found. The special attention has been paid to analyses of 3D effects in a cup-stem transient zone, including determination of a difference between the positions of geometrical Pole of the resonant hemisphere and of its "dynamical Pole", i.e., its real zone of oscillation node. Boundary effects between the shell (cup) and 3D short "beams" (inner and outer stems) have been ranged. The results of the numerical experiments have been compared with the classic model of a quasi-hemispherical shell band with inextensional midsurface, and the solution using Rayleigh's functions of the $1^{st}$ and $2^{nd}$ kinds. To guarantee the truth of the recommended sizes to a designer of the real device, the analytical and FEM results have been compared with experimental data for a party of real resonators. The consistency of the results obtained by different means has been shown with errors less than 5%. The results notably differ from the data published earlier by different researchers.
Harnesses are used in a variety of industries, such as rescue operations, medicine, and entertainment. However, conventional harnesses have problems as they are uncomfortable to wear and causes continuous pain. Therefore, in this study, the load and pressure applied to the body in the flying state when using a conventional harness were measured in real time and the distribution change was observed. Load and pressure were measured using a modified corset harness, a pressure sensor, and a human mannequin to measure the maximum and average pressure on the waist. As a result, it was confirmed that the load concentrated on the waist in the flying state was 104 N, and the pressure was applied to the left and right sides was 800 kPa or greater. The pressure distribution showed a pressure of 3-45 kPa in 73% in all measurable pressures. The results of the load and pressure distribution are presented as basic data for improving the wearability and reducing the discomfort of harnesses in the future, aid in the development of a harnesses that can minimize discomfort for various activities, and increase the concentration on experiential activities. In addition, using the CLO 3D program, which is a 3D virtual wearing system, a harness was put on a virtual model, and the compression level was checked and compared with the actual pressure distribution. As a result of comparing the measured pressure values in the flying state with the clothing pressure wearing the harness in the CLO 3D program, the total pressure value was found to be about 68% of the actual measured value. This helps develop a harness that can minimize discomfort during activities by predicting the load and pressure on the body by first applying new designs to a virtual wearing system during development. These new harness patterns can solve the problems of conventional harnesses.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
본 논문에서는 다양한 정보단말기에 활용될 수 있는 손동작기반의 실시간 숫자 인식기 구현 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키넥트 센서를 활용하여 3차원 공간에서 손의 움직임을 획득한다. 획득한 손의 궤적은 잡음과 제스처의 크기 변화에 의한 궤적 변화를 최소화하고 일관성 있는 추적을 유지하기 위해 주성분 분석으로 단순화 된다. 또한, 기울기와 위치정보 특징을 동시에 고려한 새로운 특징 기반 은닉 마르코프 모델을 제시한다. 그 결과 제안한 기법은 손동작의 크기와 움직임 속도에 강인한 실시간 인식기를 구현하였다. 실험을 통하여 기존의 기울기 정보만을 사용하였을 때 보다 30% 이상의 높은 인식률을 보였으며, 98%의 높은 숫자 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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