본 논문에서는 range 데이터로부터 평면, 또는 곡면을 갖는 물체의 표면을 인식하여 matching시키는 단순하고 효율적인 방법을 제안한다. 물체의 해당 면을 인식하기 위해 단순히 물체의 면을 나타내는 고유 값만을 비교하기 때문에 인식에 따르는 불필요한 절차를 줄일 수 있다. 여기서, 사용되는 물체의 면을 나타내는 고유값(SRV)은 그 물체의 view-point에 독립적인 특징들에 대하여 가중치를 부여한 값들의 합으로 얻어진다. 따라서, 이 방법은 단순하고 효율적이며 센서에 얻어진 데이터의 잡음과 occlusion에 덜 민감하다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
The purpose of this study was to investigate lower-limb joint torque of the two groups as it changed by somatosensory stimulation during the descent down three stairs of different heights and to describe the difference between the two groups, which are young people group and elderly people group. Subjects of each groups climbed down a stair at four stimulation conditions, which are non-stimulation, tibialis anterior tendon stimulation, achilles tendon stimulation, tibialis anterior - achilles tendon stimulation. Motion capture data were collected using 3D optoelectric motion tracking system that utilizes active infrared LEDs, near infrared sensor and force plate. The obtained motion capture data was used to build 3D computer simulation model. The results show that lower-limb joint torque of the two groups changed with somatosensory stimulation as they descended the stairs and the joint torque of the two groups differed from each other.
스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
Geospatial research on emergency response in multi-level micro-spatial environments (e.g., multi-story buildings) that aims at understanding and analyzing human movements at the micro level has increased considerably since 9/11. Past research has shown that reducing the time rescuers needed to reach a disaster site within a building (e.g., a particular room) can have a significant impact on evacuation and rescue outcomes in this kind of disaster situations. With the purpose developing emergency response systems that are capable of using complex real-time geospatial information to generate fast-changing scenarios, this study develops a Spatiotemporal Optimal Route Algorithm (SORA) for guiding rescuers to move quickly from various entrances of a building to the disaster site (room) within the building. It identifies the optimal route and building evacuation bottlenecks within the network in real-time emergency situations. It is integrated with a Ubiquitous Sensor Network (USN) based tracking system in order to monitor dynamic geospatial entities, including the dynamic capacities and flow rates of hallways per time period. Because of the limited scope of this study, the simulated data were used to implement the SORA and evaluate its effectiveness for performing 3D topological analysis. The study shows that capabilities to take into account detailed dynamic geospatial data about emergency situations, including changes in evacuation status over time, are essential for emergency response systems.
석션버켓기초는 20m 이상의 수심 조건에서 경제적인 시공이 가능한 건설 공법이다. 석션버켓기초는 내부가 비어 있는 양동이가 뒤집어진 형태의 구조물을 목표지점에 위치시킨 후, 버켓 내의 공기나 물을 흡입하여 내/외부의 수압차이에 의한 관입력으로 기초를 설치한다. 안정성 확보를 위해 버켓의 수직도 확보는 필수적이다. 그러나 해저지반의 불균질성이나 편심으로 인하여 버켓의 기울어짐이 발생할 수 있다. 석션버켓기초는 현재 시공과정에서 관입/인발 작업 반복을 통해 수직도를 확보하는 방법이 일반적으로 적용되고 있다. 그러나 이 방법은 현장 작업자의 경험 및 숙련도에 의존적이며 수직도 확보에 비교적 장시간이 소모된다. 본 논문에서는 실시간 석션버켓 수직도 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 수직도 데이터를 수집하는 센서부, 수집된 데이터를 처리하여 무선 전송해 주는 컨트롤러부, 원형강관의 수직도 정보를 실시간으로 보여주는 디스플레이부로 구성되어 있다. 제안된 시스템은 기울기 센서와 임베디드 컨트롤러를 활용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 실험 결과 roll/pitch가 0.028% 이내의 오차로 측정이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 시스템을 석션버켓기초 모형실험에 적용하여 수직도 정보의 실시간 확인이 가능함을 보였다.
본 연구팀은 우리나라의 모바일 매핑 시스템 분야에 있어서의 기반 기술 확보 및 4S 분야로의 응용 분야의 근간이 되는 데이터 구축의 일환으로써 모바일 멀티 센서 시스템(Mobile Multi Sensor System)을 개발하고 있다. 즉, 도심 지역의 도로 및 도로 시설물 DB 구축을 위한 정보 수집은 물론, 도심 지역에 대한 DEM 구축의 보완자료로서 활용하기 위해 모바일 멀티 센서 시스템을 개발하였다. 현재 본 연구팀이 운용하고 있는 MMSS 시스템은 하드웨어 측면으로는 DGPS와 IMU로 구성된 항측 센서를 비롯하여 디지털 CCD 카메라(모바일 레이저 장비 장착 예정)로 구성이 되어 있으며, 소프트웨어 측면으로는 MMSS로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 정밀한 3차원 좌표를 추출하기 위한 후처리 컴포넌트 및 클라이언트용 프로그램으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 현재 운용중인 MMSS 시스템 구성 및 운영 소프트웨어에 대한 개략적인 소개와 그에 따른 활용 방안을 논하고자 한다.
본 연구는 투수계수가 큰 취약대가 제방에 존재할 경우의 침투거동에 관한 것이다. 침하계, 간극수압계, 수직 토압계 및 FDR 센서로 구성된 지점형 센서와 분포형 TDR 센서를 이용하여 제방의 침투특성 및 제방거동을 계측하였다. 계측결과들은 2차원 및 3차원 수치해석결과들과 비교 분석되었다. 모형제방은 길이 7m, 폭 5m, 높이 1.5m의 크기이며 제외지 수위는 1.3m인 세립질 모래로 조성된 제방이다. 계측 및 수치해석의 침투거동이 거의 유사하여 적절한 계측시스템으로 제방의 안정성을 실시간 모니터링할 수 있음을 알 수 있었다. 수치해석의 경우 정상단면에서는 2차원 및 3차원 해석결과가 거의 동일하나, 취약단면을 고려할 경우 2차원 해석의 침윤선이 3차원 결과보다 빠르게 진행된 후 두 결과가 수렴되었다.
스마트기기와 같은 카메라를 내장한 멀티미디어 기기의 발달과 함께 그 기기로부터 얻어지는 영상관련 멀티미디어 데이터(이미지, 동영상)를 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 이미지 데이터를 다루고 있으며 이미지들은 화소라고 하는 디지털 센서로부터 얻어지는 색상정보들의 집합으로 정의될 수 있다. 이미지에는 색, 조명, 객체 등 다양한 인지 정보가 들어있으며 이러한 정보들을 추출하거나 가공하기위해서는 색의 구성을 명확히 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 정보와 함께 영상처리 연구들의 결과물을 효과적으로 표현할 수 있는 3차원 정보시각화 방법을 소개한다. 본 연구는 영상관련 멀티미디어 데이터의 특징은 물론 그로부터 나오는 다양한 분석 데이터들의 특징정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화하여 연구자들에게 영상 정보를 보다 명확하고 효과적으로 전달할 수 있도록 하였다.
최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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