본 논문에서는 야구 동영상에서 민시프트 추적 프레임워크 하에 선수들을 병합-분리하는 방법을 제안한다. 민시프트 추적 방법은 추적대상 객체의 확률분포에 대해 현재 추적영역에서 확률 값이 최대가 되는 위치로 중심점을 이동하여 객체를 추적한다. 민시프트 추적은 처리속도가 빨라 실시간 추적 문제에 널리 사용되고 있다. 그러나, 다수 객체 추적에서 겹침 문제를 처리하기 어렵다. 이와 같은 문제는 일반적으로 데이터 연관 방법을 적용하여 해결한다. 하지만, 야구선수의 겹침 문제는 선수영역의 해상도가 낮고, 여러 객체가 한 모델을 공유하기 때문에 데이터 연관 방법을 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터 연관 방법 적용 이전에 선수 겹침 상황에서 병합-분리을 관리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선수의 겹침 상황에서 추적영역 내의 추적 맵 값을 조정하여 선수의 병합-분리를 관리한다. 본 논문에서 제안하는 방법과 민시프트 알고리즘의 추적성능을 비교하여 제안방법의 성능이 우수함을 보였다.
We have investigated seven Extreme-Ultraviolet (EUV) bright points in the active region (AR 10926) on 2006 December 2 by the EUV imaging spectrometer (EIS) onboard Hinode spacecraft. We determined their Doppler velocities and non-thermal velocities from 15 EUV spectral lines (log T=4.7-7.2) by fitting each line profile to a Gaussian function. We present the Doppler velocity map as a function of temperature which corresponds to a different height. As a result, these active region bright points show two different types of characteristics. Type 1 bright point shows a systematic increase of Doppler velocity from -68 km/s (blue shift) at log T=4.7 to 27 km/s (red shift) at log T=6.7, while type 2 bright points have Doppler velocities in the range of -20 km/s and 20 km/s. Using MDI magnetograms, we found that only type 1 bright point was associated with the canceling magnetic feature at the rate of $2.4{\times}10^{18}$ Mx/hour. When assuming that these bright points are caused by magnetic reconnection and the Doppler shift indicates reconnection out flow, the pattern of the Doppler shift implies that type 1 bright point should be related to low atmosphere magnetic reconnection. We also determined electron densities from line ratio as well as temperatures from emission measure loci using CHIANTI atomic database. The electron densities of all bright points are comparable to typical values of active regions (log Ne=9.9-10.4). For the temperature analysis, the emission loci plots indicate that these bright points should not be isothermal though background is isothermal. The DEM analysis also show that while the background has a single peak distribution (isothermal), the EUV bright points, double peak distributions.
최근 고령 사회에 들어섬에 따라 고령 운전자의 수가 증가하는 추세이다. 고령 운전자의 교통사고 대부분이 차량 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 이러한 부주의들에는 노화에 따른 느린 몸의 움직임으로 차량 조작 미숙, 노안으로 인한 좁은 시야로 낮은 시각정보 검색 문제 그리고 낮은 대비감도로 인한 물체 식별 문제 등으로 기인한다. 본 연구에서는 고령 운전자의 안전 운전 지원을 위해 도로 영상에서 시각적 주의를 가져야 하는 관심물체 영역들을 실시간으로 자동 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상으로부터 선택적 시각 주의를 갖는 관심물체후보 영역들을 실시간으로 검출하기 위해 칼라, 기울기, 그리고 밝기 특징정보들의 대비 변화 정도를 3차원으로 표현한 현저함 맵(Saliency map)을 생성하고, 동시에 입력 영상으로부터 물체들의 경계선 획득을 위해 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 분할된 영역에 속한 현저함 픽셀의 유무에 따른 선택적 시각 주의 영역을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 실외 환경 조건에서 실험한 결과, 도로 상의 다양한 물체에 빠른 검출율과 함께 비교적 복잡한 도로 환경에서도 강임함을 알 수 있다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.508-511
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2006
Generally, stereo pair images are necessary for 3D viewing. In the absence of quality stereo-pair images, it is possible to synthesize a stereo-mate suitable for 3D viewing with a single image and a depth-map. In remote sensing, DEM is usually used as a depth-map. In this paper, LiDAR data was used instead of DEM to make a stereo pair from a single aerial photo. Each LiDAR point was assigned a brightness value from the original single image by registration of the image and LiDAR data. And then, imaginary exposure station and image plane were assumed. Finally, LiDAR points with already-assigned brightness values were back-projected to the imaginary plane for synthesis of a stereo-mate. The imaginary exposure station and image plane were determined to have only a horizontal shift from the original image's exposure station and plane. As a result, the stereo-mate synthesized in this paper fulfilled epipolar geometry and yielded easily-perceivable 3D viewing effect together with the original image. The 3D viewing effect was tested with anaglyph at the end.
The fuel injection amount and timing along with the ignition timing for the gasoline engine of a racing car were adjusted using an electronic control unit (ECU), and the engine performance was evaluated through an acceleration test. The fuel map for the fuel injection amount and ignition map for the ignition timing were derived. Using the transient throttle control, the air-fuel ratio could be maintained at a constant value even in the case of a sudden throttle operation. In the flat shift, ignition blocking was more effective than fuel blocking. In a 75 m acceleration test, the required duration without and with ECU control was 4.47 s and 3.99 s, respectively. Notably, the acceleration could be improved by approximately 10.7% when the ECU control was implemented.
기업물류에 있어 공급사슬 관리(SCM: Supply Chain Management)의 중요성이 높아짐에 따라 SCM 성과측정과 관련한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나, 실제 상황에서 요구되는 SCM의 성능 척도는 운영의 효율성과 수요의 반응성을 동시에 고려해야 함에도 불구하고, 기존의 SCM 측정 및 관리 방식은 SCM의 일부분만을 측정대상으로 하거나, 과거의 성과를 중심으로 측정하기 때문에 운영의 효율성과 수요의 반응성 중 단지 하나의 성향만을 다루는 정적인 모델이라 할 수 있다. 따라서, 급변하는 기업 환경 및 시장환경에 원활하게 대응하고, 운영의 효율성과 수요의 반응성을 동시에 고려할 수 있는 동적인 정량화 모델의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 점에 주목하여, 기능/전략적 측면에서 SCOR 모델의 핵심성과지표(KPI: Key Performance Indicators)를 활용하여 공급사슬 운영의 효율성을 파악하는 동시에, 수요변동에 따른 핵심성과지표의 반응성을 고려한 정량적인 방식으로 탄력적인 공급사슬의 측정 및 관리가 가능한 동적인 모델을 제안하였다.
확산 스펙트럼 통신은 낮은 도청확률과 작은 잡음 채널의 영향 때문에 많은 시스템에서 사용이 증가하고 있다. 기존의 디지털 확산 스펙트럼 시스템의 한계 중 하나는 동기 코드 확산에 대한 필요성이다. 카오스 통신 시스템은 동기 없이 구현 할 수 있고 보안성도 우수하며 간단한 송수신기 구조로 디지털 확산 스펙트럼 통신에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 카오스 신호를 디지털 통신시스템에 사용하기 위해 디지털 변복조의 반송파 대신 사용하였으며 여러 가지의 카오스 변조 방식들 중에서 차동 CSK(Differential Chaos Shift Keying) 사용한다. DCSK 복조기는 카오스 신호 위상을 복구 할 필요 없이 데이터를 감지하기 때문에 효율적이다. 또한 Matlab/Simulink를 이용하여 DCSK 변조기 및 복조기의 설계하고 성능을 분석하고 송신신호의 수신 신호를 비교하여 송수신 신호가 같은 것을 확인하고 확산 인자에 따른 BER의 성능을 평가한다.
지식경영은 IMF 이후 패러다임의 전환을 필요로 하는 건설업계에 새로운 경영전략으로 대두되면서 많은 업체들이 도입 빛 준비중에 있다. 그러나 현재 건설업계의 지식경영 추진방향은 지식의 획득/공유에 중점을 두고 있어, 지식경영의 실질 목적인 가치창출을 통한 이윤증대에는 기여를 못하고 있다. 이는 지식경영 도입 및 수행 시 명확한 전략 프로세스와 이를 구현하는 성과측정 방범의 미비에 따른 것이다. 본 연구는 국내 건설기업의 지식경영 사례 분석을 통하여 성과폭정 부재라는 문제점을 인식하고, 대안으로서 BSC 방법론을 선정했다. 사례적용을 통해 지식지도를 도출하여 건설산업의 핵심업무지식을 분류, 파악한 후 핵심 성과지표를 개발, 최종적으로 건설산업 특성을 반영한 지식 경영의 전략적 성과측정 모델 개발을 목표로 한다.
본 논문은 표적의 회전, 크기 변화, 이동 변화, 자세변화 등의 기하학적 변환에 강인한 표적 분류 방법을 제안한다. 우선 표적의 회전, 크기변화, 이동 변화에 대해서는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 특징 벡터들의 유사도, 스케일비, 오리엔테이션의 범위들을 이용한 CM(Confidence Map)에 기반하여 표적을 분류한다. 한편 표적의 자세 변화에 대응하기 위해 다양한 각도에서 획득한 표적 영상의 DB(database)를 이용한다. 각도의 범위는 실행 시간과 샘플링 간격에 따른 성능을 비교, 분석하여 결정한다. 제안한 표적 분류 방법의 성능을 평가하기 위해 기하학적 변화가 있는 여러 가지 영상에 대해 실험한다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 우수한 분류 성능을 보임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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