본 논문에서는 멀티 어레이 엘이디를 이용한 불연속적인 광원의 빔 패턴이 광학계만으로 연속적인 매트릭스 빔으로 형성되어 광원의 점 소등만으로 다양한 빔 패턴을 구현할 수 있는 지능형 전조등의 광학 설계를 연구하였다. 기존 지능형 전조등의 기술과 다르게 멀티 어레이 엘이디를 이용한 지능형 전조등은 다수의 광원 엘이디와 하나의 광학계 어셈블리 모듈 구성으로 전자 제어를 통해 별도의 기구적인 작동 없이 빔 패턴을 변화시킬 수 있다. 본 연구에서 광학 설계는 상향등과 자동 조정 주행등의 패턴 구현과 광도 값을 만족시키기 위해 LED 앞 단에 2차렌즈 설계와 측벽 설계, 투사렌즈 설계를 실시하였다. 그 결과 불연속적인 광원의 패턴이 광학계를 통해 전방 25 m에서 14개의 동일한 사이즈와 밝기를 갖는 셀들이 모여 연속적인 하나의 매트릭스 빔 패턴을 형성하는 설계 조건을 만족하였다. 또한 설계된 광학계의 제작 및 측정을 통해 상향등의 원거리 시인성을 위한 최대 45000 cd 이상의 배광 법규 조건을 약 50000 cd로 만족하였고, 자동 조정 주행 빔 패턴 구현 시 광원의 소등 영역이 0.32 lx로 측정되어 배광 법규 0.4 lx 이하를 만족하였다.
교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.
범죄 예방을 위한 환경 재설계 연구자들은 생활환경 가운데 야간에 어두운 공간에 대하여 조명을 설치함으로써 공간의 조도를 높이는 것이 범죄 예방 효과를 높일 것으로 보편적인 인식을 하고 있다. 단순하게 공간의 조도만 높이는 것이 모든 범죄 발생을 억제할 것이라고 보는 것은 실제 상황과는 맞지 않다. 본 연구에서 실제 범죄사건 사례를 분석한 결과, 생활공간에 조명을 설치하여 조도를 높이는 조치가 오히려 범죄를 실행하는데 활용되는 것이 분석되었다. 단순히 조명을 설치하고 조도를 높이는 것만으로 범죄를 억제할 것으로 보는 관점을 수정할 필요가 있다. 성범죄는 조도가 높아진 공간을 범행 대상을 관찰하는데 이용하는 경우가 많다. 따라서 단순하게 조도만 높이는 것 외에 보다 지능화된 상황인식 기능을 갖출 필요가 있는 것이다.
There is a high demand for energy efficiency improvement of factories that make up a large part of national electric energy. Therefore, research on smart FEMS technology for monitoring, analyzing and controlling energy consumption patterns is under way, but there is still a lack of research on detailed element technology for communication and control inside the factory. In this paper, we proposed OFDM VLC system based on MODBUS protocol for communication between gateways, sensors, and devices to implement smart FEMS in indoor factory environment. Assuming a conveyor belt load control, we validated the proposed system by simulating the inverter motor control and checking the performance.
Purpose: This study was conducted to analyze the potential customer's satisfaction for the concepts of smart audio features and utilize the results when developing the customer-oriented products. Methods: 16 different features were derived via the market research and professionals' interviews. The most satisfactory features were selected through "Kano model", the relative importance of Customer Satisfaction Coefficient, and respondents' preferences from 339 valid survey answers. Results: 15 out of the 16 features were categorized as attractive attribute. "'User Recognizing' and 'Strengthen Linking' groups", such as Auto connection with Smart-phone music player, Synchronization of TV & Audio, and Volume control situational awareness, were shown to provide higher satisfactions to those potential customers. On the other hand, Group 'Integrating Function', such as Aromatherapy and Auto lighting reaction, was shown to be relatively least preferred features. Conclusion: This study enabled which features could lead to the customer satisfaction. Nevertheless, it still requires extensive analyses in different countries and diverse cultures to target the global market. The audio product planners and R&D professionals are expected to learn useful information from such studies.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
최근 스마트폰의 감정인식 기술과 멀티미디어 기술의 발전은 전통적인 방송방식의 새로운 변화를 요구하고 있다. 기존 지상파방송사업자 중심의 단방향 방송은 인터넷, 모바일 그리고 스마트 TV의 결합으로 시청자 중심의 감성방송을 제공하는 양방향 방송매체로의 변환이 불가피하다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 감정(슬픔, 분노, 우울)을 측정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 스마트 TV와 융합함으로써 함께 시청하는 사용자 그룹간의 감성적인 상호 유대감을 높이는 서비스를 제공한다. 만약 사용자 그룹 중에 우울증에 빠진 친구가 있다면, 감정인식 기반의 스마트폰과 TV와의 융합을 통해 시청중인 방송에 초대하여 친구 아바타(이모티콘)의 표정을 보면서 진솔한 대화를 나눔으로써 인간적인 위로를 줄 수 있다. 제안하는 스마트폰 연동의 감성방송 서비스를 통해 외로움과 우울증으로 고통 받는 친구에게 인간적인 유대감과 행복감을 제공함으로써 개인의 극단적인 결정으로부터 구출할 수 있다. 추가적으로, 제안하는 양방향 방송서비스는 시청자의 감성에 따른 프로그램 추천서비스, 감성조명 서비스를 통한 실재감 극대화 및 시청자의 기분을 활용한 홈쇼핑 서비스로 확장이 가능하다.
현재, 스마트 삶을 구현하기 위하여 사물인터넷(IoT : Internet of Things)에 이목이 집중되고 있다. 언제 어디서나 스마트폰으로 연결되어 있는 사물을 제어할 수 있게 되었고, 생활 밀접한 곳까지 사물인터넷 기술이 침투하게 되었다. 이에 따라 사용자의 신체 정보와 감성 정보를 수집하는 서비스가 주목을 받고 있다. 따라서, 본 연구에서는 생체가 지닌 내인성(內因性) 리듬인 바이오리듬을 활용하여 추가적인 요소를 수집 분석, 그에 따라 감성에 영향을 끼치는 조명 제어 서비스를 개발한다. 바이오리듬 PSI 학설에 따라, 탄생 순간부터 지니고 있다는 바이오리듬과 신체에 영향을 끼치는 기상 정보, 이동 거리 정보를 수집하여 바이오리듬 분석 알고리즘으로 계산한다. 그 후, 계산된 바이오리듬에 따라 감성을 조절할 수 있는 컬러테라피 조명을 제공, 감성을 조절하고 제어할 수 있게 한다. 이로써 사용자가 보다 편리한 조명제어를, 자신의 감성에 따른 컬러테라피 조명으로 감성을 조절, 제어하여 심신의 안정, 건강 관리, 사고 예방 등의 효과를 가질 수 있도록 연구하고자 한다.
Recently, due to the increase of the use of scanned images, the text segmentation techniques, which play critical role to optimize the quality of the scanned images, are required to be updated and advanced. In this study, an algorithm has been developed based on the modification of Gaussian mixture model (GMM) by integrating the calculation of Gaussian detection gradient and the estimation of the number clusters. The experimental results show an efficient method for text segmentation in natural scenes such as storefronts, street signs, scanned journals and newspapers at different size, shape or color of texts in condition of lighting changes and complex background. These indicate that our model algorithm and research approach can address various issues, which are still limitations of other senior algorithms and methods.
Java Card has several applets running on card, and applet can be added easily. Each applet supports different application programs, and includes file system for data management. This paper presents design and implementation of the file system API based on Java Card for the efficient data management in need of the applet. We referred the smart card international standard ISO7816-4 for the file system and used API supported at Java Card. Results show that it is easy to design and operation of file systems during the applet development, also show lighting of applet's source codes and improved access times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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