본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 중소형 선박에 적합한 저가의 VDR(Voyage Data Recorder)시스템을 설계하고, 해양 항법시스템의 효율성 향상을 위해 해양 항법시스템과 VDR이 시리얼 통신 혹은 이더넷 기반으로 데이터 통신을 하여 VDR에 연계된 항해통신 장비 및 센서 등의 데이터들을 항법시스템에 저장 및 출력할 수 있도록 구현하고자 한다. 또한, 육상에서 VDR의 기능과 동일한 역할을 수행하는 "차량용 블랙박스"(차량 위치, 영상, 음성저장)와 같이 VDR 고유 기능을 통한 정확한 해난 사고 원인 분석이 가능하게 중소형선박에도 확대 적용하고자 소형 경량화로 설계하고자 한다.
최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용 하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBDII 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인 할 수 있게 하였다.
차량에서 수집된 차량 운행 데이터는 차량에서 발생한 영상 데이터 및 센싱 데이터가 그대로 기록된 것이기 때문에 외부에서 차량에서 일어나는 일을 분석하여 판단할 수 있는 객관적인 데이터로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 차량의 움직임 및 운전자의 조작 상태를 감지하고 분석하여 실제 도로 상황에서 차량 충돌 사고가 발생했을 때, 차량의 움직임, 운전자의 각종 조작상태, 충돌 펄스 및 충돌과 관련된 신호들을 감지하고 저장하여 분석하는 사고 상황감지 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템에서는 충돌 직전 운전자의 반응, 차량의 조작 상태 및 물리적인 움직임에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집하여 분석한 차량 운행 데이터는 충돌 사고가 발생했을 때, 사고 원인을 규명하고 공정한 사고처리에 이용할 수 있으며, 운전자의 운전 습관을 파악하여 잘못된 운전 습관의 교정 및 유류비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다.
플러그인 디지털 프레임웍은 계의 구성요소가 블랙박스 형태로 구성되어 있을 때 계의 응답을 해석하는 도구이다. 일반적으로 구성요소를 연결하는 동역학계의 연결부는 계의 응답에 크게 영향을 미치게 되고, 많은 경우 연결부의 특성은 변위와 주파수에 따라 달라지는 특성을 보인다. 그러므로 연결부의 특성에 대한 민감도의 계산은 전역적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 플러그인 디지털 프레임웍에서 연결부의 전역민감도를 계산하는 방법을 주파수응답함수 기반의 부분구조합성법을 기반으로 제시한다. 일차 전역민감도는 무작위균형설계법을 이용하여 적은 수의 샘플링으로 각 인자영향을 계산할 수 있다. 이 방법은 승용차의 실내소음에 대한 각 연결부 강성의 민감도를 계산하는 예에 적용함으로써 그 효용성을 검증하였다.
포트홀은 차량파손과 교통사고 유발 등의 사회문제를 유발시키고 있다. 포트홀을 효율적으로 관리하기 위해서는 빠르게 포트홀을 찾아내는 기술이 가장 중요하다. 기존의 포트홀 탐지 기법은 민원에 의한 수동식 신고방식을 사용하고 있어, 포트홀로 인해 발생하는 문제를 사전에 예방하지 못하고 있다. 최근 포트홀을 저비용으로 빠르게 탐지하기 위하여 영상 카메라를 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사전에 연구되었던 포트홀 탐지 알고리즘의 탐지정확도를 개선하기 위한 Saliency Map 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 포트홀이 그림자와 겹쳐있거나 포트홀의 내부 모양이 주변 도로노면과 비슷한 형태를 가지는 등의 복잡한 환경에서 포트홀을 탐지하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안하는 알고리즘은 Saliency Map 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 포트홀 후보 영역을 찾는다. 제안 알고리즘은 포트홀 후보영역 추출부와 결정부로 구성되며, 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 높은 탐지 정확도를 가짐을 보인다.
본 논문에서는 전자기 결합 문제에 대한 효율적인 최적 설계를 위하여 샘플링 기반 민감도법을 제시하였다. 전자기 해석과 열/구조 해석 사이의 결합 특성에 무관하게 최적해를 도출하기 위하여 블랙박스 개념에 기초한 설계기법이 적용되었다. 현 설계점을 중심으로 초입방체 국부 영역에서 크리깅 근사모델을 생성하고 근사모델의 기저함수의 미분을 통하여 설계민감도 값을 도출하였다. 제안된 설계기법은 샘플링 기반 설계기법과 민감도 기반 설계기법의 장점만을 취한 혼합형 설계기법으로 열/구조 특성과 강성 결합된 전자기 문제의 최적 설계에도 적용이 가능하다. 제안된 방법은 비선형성이 강한 수학 예제 및 과도상태 해석이 요구되는 국부 유도가열용 코일 설계에 적용하여 그 정확성과 타당성을 검증하였다.
The purpose of this study is to analyze the correlation between fashion brand image and store space image. To investigate this study further, one of the luxury fashion brands was selected for a case study and surveys were conducted to 200 participants. This study evaluates the factors of fashion brand images that customers associate with a brand before stepping inside the flagship store. Also it analyzes the factors of store space image after the experience of the flagship store. As a result of the correlation analysis based on quantitative statistic measures, the fashion brand image and store space image coincided highest with extraordinary, young and strong characteristics. According to the space elements of the flagship store, the relationship of the brand image with the store image was investigated. As a result of analysis, customers felt the high correlation with the facade among the architectural elements of flagship store. This resulted in that customers consider that the black box of the facade represents originality of this fashion brand as a concept of spatial elements. As a practical implication, companies should understand that the architectural design is a very crucial component in designing the flagship store, as it gives customers their first impression about a brand. The brand image is required to be integrated through the exterior design of the store. The final conclusion of this study shows that the flagship store provides a space where you can experience the corporate value and brand through the space of brand experience and share an emotional image created by the brand as well.
본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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