최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.
디지털 콘텐트의 폭발적인 증가로 인해, 어떻게 하면 e-resource를 효율적으로 관리하고, Dead Link를 방지하며, 이용자들에게 관련된 콘텐트나 서비스를 체계적으로 안내하고 서비스할 수 있을까? 하는 e-Challenge에 직면해 있다. 본 논문에서는 분산되어 있는 다양한 과학기술정보를 수집하여 지식베이스화(Knowledge Base)하고, 관련정보 간 밀겹합된 링크를 생성함으로써 정보자원에 대한 접근성을 획기적으로 개선하고, 참조링킹 등 차별화된 서비스와 이용자별 최적 정보자원을 제공하는 지식 나침반인 과학기술정보링크센터(CLICK)를 구축하였다. 과학기술정보링크센터를 통하여 전 세계 출판사, 초록 & 색인DB, 검색포털, 원문복사서비스(DDS), 전자도서관, Full Text DB, Aggregator 등이 표준화된 방식으로 연계되면 서비스 채널을 다양화할 수 있으며, 이용자들은 자신들의 이용목적이나 상황에 따라 서비스 채널을 자유롭게 선택할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 실내 위치 추적의 오차를 개선하기 위해 AP (access point)의 RSSI (received signal strength indication)가 미약한 지점에서 위치 정보의 정확성을 높일 수 있도록 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 보행정보를 검출하여 실내 위치 추적 오차를 개선할 수 있는 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 가속도 센서는 사용자의 보행 중 활동을 감지하고 이를 이용하여 보폭과 이동 거리를 검출할 수 있고, 방향 센서는 디지털 나침반으로써 활용되어 사용자의 이동 방향을 검출한다. 실험을 통해 센서를 이용한 보행 정보 검출 결과 걸음 수와 이동방향 검출에 대해 정확도를 높였다. 따라서 추가적인 장비와 비용 없이 센서와 RSSI를 활용하여 사용자의 이동 방향과 거리를 추정하고 기존 실내 위치 추적 시스템에서 오차를 보정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 절리구조의 기하학적 특성을 분석하기 위해 사진측량기법을 효율적으로 현장에 적용하기 위한 절리조사 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 하드웨어와 해석 소프트웨어로 구성된다. 하드웨어는 암반 절리구조의 영상촬영을 위한 영상 촬영 시스템, 카메라의 촬영방향과 높이를 제어하는 촬영방향 제어 시스템, 그리고 카메라 매개변수 중 회전각 성분을 측정하기 위한 디지털 컴퍼스로 구성되었다. 해석 소프트웨어는 사진촬영을 통해 얻어진 이미지 자료로부터 절리의 방향성, 밀도 및 평균 길이를 분석하기 위해 개발하였으며 JointeXtractor로 명명하였다. 개발된 시스템을 암반 상부와 수목이나 낙석방지 울타리의 설치로 인해 접근이 어려운 지역 등 수작업 조사자가 측정할 수 없는 경우의 현장에 적용한 결과 절리의 방향성 및 밀도, 평균 길이를 정량적으로 분석할 수 있었다.
지형공간정보체계는 광범위한 응용기술과 정부, 기업, 과학의 많은 분야의 종사자들에게 매우 큰 관심거리이다. 토목의 여러 분야에 있어서 절토량과 성토량을 추정하기 위해 지형을 모델화 해야 할 필요가 있다. 일반적으로 공사전의 수치지형모델을 작성하고 공사 후에 변화된 지형을 나타내는 예측 수치지형모델을 만든다. 토목공학의 중요한 요소인 토량산출을 위해 사다리꼴 법칙, 심프슨 1/3 법칙과 3/8법칙을 사용하여 산출하였다. 그리고 경사는 수평면에 접하는 면으로 정의할 수 있으며, 경사는 표고의 변화율인 기울기와 최대고도 변화율이 일어나는 방향의 두가지 요소를 가지고 있다. 본 연구에서는 토량의 산출 및 정지표고 산정, 경사도, 방향등의 공간정보를 도출하여 그 결과를 얻었다.
최근의 오디오 압축 알고리듬은 다양한 코딩 기법을 조합하여 사용하고 있다. 이들은 DSP 작업(DSP task), 제어 작업(controller task), 그리고 혼합 작업(mixed task)으로 나눌 수 있다. 기존의 DSP 프로세서들은 이들 중 DSP 작업만을 효율적으로 설계되어 있어 제어작업이나 혼합작업에 대해서는 자원을 효율적으로 활용하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 DSP 프로세서가 가지는 DSP 작업에 대하여 고성능을 그대로 유지하면서 제어작업과 혼합작업에서도 좋은 성능을 가지는 새로운 구조를 제안하고 구현하였다. 제안된 프로세서 YSP-3는 4개의 실행 유닛 (곱셈기, 2개의 ALU, 메모리 접근 유닛)을 병렬로 배치한 후 4-way 수퍼스칼라명령어 구조를 사용하여 각 우ㅠ닛을 독립적으로 사용할 수 있도록 하였다. 제안된 구조는 일반적인 DSP 알고리듬과 AC-3 디코딩 알고리듬을 실행하여 성능을 평가하였다. 마지막으로 VHDL을 통해 $0.6\$\mu$textrm{m}$-3ML 표준셀 기술로 합성한 후 Compass상에서 모의실험으로 통해 33MHz의 시스템 클럭에 대해 최대 지연시간 상황에서 실시간 동작을 확인하였다.
본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG $0.8{\mu}m$ CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
한국측량학회지
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제36권5호
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pp.395-401
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2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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