대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.
EVs manufacturers typically target a range of 300 km on a fully charged battery. Many studies have been conducted to improve these disadvantages. As a results, the mileage of EVs is expected to increase significantly. However, as the distance traveled by EVs increases, current test method (SCT) have many difficulties. The biggest problem is that it takes a lot of time to test an EVs and greatly increases the error rate during the test period. In order to solve these problems, this paper discusses the fuel economy test method of EVs for energy efficiency and mileage. The comparison of test methods was achieved by chassis dynamometer test about EVs. These review of test methods are intended to both improve testing efficiency and provide a practical testing methodology that can be easily adapted to accommodate future testing enhancements. In conclusion, the results of MCT mode and SCT mode comparison show similar results within 3 %, confirming that the test method is appropriate. Also, as the CSCM distance becomes shorter in the MCT mode, the mileage becomes longer and the fuel economy becomes lower. As a result, the error from the SCT test results is expected to increase. In order to minimize the error of SCT measurement fuel economy, it is recommended to maximize the CSCM driving distance. However, since the timing of the EOT is not clearly known, it is reasonable to define the allowable range of the CSCE to be within 20 % of the MCT total mileage.
Objective: The purpose of this study was to compare the accuracy of stride time and stride length provided by a commercial APDM inertial sensor system (APDM) with the results of three dimensional motion capture system (3D motion) during treadmill walking. Method: Five healthy men participated in this experiment. All subjects walked on the treadmill for 3 minutes at their preferred walking speed. The 3D motion and the APDM were simultaneously used for extracting gait variables such as stride time and stride length. Mean difference and root mean squared (RMS) difference were used to compare the measured gait variables from the two measurement devices. The regression equation derived from the range of motion of the lower limb was also applied to correct the error of stride length. Results: The stride time extracted from the APDM was almost the same as that from the 3D motion (the mean difference and RMS difference were less than 0.0001 sec and 0.0085 sec, respectively). For stride length, mean difference and RMS difference were less than 0.1141 m and 0.1254 m, respectively. However, after correction of the stride length error using the derived regression equation, the mean difference and the RMS difference decreased to 0.0134 m and 0.0556 m or less, respectively. Conclusion: In this study, we confirmed the possibility of using the temporal variables provided from the APDM during treadmill walking. By applying the regression equation derived only from the range of motion provided by the APDM, the error of the spatial variable could be reduced. Although further studies are needed with additional subjects and various walking speeds, these results may provide the basic data necessary for using APDM in treadmill walking.
The distance vector-hop wireless sensor node location method is one of typical range-free location methods. In distance vector-hop location method, if a wireless node A can directly communicate with wireless sensor network nodes B and C at its communication range, the hop count from wireless sensor nodes A to B is considered to be the same as that form wireless sensor nodes A to C. However, the real distance between wireless sensor nodes A and B may be dissimilar to that between wireless sensor nodes A and C. Therefore, there may be a discrepancy between the real distance and the estimated hop count distance, and this will affect wireless sensor node location error of distance vector-hop method. To overcome this problem, it proposes a wireless sensor network node location method by modifying the method of distance estimation in the distance vector-hop method. Firstly, we set three different communication powers for each node. Different hop counts correspond to different communication powers; and so this makes the corresponding relationship between the real distance and hop count more accurate, and also reduces the distance error between the real and estimated distance in wireless sensor network. Secondly, distance difference between the estimated distance between wireless sensor network anchor nodes and their corresponding real distance is computed. The average value of distance errors that is computed in the second step is used to modify the estimated distance from the wireless sensor network anchor node to the unknown sensor node. The improved node location method has smaller node location error than the distance vector-hop algorithm and other improved location methods, which is proved by simulations.
본 논문에서는 PFOCS 형태의 전력기기용 고안정성 광섬유 CT 센서에 활용할 수 있는 광 신호처리기를 설계/구현하고 그 특성에 대하여 논의하였다. 본 논문에서 제작한 광 신호처리기는 PFOCS를 구성하는 광 부품에서 발생되는 광 손실이나 편광변화로 인한 출력 광의 강도 변화로 발생하는 측정 전류 오차를 줄이기 위해 사용된다. 또한, 광 신호처리기는 광전 변환부, 아날로그 신호처리부, 레벨 시프트 및 마이크로프로세서로 구성된 실시간 계측제어부를 일원화하여 소형/경량으로 제작되었다. 제작된 광 신호처리기의 특성 실험은, 전광섬유 소자로 구성된 PFOCS를 이용하여, 632.8nm 파장의 광원과 권선수가 약 1500인 솔레노이드에 전류를 인가해 $0{\sim}7,500A$의 범위에 대하여 수행하였다. 그 결과, 측정 전류의 선형성 오차는 1,000A에서 7,000A 범위에서 최대 1.7%미만, 평균 오차는 약 0.3% 미만으로 양호한 선형성을 보였다.
본 연구에서는 근거리 사진측량에 수치사진측량기법을 적용하여 3차원 위치를 결정하였다. 이를 위해 근거리 사진측량으로부터 취득한 사진을 스캐너에 의해 수치영상으로 변환시키고, 영역적 영상정합기법으로 정합점을 탐색하여 사진의 외부표정요소를 결정한 후 기준점들의 3차원 위치값을 계산하였다. 이 값을 최초의 기준점 측량값과 비교하여 정확도를 분석함으로서 수치사진측량기법에서 적용할 수 있는 영상정합기법에 대해 연구하였다. 영상정합은 영역적 영상정합방법에 의한 정합점 추출방법을 채택하였으며, 영상소 단위까지의 영상정합기법과 부영상소 단위까지의 영상정합 실험을 실시하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 영상소단위의 정합에서는 3.32mm의 3차원 위치오차를 얻을 수 있었으며, 단일 축 방향으로 0.76mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다. 부영상소 단위의 정합에서는 각각 3.98mm와 0.73mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다.
지능형 교통 시스템(ITS : Intelligent Transport Systems)은 원활한 교통 흐름과 자동차의 주행 안전성을 위해 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이를 위한 차량간의 거리 측정 센서로 최근에는 밀리미터파를 이용한 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더가 활발히 연구되고 있다. 실제로 미국, 유럽 및 일본에서는 이미 47, 60, 77, 94, 139GHz 등이 차량의 레이더용 주파수로 할당되어 있다. 하지만 이러한 차량용 FMCW 레이더는 주변의 다른 레이더의 신호로 부터 간섭을 받게 되어 성능이 저하되는데 본 논문에서는 이런 FMCW레이더의 주변 간섭에 대한 영향을 분석하기 위해 FMCW레이더 및 간섭 상황을 모델링하고 이를 시뮬레이션 하였다. 본 연구에서는 레이더에 적용되던 기존의 성능 분석 지표인 PD(Probabilities of Detection)와 PFA(Probabilities of False Alarm) 이외에 거리 오차 정보를 반영하는 레이더 성능 분석 파라메타로 RER(Range Error Rate)을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 검증 하였다. 제안된 RER 파라메타는 차량용 레이더 시스템에 있어 외부간섭신호에 의한 거리 오차에 대한 성능평가 지표로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Localization is a essential technology for mobile robot to work well. Until now expensive sensors such as laser sensors have been used for mobile robot localization. We suggest RFID tag based localization system. RFID tag devices, antennas and tags are cheap and will be cheaper in the future. The RFID tag system is one of the most important elements in the ubiquitous system and RFID tag will be attached to all sorts of goods. Then, we can use this tags for mobile robot localization without additional costs. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying mobile robot's location and pose in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. When a mobile robot localizes in this smart floor, the localization error mainly results from the sensing range of the RFID reader, because the reader just ran know whether a tag is in the sensing range of the sensor. So, in this paper, we suggest two algorithms to reduce this error. We apply the particle filter based Monte Carlo localization algorithm to reduce the localization error. And with simulations and experiments, we show the possibility of our particle filter based Monte Carlo localization in the RFID tag based localization system.
지정된 비트 크기를 갖는 승산기 코어의 Verilog-HDL 모델을 생성하는 가변 정밀도 승산기 생성기 (VPM_Gen; Variable-Precision Multiplier Generator)에 대해 기술한다. 사용자의 필요에 따라 승수와 피승수의 비트 수를 8-비트${\sim}32$-비트 범위에서 1-비트 단위로 선택할 수 있으며, 승산결과는 $8-b{\sim}64-b$ 범위에서 2-비트 단위로 절사할 수 있도록 함으로써 총 3,455 가지 승산기 코어를 생성할 수 있다. 승산결과가 절사되는 경우, 절사되는 부분의 회로를 제거함으로써 게이트 수와 전력소모가 각각 최대 40%와 30% 감소되도록 하였으며, 이를 통해 효율적인 저전력 승산기 코어가 구현되도록 하였다. 또한, 절사 비트 수에 따른 적응 오차보상 방법을 적용함으로써 절사오차가 최소화되도록 하였다. VPM_Gen에 의해 생성되는 승산기 코어는 Xilinx FPGA 보드와 논리분석기를 통하여 그 기능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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