본 논문에서는 DVB-T2 (digital video broadcasting for terrestrial - 2nd generation) 시스템을 위한 터보 등화기를 제안 하고 그 성능을 분석하였다. 터보 등화기는 MAP (maximum a posteriori) 검파기와 LDPC (low density parity check) 복호기로 구성 되었다. LS(least square) 채널 추정 기반 SISO (soft-input-soft-output) MAP 등화기는 LDPC 복호기에 외래 확률 값을 준다. 터보 등화기의 성능을 반복 횟수에 따라 컴퓨터 실험을 통하여 분석하였다.
지도 DB 업데이트 방법은 카 네비게이션을 사용하는 운전자 입장에서는 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용해 이기종 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들이 새로운 도로(Unknown Roads) 주행시 추출된 도로 속성 정보를 클라우드에서 분석해 이기종 네비게이션간 서비스가 가능한 XML 포맷의 Metadata를 생성한 다음, 이것을 모든 지도 정보 제공자(Provider)에게 제공하면 해당 Map DB 제공자는 클라우드로 부터 제공 받은 도로의 속성 정보 metadata를 자신의 네비게이션 시스템을 사용하는 모든 운전자의 Map DB를 실시간으로 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지 비용을 줄일 수 있다. 결국 제안된 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있다.
현재 많은 Map DB Provider들이 지도 정보를 제공하고 있으며, 자신들의 Map DB에 새로운 도로 정보를 업데이트 하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만, 아직까지 Provider들 상호간 도로 정보 공유에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 환경을 이용해 클라우드에서 이기종 카 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들에 의해 추출된 새로운 도로의 속성 정보를 실시간으로 모든 운전자의 네비게이션 Map DB를 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있으며, Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지비용을 줄일 수 있다.
때로는 사실적인 그래픽으로 표현된 지도보다 카툰풍의 그래픽으로 표현된 지도가 특정 사용자에게 지도의 정보를 이해하게 쉽게 도와준다. 본 연구에서는 캐리커처의 생성 알고리즘을 이용하여 지도 외형선을 생성하는 방법과 인지 정도의 관계에 관하여 밝히고자 하였다. 그 중에서도 알고리즘 원리로써 강조변화, 공유변화 그리고 단순화를 실험하였다. 강조변화 알고리즘과 공유변화 알고리즘을 적용하기 위해서는 대상 사물의 평균형태가 필요한데, 이를 생성하는 방법에 관하여도 논하였다. 실제 지도에 단순화 정도 값에 따라서 강조변화율과 공유변화율을 적용했을 경우에 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 실제 지도와 얼마나 비슷하게 인지하는가에 대하여 설문 조사하였다. 또한 지도 축척에 따라서 강조변화율과 단순화 값의 관계를 알아보기 위한 설문 조사를 진행하였다. 본 연구의 결과로서, 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 축척변화에 따라 인식하기에 적정한 표현 값을 구하였다. 이러한 데이터는 개발자가 지도 외형선 생성의 프로그램 함수 개발에서 기본 데이터로 활용될 것이다.
이동 매제를 통한 진자지도 서비스는 전송 정보의 용량이 크고 출력 장치의 자원을 많이 요구하기 때문에 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 사용하여 서비스할 수 없는 문제점이 있다. 또한 무선 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 본 논문에서는 기존의 지도 데이타베이스로부터 무선 서비스에 적합한 지도를 동적으로 생성하는 새로운 기법을 제시한다. 이 기법은 기존 지도의 데이타 크기를 줄이기 위한 generalization과 생성된 지도의 데이타 크기가 임계값을 넘지 않도록 제어하는 filtering을 수행한다. Generalization은 레이어를 통합하는 단계, 세부 객체를 간소화하는 단계, 그리고 사용자 인터페이스를 처리하는 단계로 나누어 처리된다. Filtering은 약도에 포함된 객체를 카운터하는 모듈과 검색 객체와 거리에 따른 중요도로 선택하는 모듈로 데이터 크기를 대역폭 임계값 이내로 처리한다.
본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.
In this paper, a global path generation method is suggested using multiple grid maps connected with the mission type of unmanned combat vehicle(UCV). In order to carry out a mission for UCV, it is essential to find a global path which is coincident with the characteristics of the mission. This can be done by considering various combat circumstances represented as grid maps such as velocity map, threat map and communication map. Cost functions of multiple grid maps are linearly combined and normalized to them simultaneously for the path generation. The proposed method is realized using $A^*$, a well known search algorithm, and cost functions are normalized in the ratio of the traverse time which is one of critical information should be provided with the operators using the velocity map. By the experiments, it is checked found global paths match with the mission type by reflecting input data of grid maps properly and the computation time is short enough to regenerate paths in real time as combat circumstances change.
웹 환경에서의 지도서비스 및 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 다축척 지도 데이터베이스를 구축하여야 하나, 제작과정이 아직까지 수동편집에 의존하는 경우가 많았다. 본 연구에서는 기본 지도 자료로부터 다축척 지도 데이터베이스를 자동으로 구축하기 위한 지도 일반화 기법을 제안하고 이를 실제 지도 데이터에 적용하여 프로토타입의 다축척 지도 데이터셋을 생성하고자 한다. 지도 일반화 기법으로는 선택 및 삭제, 단순화, 병합 등의 연산자를 조합하여 적용하였으며, 각각 연산자의 알고리듬과 파라미터들은 T$\ddot{o}$pfer's radical law, 지도의 최소도화 기준, 시각적 표현정도 등을 종합적으로 고려하여 실험적으로 결정하였다. 목표 축척수준은 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000 의 5단계로 설정하였으며, 대상이 되는 기본 지도 자료는 도로명주소 전자지도와 수치지형도를 사용하였다.
Cognitive map (CM) has long been used as an effective way of constructing the human thinking process. In literature regarding CM, a number of successful researches were reported, where CM based what-if analysis could enhance firm's performance. However, there exit very few researches investigating the CM generation method. Therefore this study proposes a GENCOM (Genetic Algorithm based Cognitive Map Generator). In this model combined with CM and GA, GA will find the optimal weight and input vector so that the CM generation. To empirically prove the effectiveness of GENCOM, we collected valid questionnaires from expert in S/W sales cases. Empirical results showed that GENCOM could contribute to effective CM simulation and very useful method to extracting the tacit knowledge of sales experts.
The slope of the road in the forest area has a characteristic of steep slope, so natural disasters such as slope collapse occur. The slope displacement observation technique according to landslide is being studied as a method to observe a wide area and a method to observe a small area. This is a study on high-precision digital map generation using ground LiDAR. It is possible to create a high - precision digital map by minimizing the US side using the 3D LiDAR in the steep slope area where the GPS and Total Station measurement are difficult in the maintenance of the danger slope area. It is difficult to objectively evaluate whether the contour lines generated by LiDAR are correct and it is considered necessary to construct a test bed for this purpose. Based on this study, if terrain changes such as landslides occur in the future, it will be useful for measuring slope displacement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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