최근 스마트 폰의 발전으로 위치 정보의 활용도가 높아지고 있다. 기존에 측위 시스템은 GPS를 이용한 위치 측위를 하였다. 하지만 실내는 GPS 신호를 사용할 수 없으며, GPS 사용할 경우 위치 부정확의 문제점이 발생된다. 실내에서의 측위 문제를 해결하기 위하여 실내를 기반으로 하는 위치 측위 기법이 연구되었다. 실내를 기반으로 하는 많은 측위 기법으로는 RFID, UWB, WLAN 등의 다양한 기법이 존재한다. 하지만 WLAN를 이용한 위치 측위기법이 실생활에 활용하기 가장 접합하다. WLAN을 이용한 실내 측위 기법은 크게 2가지로 나뉘는데 첫째는 삼각 측량 기법이고, 둘째는 핑거프린트 기법이다. 그중 핑거 프린트 기법이 정확도가 높기 때문에 많이 쓰인다. 하지만 핑거 프린트 기법을 사용하기 위해서 구축하는 시간이나 구축을 위한 자원 소모가 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 실내 환경에서 WLAN 기반의 가상의 핑거 프린트 구축 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 실내 환경을 셀 환경으로 구분하였으며, 각각의 셀 안의 핑거 프린트 위치 점을 가상의 그리드 맵으로 나타내었다. 그리고 가상의 위치점에 예측된 가상의 시그널 값을 넣어줌으로써 빠르게 핑거프린트 시스템을 구축한다. 또한 이렇게 구축된 시그널 값들은 실측위 값과는 다른 값을 가질수 있기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 Splite-tree를 이용한 보정 기법을 제안한다. 보정 기법을 통하여 짧은 시간 동안 정확도가 향상됨을 보인다.
우주용 적외선 센서의 탑재 교정용 흑체 시스템은 궤도상에서 센서 출력특성 교정을 위해 다양한 기준온도에서 한정된 개수의 온도센서로부터 고정밀의 대표표면온도 추정이 가능해야 한다. 본 논문에서 제안된 흑체 시스템은 흑체 가열 후 잔열 수송을 위한 히트파이프를 흑체 후면 중앙의 일체형 플랜지에 결합하는 방식을 적용하였다. 따라서 흑체 표면온도구배 최소화와 함께 원형 대칭 형태의 온도구배를 얻을 수 있어 표면온도 추정이 용이하면서도 발사 및 궤도환경에서 하중이 가해지더라도 안정적인 히트파이프 접속부를 갖도록 하며, 복수의 히트파이프 적용에 따른 Fail Safe 설계가 가능하도록 한다. 또한 온도센서 부착작업이 용이하도록 센서를 흑체 외부 표면에 적용하더라도 높은 정확도로 표면온도 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안된 흑체 시스템의 설계 유효성 입증을 위해 궤도 열해석을 수행하였으며, 해석결과를 기반으로 온도센서 개수 및 위치에 따른 대표표면온도 추정을 실시하였다.
전차선은 철도 전기차량에 전기를 안정적으로 공급하기 위한 시설물로서, 차량이나 외부요인에 의한 전차선의 변형 및 파손을 검지하여 전기철도 시설물 규정에 따라 최적의 상태로 유지해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 전차선 마킹을 위한 라인레이저와 고속카메라 간에 기하학적 구성을 이용하여 3차선 거리측정방식으로 전차선 높이와 편위를 측정하기 위한 시스템 개발에 관하여 기술하였다. 전차선 거리 측정방법은 이미지 상에 마킹된 전차선 프로파일의 픽셀위치를 삼각함수 기법을 적용하여 카메라와의 전차선간에 각도를 계산하였으며, 카메라는 랜즈 왜곡 및 심도, 원금감 등에 따라 측정대상에 대한 픽셀 해상도가 다르므로 전차선 위치변화에 따른 픽셀당 각도 분해능을 적용하였다. 또한 전차선은 조가선과 급전선등과 같은 다른 전기배선보다 가장 아래에 설비되어 있는 특징을 이용하여 FPGA 상에서 전차선에 마킹된 레이저 프로파일 데이터를 고속으로 추출하여 처리하였다. 개발시스템은 전차선 시설물 평가기준에 따라 전차선 높이, 편위 측정데이터를 실시간 분석하여 이상구간에 대한 실시간 자동화 진단기능을 수행토록 하였다.
The vision sensor which is based on the optical triangulation theory with the laser as an auxiliary light source can detect not only the seam position but the shape of seam. In this study, a vision sensor using the scanning laser beam was investigated. To design the vision sensor which considers the reflectivity of the sensing object and satisfies the desired resolution and measuring range, the equation of the focused laser beam which has a Gaussian irradiance profile was firstly formulated, Secondly, the image formaing sequence, and thirdly the relation between the displacement in the measuring surface and the displacement in the camera plane was formulated. Therefore, the focused beam diameter in the measuring range could be determined and the influence of the relative location between the laser and camera plane could be estimated. The measuring range and the resolution of the vision sensor which was based on the Scheimpflug's condition could also be calculated. From the results mentioned above a vision sensor was developed, and an adequate calibration technique was proposed. The image processing algorithm which and recognize the center of joint and its shape informaitons was investigated. Using the developed vision sensor and image processing algorithm, the shape informations was investigated. Using the developed vision sensor and image processing algorithm, the shape informations of the vee-, butt- and lap joint were extracted.
단속류의 교통시설 운영개선(TSM, Trasportation Systems Management)의 타당성 및 개선효과 분석을 위해 TRANSYT-7F(T7F)와 NETSIM이 많이 사용되고 있으나, T7F는 현실적인 차량군의 압축 분산효과가 미흡하고, NETSIM은 구축시간이 과다하게 소요되고, 용량설정의 어려움 등의 문제를 가지고 있다. 이에 반해, 충격파 모형은 T7F에 비해 차량군의 압축 분산을 더욱 사실적으로 묘사할 수 있으며, NETSIM에 비해서는 분석시간 단축, 적용용이성 등의 장점을 가지고 있어 우수하다. 하지만, 수리적 계산의 어려움으로 인해 비현실적인 교통류관계식(Q-K곡선) 적용, 단순한 차량군 적용 등의 문제점을 지니고 있다. 이러한 충격파이론을 이용한 기존 분석모형의 문제점을 해소하기 위해보다 현실적인 교통류관계식 적용, 새로운 차량군모형 개발, 연장충격파 개념 도입 등 새로운 분석모형을 개발하였으며, 개발모형의 유효성 검증을 위해 다양한 시나리오를 구성하여 T7F와 NETSIM과 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 강우 시 지반정수 변화에 따른 사면붕괴 모델결정에 관한 기초연구로서 강우재현장치를 활용한 모형실험을 실시하여 불포화 상태의 사면에 침투하는 강우에 대하여 지속강우특성과 투수특성을 고려하여 간극수압, 토압, 함수비의 변화에 따른 사면 거동에 대해 분석하였다. 연구결과 강우(50mm/h)가 지속적으로 발생됨에 따라 화강 풍화토의 간극수압은 상부에서 먼저 상승하기 시작하며, 이어서 중간부와 하부에서 간극수압이 상승하기 시작하였다. 표준사의 간극수압은 역으로 하부에서 상부로 간극수압이 상승하는 것을 확인할 수 있었으며 이 같은 원인은 표준사 와 화강풍화토의 투수계수의 차이로 판단된다. 실험결과 지반조건 별로 다른 차이가 있으나 약 60~75% 정도 포화될 경우와 누적강우량 120mm이상 지속 시 사면붕괴의 발생 위험성이 있는 것을 알 수 있었다.
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
KIM S. G.;GALLUZZO T.;MACARTHUR D.;SOLANKI S.;ZAWODNY E.;KENT D.;KIM J. H.;CRANE C. D.
International Journal of Automotive Technology
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제7권1호
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pp.83-90
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2006
The purpose of this paper is to describe the design and implementation of an unmanned ground vehicle, called the TailGator at CIMAR (Center for Intelligent Machines and Robotics) of the University of Florida. The TailGator is a gas powered, four-wheeled vehicle that was designed for the AUVSI Intelligent Ground Vehicle Competition and has been tested in the contest for 2 years. The vehicle control model and design of the sensory systems are described. The competition is comprised of two events called the Autonomous Challenge and the Navigation Challenge: For the autonomous challenge, line following, obstacle avoidance, and detection are required. Line following is accomplished with a camera system. Obstacle avoidance and detection are accomplished with a laser scanner. For the navigation challenge, waypoint following and obstacle detection are required. The waypoint navigation is implemented with a global positioning system. The TailGator has provided an educational test bed for not only the contest requirements but also other studies in developing artificial intelligence algorithms such as adaptive control, creative control, automatic calibration, and internet-base control. The significance of this effort is in helping engineering and technology students understand the transition from theory to practice.
본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.
In this paper, we describe correspondence among multiple images taken by multiple cameras. The correspondence among multiple views is an interesting problem which often appears in the application like visual surveillance or gesture recognition system. We use the principal axis and the ground plane homography to estimate foot of human. The principal axis belongs to the subtracted silhouette-based region of human using subtraction of the predetermined multiple background models with current image which includes moving person. For the calculation of the ground plane homography, we use landmarks on the ground plane in 3D space. Thus the ground plane homography means the relation of two common points in different views. In the normal human being, the foot of human has an exactly same position in the 3D space and we represent it to the intersection in this paper. The intersection occurs when the principal axis in an image crosses to the transformed ground plane from other image. However the positions of the intersection are different depend on camera views. Therefore we construct the correspondence that means the relationship between the intersection in current image and the transformed intersection from other image by homography. Those correspondences should confirm within a short distance measuring in the top viewed plane. Thus, we track a person by these corresponding points on the ground plane. Experimental result shows the accuracy of the proposed algorithm has almost 90% of detecting person for tracking based on correspondence of intersections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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