• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.550-557
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• 1999

This paper describes a road-following controller using the proposed neural network for autonomous vehicle. Road-following with visual sensor like camera requires intelligent control algorithm because analysis of relation from road image to steering control is complex. The proposed neural network, relative similarity modular network(RSMN), is composed of some learning networks and a partitioniing network. The partitioning network divides input space into multiple sections by similarity of input data. Because divided section has simlar input patterns, RSMN can learn nonlinear relation such as road-following with visual control easily. Visual control uses two criteria on road image from camera; one is position of vanishing point of road, the other is slope of vanishing line of road. The controller using neural network has input of two criteria and output of steering angle. To confirm performance of the proposed neural network controller, a software is developed to simulate vehicle dynamics, camera image generation, visual control, and road-following. Also, prototype autonomous electric vehicle is developed, and usefulness of the controller is verified by physical driving test.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.42.3-42.3
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• 2019

We translate Solar Dynamics Observatory/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) ultraviolet (UV) multi-channel images into another UV single-channel image using a deep learning algorithm based on conditional generative adversarial networks (cGANs). The base input channel, which has the highest correlation coefficient (CC) between UV channels of AIA, is 193 Å. To complement this channel, we choose two channels, 1600 and 304 Å, which represent upper photosphere and chromosphere, respectively. Input channels for three models are single (193 Å), dual (193+1600 Å), and triple (193+1600+304 Å), respectively. Quantitative comparisons are made for test data sets. Main results from this study are as follows. First, the single model successfully produce other coronal channel images but less successful for chromospheric channel (304 Å) and much less successful for two photospheric channels (1600 and 1700 Å). Second, the dual model shows a noticeable improvement of the CC between the model outputs and Ground truths for 1700 Å. Third, the triple model can generate all other channel images with relatively high CCs larger than 0.89. Our results show a possibility that if three channels from photosphere, chromosphere, and corona are selected, other multi-channel images could be generated by deep learning. We expect that this investigation will be a complementary tool to choose a few UV channels for future solar small and/or deep space missions.

• 대한환경공학회지
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• 제37권11호
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• pp.607-618
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• 2015

본 연구에서는 CFD 모사와 PIV 기법을 이용하여 실규모의 사이드 스트림 방식의 막 모듈을 대상으로 유입부의 수리구조를 개선하여 모듈로 유입되는 유입 유량을 수직으로 균등하게 분포시킬 수 있는 방안을 제시하고 이를 실험적으로 검증하고자 하였다. 사이드 스트림 방식의 막 모듈을 대상으로 유입 유량을 수직으로 균등하게 분포시킬 수 있는 방안을 CFD로 설계한 결과, 내부 유입 수리구조에 유공 격벽을 설치함으로써 모듈내로의 유입유량은 표준편차 기준으로 약 40% 정도 감소됨을 확인하였다. 또한 CFD 결과를 검증하고 사이드 스트림 막 모듈의 편중된 오염의 원인을 조사하기 위해 수행된 입자영상유속 측정 결과로부터 유입구 반대편 유공에서 막 모듈 내부로 들어오는 수체의 유속이 상대적으로 커 수체의 모멘텀이 유입구 측벽에 강한 전단력을 발생하지만 유입구 반대 측벽에서는 사류가 형성됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.179-184
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• 2020

랜덤성이 우수한 의사난수열 생성기로 알려진 셀룰라 오토마타(Cellular automata, CA)는 그 응용분야가 매우 다양하다. Cho 등은 긴 주기의 비선형 수열을 생성하기 위하여 CA기반의 수축수열 생성기를 설계하였다. 또한, 카오스 캣맵은 초기 조건에 대한 민감성과 예측 불가능한 특성을 가지는 복잡한 비선형 동역학계로 많은 연구자들에 의하여 연구되어 왔다. 본 논문에서는 높은 보안성을 위하여 최대 주기를 갖는 CA기반의 수축 생성기로 생성한 비선형 수열과 3차원 카오스 캣맵을 이용한 새로운 영상 암호화 방법을 제안한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권4호
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• pp.341-347
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• 2011

본 연구는 기존의 인젝터와 새로운 형태의 인젝터를 비교분석 함으로써 소형 추력기의 성능을 연구하였다. 기존의 인젝터는 볼록한 표면에 8개의 노즐로 구성되어 액체 추진제를 분사하는 형태로 제작되었다. 우리가 제안한 새로운 형태의 인젝터는 오목한 표면에 4, 5, 6, 8, 9개의 노즐로 구성된 충돌형 인젝터이다. 노즐의 구멍을 통해 분사되는 액체추진제는 축 방향으로 한 점에서 부딪히게 설계되었으며, 이는 분사되는 액체 추진제의 입자를 더욱 세분화하여 사방으로 일정하게 분무할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 전산유체역학, 입자 유속계 및 고속 카메라를 이용하여 분무 가시화 및 인젝터의 성능을 연구 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1480-1487
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• 2004

본 연구에서는 원격 카메라 로봇 제어를 위한 새로운 제스처 인식 방법을 제안하였다. 제스처 인식의 전처리 단계인 동적 제스처의 세그먼테이션이며, 이를 위한 기존의 방법은 인식 대상에 대한 많은 칼라정보를 필요로 하고, 인식단계에서는 각각 제스처에 대한 많은 특징벡터들을 요구하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 동적 제스처의 세그먼테이션을 위한 새로운 Max-Min 탐색법과 제스처 특징 추출을 위한 평균 공간 사상법과 무게중심법, 그리고 인식을 위한 다층 퍼셉트론 신경망의 구조 둥을 제안하였다 실험에서 제안된 기법의 인식율이 90%이상으로 나타났으며, 이 결과는 원격 로봇 제어를 위한 휴먼컴퓨터 인터페이스(HCI : Human Compute. Interface)장치로 사용 가능함을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2579-2585
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• 2010

본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다

• 한국항공우주학회지
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• 제46권11호
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• pp.911-920
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• 2018

본 연구에서는 스트랩 다운 영상 탐색기를 활용한 유도무기와 목표물 사이의 관측각을 효과적으로 추적할 수 있는 연구를 수행하였고 이를 시각적으로 시뮬레이션 가능한 테스트 베드를 구축하였다. 영상 정보를 이용하여 목표물 추적을 위한 Lucas Kanade의 Optical flow 알고리즘과 같은 희박 특징점 추적 알고리즘 구현 시 고성능의 특징점 분포를 유지시키는 법을 기술하였으며, 특징점 추적 문제를 특징점 관리의 개념으로 확장하여 연구하였다. 이를 구현하기 위해 Unity3D 엔진을 이용하여 시각 환경을 구성하고 OpenCV를 이용하여 영상 처리 시뮬레이션을 개발하였다. 상호-시뮬레이션을 위해 매틀랩(Matlab) 시뮬링크(Simulink)로 동적 시스템 모델링을 하였고, Unity3D를 이용한 시각 환경을 구성, OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 작업을 수행하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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• pp.326-333
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• 2007

To simulate solid dynamics,a we must com-pute the mass, the center of mass, and the products of inertia about the axes of the body of interest. These mass property computations must be continuously re-peated for certain simulations with rigid bodies or as the shape of the body changes. We introduce a GPU-friendly algorithm to approximate the mass properties for an arbitrarily shaped body. Our algorithm converts the necessary volume integrals into surface integrals on a projected plane. It then maps the plane into a frame-buffer in order to perform the surface integrals rapidly on the GPU. To deal with non-convex shapes, we use a depth-peeling algorithm. Our approach is image-based; hence, it is not restricted by the mathematical or geometric representation of the body, which means that it can efficiently compute the mass properties of any object that can be rendered on the graphics hardware. We compare the speed and accuracy of our algorithm with an analytic algorithm, and demonstrate it in a hydrostatic buoyancy simulation for real-time applications, such as interactive games.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권6호
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• pp.1166-1191
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• 2011

This paper presents an adaptive active tracking system with sector based scanning for a single PTZ camera. Dividing sectors on an image reduces the search space to shorten selection time so that the system can cover many targets. Upon the selection of a target, the system estimates the target trajectory to predict the zooming location with a finite amount of time for camera movement. Advanced estimation techniques using probabilistic reason suffer from the unknown object dynamics and the inaccurate estimation compromises the zooming level to prevent tracking failure. The proposed system uses the simple piecewise estimation with a few frames to cope with fast moving objects and/or slow camera movements. The target is tracked in multiple steps and the zooming time for each step is determined by maximizing the zooming level within the expected variation of object velocity and detection. The number of zooming steps is adaptively determined according to target speed. In addition, the iterative estimation of a zooming location with camera movement time compensates for the target prediction error due to the difference between speeds of a target and a camera. The effectiveness of the proposed method is validated by simulations and real time experiments.