• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.62-71
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• 2013

TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 동시에 사용하는 신호원 위치추정 방법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지며 이동 신호원의 속도 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 최근 종속 미지변수를 정의한 후 비반복적으로 해를 구하는 방법들이 제안되고 있으나 전자전 환경과 같이 수신단과 신호원 간의 거리가 상대적으로 먼 경우에는 추정 정확도가 낮고 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유하여야 한다는 운용상의 제약이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용하여 이동 신호원의 위치좌표와 속도벡터를 추정한다. 또한 이동 신호원의 위치와 속도 추정 결과를 효과적이고 정량적으로 분석하기 위해 CRLB (Cramer-Rao lower bound) 행렬을 각각의 부공간으로 분해하여 2차원 공간상에 독립된 CEP (circular error probable) 평면으로 도시한다. 모의실험을 통해 주어진 수신단 배치와 조합에서 이동 신호원의 위치 및 속도 추정 성능을 확인하고 분석 결과를 제시한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1153-1163
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• 2014

An efficient 3D SLAM (Simultaneous Localization and Map Building) method is developed for urban building environments using a tilted 2D LRF (Laser Range Finder), in which a 3D map is composed of perpendicular/horizontal planar polygons. While the mobile robot is moving, from the LRF scan distance data in each scan period, line segments on the scan plane are successively extracted. We propose an "expected line segment" concept for matching: to add each of these scan line segments to the most suitable line segment group for each perpendicular/horizontal planar polygon in the 3D map. After performing 2D localization to determine the pose of the mobile robot, we construct updated perpendicular/horizontal infinite planes and then determine their boundaries to obtain the perpendicular/horizontal planar polygons which constitute our 3D map. Finally, the proposed SLAM algorithm is validated via extensive simulations and experiments.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.132-139
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• 2015

카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.

• Progress in Superconductivity
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• 제9권1호
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• pp.102-106
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• 2007

YBCO films have been synthesized using a spray pyrolysis method. We used nitrates of Y, Ba, Cu as precursors. Deposition was made on $LaAlO_3$ (100) single crystal substrate by spraying the mist of aqueous precursor solution generated by a concentric nozzle. The distance between concentric nozzle and substrate was 15 cm. C-axis oriented films were obtained at deposition temperature of $740{\sim}800^{\circ}C$ and working pressure of 20 Torr. Oxygen partial pressure was 3 Torr and substrate was transported with the speed ranging from 0.23 cm/min to 0.7 cm/min by reel to reel. Scanning electron microscope (SEM) and X-ray diffraction (XRD) observation revealed that films are smooth and highly textured with (001) planes parallel to substrate. Highest critical current density (Jc) was $1.38\;MA/cm^2$ at 77K and self-field for the film with a thickness of $0.5\;{\mu}m$ prepared at a substrate temperature of $780^{\circ}C$ and $PO_2\;=3\;Torr$. The effect of temperature on the microstructure and YBCO phase formation will be discussed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.518-528
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• 2014

본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권4호
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• pp.141-148
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• 2004

본 논문은 스텝 애니메이션에서 표현되어지는 감성을 정의하고, 스텝 관련 감성 자극 요소들을 추출 측정, 분석하여 스텝의 직관적인 감성 표현을 정량화시키는 것을 목적으로 하고 있다. 실험 방법으로는 스텝 관련 27개의 감성 표현 어휘와 36개의 샘플 스텝 동영상의 상관관계를 설문 조사하였다. 통합된 데이터를 수량화 이론 III류를 이용하여 스텝의 감성적 멘털구조를 2차원 평면화 하였다. 이를 분석한 결과, 감성 스텝은 가로의 자신감 축과 세로의 안정감 축으로 형성되어 있음을 밝혀내었다. 감성 스텝의 2차원 분포도를 분석한 결과, <자신감, 불안감 쪽> 2사분면과 <자신감, 안정감 쪽> 3사분면은 데이터가 풍부한 반면 <소심함, 불안감 쪽> 1사분면과 <소심함, 안정감 쪽> 4사분면의 데이터 분포가 희박함을 보여주었다. 이러한 그래프 분석을 통해 불안감이 느껴지면서 소심한 감성과 안정감이 느껴지는 소심한 캐릭터의 감성은 스텝만으로 표현하기에는 난해한 감성 표현임을 파악할 수 있었다. 감성에 영향을 미치는 스텝의 신체 물리적 요소로는 <스텝의 간격> <스텝의 속도> <골반(Y축)의 움직임 각도> <팔 스윙 폭> <척추(x축)의 움직임 각도> <신체의 기울기> 6가지로 선정하여 분석하였다. 그 결과 <스텝의 속도>와 <신체의 기울기>가 스텝의 감성 자극에 가장 큰 영향을 미치는 요소임을 밝혀낼 수 있었다. 본 연구를 통해 캐릭터의 미묘한 감성 상태를 스텝 애니메이션에 자연스럽게 표현해 내는 과정에 있어 애니메이터들의 주관적인 가성 표현들을 객관화, 정량화시키고자 하였으며 향후 이 데이터들을 활용한 멀티컨텐츠의 적용을 목표로 하고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.76-84
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• 2013

순시(instantaneous) TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 이용한 위치추정 방법은 추가적인 측정값 획득을 통해 정확도 향상을 도모할 수 있으며, 이를 위해서는 동시에 운용되는 수신단의 수를 증가하여야 한다. 하지만 전자전 환경에서 수신단 수의 증가는 아군의 피탐확률(probability of intercept) 상승으로 인한 전력 손실을 야기할 수 있고, 수신단 간의 데이터 링크 및 시각동기화와 같은 과정에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이격된 2개의 이동 수신단만을 운용하여 연속적으로 다수의 TDOA와 FDOA 정보를 측정하고, 이를 이용하여 고정 신호원의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이 경우 매 측정 순간마다 독립된 수신단 쌍(pair)이 추가되므로 각 수신단 조합은 서로 다른 기준 수신단을 가지게 된다. 그러므로 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유해야하는 QCLS (quadratic correction least squares) 방법을 적용할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용한다. 또한 모의실험을 통해 획득된 TDOA와 FDOA의 수가 증가함에 따른 위치추정 결과의 RMSE (root mean square error)값과 CRLB (Cramer-Rao lower bound)를 비교하고, CEP (circular error probable) 평면을 도시하여 2차원 공간상에서의 기대 추정 성능을 분석한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-19
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• 2010

2007년 개정 기술 가정과 교육과정에서는 저출산 고령화 사회에 대응할 수 있는 교육을 강조하고 있으며 도덕성, 비판적 사고와 문제해결능력을 필요로 하는 문제를 다루는 내용에서 실천적 추론 수업의 교수 학습 방법을 적용하도록 하고 있다. 이에 본 연구는 '노인주거' 관련 실천적 문제 중심 수업 교수 학습 과정안과 학습 자료를 개발하여 이를 실제 수업에 적용한 후, 학생평가를 통해 이 교수 학습 과정안이 고등학교 기술 가정 노인주거 주생활 교육내용에 적합한지 평가하는데 목적을 두었다. 이를 위해 본 연구는 ADDIE 교수설계모형에 따라 분석, 설계 및 개발, 실행, 평가단계로 진행하였다. 분석단계에서는 노인주거 교육내용을 선정하기 위해 관련 선행연구와 현행 제7차 기술 가정 고등학교 10종 교과서, 현행교육과정과 2007년 개정 기술 가정과 교육과정을 분석하였다. 이와 함께 실천적 문제 중심 수업과 LT 협동학습 관련 문헌을 고찰하였다. 설계 및 개발 단계에서는 노인주거 수업의 교수 학습 내용에 맞는 실천적 문제를 선정하고 교수 학습 과정안을 구성하였다 개발된 교수 학습 과정안은 '노후에 안전하고 편안한 주거를 만들기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?'의 실천적 문제에 따라 3차시 수업으로 구성된다. 개발단계에서는 교수 학습 과정안 3차시분, 학습 자료 53개(학생 활동지 44개, 학생 읽기 자료 2개, 교사 읽기 자료 5개, 동영상 자료 2개)와 설문지(33문항)를 개발하였다. 2009년 4월 20일부터 24일까지 경기도 성남시 소재 B전문계 고등학교 2학년 5학급(150명)을 대상으로 3시간씩 총 15차시 적용한 후 설문지를 이용해 평가단계를 거쳤다. 이 교수 학습 과정안을 적용한 후 평가 결과, 모든 평가 영역에서 매우 긍정적으로 나타났다. 노인주거 주생활 교육내용은 고령화 사회에 대비한 생활교육으로 적합하며, 실천적 문제 중심 수업은 나와 가정 그리고 사회에 선한(도덕적)행동, 비판적 사고와 문제해결능력을 길러주기 위한 효과적인 교수 학습 방법이라고 결론 낼 수 있겠다 수업 시수를 늘려 더 다양한 내용과 학생 활동이 충분히 이루어지도록 하는 후속 연구를 통해 더욱 발전된 노인주거 관련 주생활 실천적 문제 중심 수업 교수 학습 과정안이 개발되길 제언한다.