• 한국항공우주학회지
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• 제32권7호
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• pp.29-36
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• 2004

본 연구에서는 전진비행시 무힌지 로터 블레이드의 허브하중에 대한 복합재료 연성의 영향을 고찰하였다. 무힌지 복합재료 로터 블레이드를 단일 상자형 보로 모델링 하였으며, 전단 변형 및 비틀림 워핑과 같은 비고전적 효과를 고려하였다. 운동방정식은 해밀턴의 원리를 이용하여 구성하였으며, 로터 블레이드의 공간 및 시간차원에서의 유한요소법을 적용하여 완전평형해석을 수행하였다. 블레이드에 작용하는 공기력은 2 차원 준정상 공기력 이론을 바탕으로 하여 역류 및 압축성 효과를 고려하였다. MSC/NASTRAN을 이용하여 피치 -플랩 및 피치-래그와 같은 탄성 연성의 크기를 구하고, 고전적인 기하학적 연계와 비교하였다. 탄생 연성은 $N_b/rev$ 허브하중의 특성에 적지 않은 영향을 미침을 확인하였다 블레이드 복합재료의 적층각을 적절히 변화시킬 경우 약 10-40%의 허브하중을 감소시킬 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.51-61
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• 2017

본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제15권2호
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• pp.53-66
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• 1987

Korean red pine (Pinus densiflora S. et. Z.) and pitch pine(Pinus rigida Mill) $5{\times}10cm$ dimension lumber were dried in a kiln providing a cross-circulation velocity of 5 m/sec at dry-and wet-bulb temperatures of 116 and $71^{\circ}C$, followed by 3 hours at 91 and $85^{\circ}C$. Compared to dimension lumber dried lumber were as follows. 1. To dry to 10 percent moisture content, the high-temperatures schedule of Korean red pine and pitch pine lumber took less than one seventh the time required by the conventional kiln drying schedule. 2. High-temperature drying rate and conventional drying rate to 10 percent moisture content of Korean red pine lumber were 2.75 and 0.35%/hr, and those of pitch pine lumber were 3.38 and 0.46%/hr respectively. 3. Compared to lumber of both species on conventional schedule, moisture gradient of high-temperature lumber was greater. 4. Compared to lumber on conventional schedule, maximum surface checking of high-temperature lumber of both species was severer, and maximum end checking of high-temperature lumber of both species was similar to that of lumber on conventional schedule. 5. Compard to lumber on conventional schedule, Korean red pine lumber dried at high temperature showed more honeycombing, but pitch pine lumber dried at high-temperature showed significantly slighter honeycombing. 6. Compared to lumber on conventional schedule, the high-temperature lumber showed less warping lumber of both species. 7. Collapse and casehardening of Korean red pine and pitch pine lumber on both scheules were slight.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3950-3969
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• 2021

Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.189-198
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• 2024

입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.8-17
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• 2011

최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.247-258
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• 2004

최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.149-160
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• 1997

본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)와 FLVQ(fuzzy learning vector quantization)에 의한 사상된(mapped)코드북을 사용하는 화자적용 음성합성 알고리즘 을 제안하고, 기존의 음성합성결과와 비교한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 FLVQ 방법으로 작성한다. 사상된 코드북은 퍼지 히스토그램을 작성하여 이들을 선형 결합함으로써 얻어지는 퍼지 사상화에 의하여 작성된다. 대응 코드벡터의 퍼지 히스 토그램은 동일 입력벡터에 대해 선택된 입력화자의 코드벡터와 기준화자의 코드벡터 사이의 DTW(dynamic time warping)을 행하여 대응하는 코드벡터들의 소속값 (membership value)을 누적하여 얻는다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음성을 퍼지벡터 양자화한 다음, FCM(fuzzy c means) 합성규칙을 사용하 여 사상된 코드북내의 코드벡터가 아닌 새로운 하나의 합성벡터를 얻게 되어 좀 더 입력화자에 적응된 합성음을 얻게 된다. 이 기술의 성능평가는 성별이 서로 다른 화 자를 입력화자 및 기준화자로 선정하여 입력화자의 음성에 가까운 정도로 평가하였으 며 그 결과 기존의 음성합성보다 입력화자에 더 적용된 합성음을 얻었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제6권3호
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• pp.133-142
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• 1997

본 연구는 권취식 창개폐기의 설계 및 개발에 필요한 자료를 제시하고자 수행되었다. 기존의 단순 이론모델식으로는 정확한 권취토크를 예측할 수 없기 전문에 모형시험과 현장시험을 통하여 새로운 권취식 창개폐장치의 소요토크 모델식을 개발하였다. 본 연구에서의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 권취식 창개폐장치에 있어서 권취토크는 곡부 권취면의 경사각을 따라 증가하는 경향을 나타내고 있으며, 경사각이 90$^{\circ}$인 수직면에서 최대를 나타냈고 수편면에서 최소값을 나타냈다. 2. 온실의 길이에 따른 소요토크는 권취하중의 증가와 축파이프의 변형의 영향으로 지수함수적으로 늘어나는 경향을 나타냈다. 3. 권취식 창개폐장치의 소요토크 계산의 이론식은 T ＝ W.(r＋a).sin$\theta$＋W.Cr.cos$\theta$로 나타낼 수 있으며, 여기서 축파이프의 권취반경 r과 축변형보정계수 $\alpha$를 더한 (r＋$\alpha$)는 축파이프의 최대변형값인 $\delta$에 지수함수적으로 비례하는 경향이 나타났다. 4. 권취반경 r과 축변형보정계수 $\alpha$의 합인 (r＋$\alpha$)은 22.2mm 파이프에 0.1mm 비닐로 피복을 했을 때 (r＋$\alpha$)＝2.10338$\times$$10^{0.00779{\delta}}$ 로 구할 수 있으며, 25.4mm 파이프에서는 (r＋a)＝2.58063$\times$$10^{(0.00452{\delta})}$로 구할 수 있다. 5. 권취식 창개폐장치의 소요토크에서 천창 등 곡부의 개폐시 고려되어야 할 굴름저항 보정계수는 피복재의 상태에 따라 다소 다를 수 있으나 0.7~0.8 정도의 값을 적용시키면 될 것으로 판단되었다. 6. 실제 권취식 창개폐를 사용하는 온실에서 권취축 파이프의 허용 변형정도를 최대 40cm 이하로 하는 것이 타당할 것으로 판단되며, 이때의 예상소요토크는 110m 온실인 경우 25.4mm 파이프를 축파이프로 사용한 경우 344kg.cm이며, 22.2mm 파이프의 경우 287kg.cm 정도이므로 새롭게 개발된 차동링기어 유성치 차감속기도 적당할 것으로 판단된다.