Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.504-511
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2012
본 연구에서는 FMCW타입의 레이더 레벨 트랜스미터의 송 수신 신호간 주파수 차인 비트 주파수를 이용한 레벨 측정 장치를 구현하고자 한다. 레벨 정보를 나타내는 비트 주파수는 FFT(Fast Fourier Transform)과정을 통해 해석되며, 주파수 정밀도를 향상시키기 위해 Zoom FFT 기법을 적용하였다. Zoom FFT는 신호 처리 장치의 설계 초기에 결정되는 샘플링 주파수나 샘플링 데이터 수를 변경하지 않고도 주파수 분해능을 개선할 수 있는 장점을 가지며, Zoom FFT를 적용함으로써 146.5[mm]이던 거리 분해능을 5[mm]의 거리 분해능으로 크게 개선하였다. 또한, 스플라인 보간법을 활용하여 FFT point 수를 늘임으로써 레벨 측정 오차를 개선할 수 있었다. Zoom FFT를 적용한 거리 측정 방식의 유효성을 검증하기 위하여 1[mm] 단위로 거리 조정이 가능한 실험 장치를 제작하였으며, 실험을 통해 700~2,000[mm]의 거리에서 ${\pm}2$[mm] 이내의 측정 오차로 정밀 측정이 가능함을 확인하였다.
Park, Nam In;Kim, Seon Man;Kim, Hong Kook;Kim, Myeong Bo;Kim, Sang Ryong
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권1호
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pp.11-19
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2013
A video-zoom driven audio-zoom algorithm is proposed to provide audio zooming effects according to the degree of video-zoom. The proposed algorithm is designed based on a super-directive beamformer operating with a 4-channel microphone array in conjunction with a soft masking process that uses the phase differences between microphones. The audio-zoom processed signal is obtained by multiplying the audio gain derived from the video-zoom level by the masked signal. The proposed algorithm is then implemented on a portable digital imaging device with a clock speed of 600 MHz after different levels of optimization, such as algorithmic level, C-code and memory optimization. As a result, the processing time of the proposed audio-zoom algorithm occupies 14.6% or less of the clock speed of the device. The performance evaluation conducted in a semi-anechoic chamber shows that the signals from the front direction can be amplified by approximately 10 dB compared to the other directions.
본 논문은 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 레벨 측정기 설계와 시뮬레이션을 통한 성능분석에 대하여 기술한다. 설계된 레벨미터는 FMCW radar를 이용하여 최대 20m 거리를 측정하며, 거리 계산을 위한 비트신호 분석기법으로 FFT(Fast Fourier Transform)와 Zoom-FFT를 적용하였다. 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 통하여 두가지 기법을 비교 분석한 결과, 측정오류를 최소화하고 측정의 분해능을 향상시키기 위해서는 Zoom-FFT 기법이 보다 적절한 기법임을 확인하였다. 시뮬레이션은 주파수 분해능과 측정거리 분해능의 최적 값을 얻기 위해 다양한 조건에서 분석하였고, 1.024GHz 주파수 조건에서 2.2mm의 측정 분해능을 확인하였다.
본 연구의 목적은 실시간 비대면 수업에서 학습몰입에 영향을 미치는 변수를 찾아내는데 있다. 이를 위해 Zoom 수업 경험이 있는 학생을 대상으로 2021년 11월 22일에서 2021년 12월 05일까지 설문조사를 실시하였다. 불성실한 응답을 한 설문지를 제외하고 117부를 구조방정식 모형으로 분석하였다. 분석결과 '흥미성'과 '상호작용 수준'이 '학습몰입'에 영향을 미치고 '학습몰입'은 '학습성과'에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실시간 비대면 수업에서 학습몰입에 영향을 미치는 변수를 실증적으로 분석하였다는 점에 있다. 후속 연구에서는 Zoom을 비롯한 다양한 플랫폼을 대상으로 학습몰입에 영향을 미치는 변수들에 대한 검증이 필요하다.
In this paper, FMCW type radar level transmitter using correlation analysis method is implemented for precise distance measurement of cargo tank. FMCW type radar level transmitter is the device for distance measurement which calculates the distance by analyzing the beat frequency, that is, the frequency difference between Tx and RX signal from radar antenna using Fast Fourier Transform(FFT), but compensated algorithm like Zoom FFT is needed for the improvement of the frequency precision because the frequency precision of FFT is limited depending on sampling frequency and the number of sampling data. In case of Zoom FFT, the number of sampling data and noisy signal are the main factor influencing the measurement accuracy of Zoom FFT like FFT. Therefore, in order to overcome the limited environment and achieve the precise measurement, correlation coefficient is used for the distance measurement and the errors of measurement are verified to be in the range of ${\pm}1mm$.
요즈음 개발되는 각종 카메라, 캠코더, CCTV, 복사기 등의 광학계는 줌과 비구면을 이용하여 작으면서도 광각과 망원을 동시에 수용하고 성능도 우수하다. 본 논문에서는 사진기에 이용되는 2군 줌 렌즈계(비구면 사용)와 3군 줌 렌즈계의 성능을 분석, 평가한 것들을 참고로 하여 사진기용 3군 줌 렌즈계도 설계하였다. 설계한 사진기용 줌 렌즈계는 3군으로 하고 비구면을 도입함으로써 성능향상과 소형화를 도모하였다. 설계결과는 광학계 평가 도구인 유한광선수차, MTF, Seidel 수차 계수 등을 이용하여 참고 모델과 비교하였으며 거의 비슷한 수준이 유지됨을 확인하였다.
지도일반화는 간결한 지도 표현과 지리적 의미의 효과적 전달을 목적으로 하는 지도제작 방법이다. 컴퓨터 지도학의 발달로 인하여 새로운 알고리즘들이 디지털 환경에서 적용할 수 있도록 연구되어 왔다. 본 연구는 인터넷 환경에서 좌표변형과 Lod(level of detail)기법에 의한 일반화를 적용하여 다축척지도의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. WebGIS에 있어서 좌표변형 방법은 데이터 용량을 감소시켜 공간정보의 전송속도를 향상시키기 위해 적용할 수 있는 방법이다. Lod 기법은 사용자의 줌레벨에 따라 공간정보를 선택하여 웹지도를 제직하는 방법이다. 연구의 진행은 등고선, 하계망, 지명, 행정구역, 산정, 행정관청에 대한 레이어를 구축하여, 선과 면사장에 대해 줌레벨에 따라 XML 기반의 SVG를 이용하여 일반화를 적용하였다. 적용결과, 모니터 해상도 1024${\ast}$768를 기준으로 지리좌표계로 작성된 SVG 문서는 9.76Mb, 좌표변형 문서는 4.08Mb로 41% 감소하였다. 지리정보 해상도를 결정하는 LoD에 따른 렌더링 일반화는 줌레벨 1, 2, 3단계 별로 실시하였다. 1단계에서는 주요 지명 및 행정관청, 고차수 하계망, 산정 등 소축척 지도에 표현되는 요소들이 나타낼 수 있도록 하였다. 고차 레벨로 갈수록 지도요소의 수와 양은 많아진다. 본 연구결과는 인터넷환경에서 다량의 공간정보와 속성정보 전송에 필요한 WebGIS의 자료전송효과 및 다축척의 지도학적 표현에 기여할 것으로 본다. 또한, 공간데이터베이스 및 전송환경에서 일반화를 위한 알고리즘 개발에 보다 많은 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.
줌(zoom)은 COVID19 이후 비대면 온라인 수업 도구로 가장 대중적으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 메타버스의 확산으로 인하여 수업 목적으로 메타버스 플랫폼의 활용이 증가하고 있다. 메타버스 플랫폼은 로블록스, 제페토, 스페이셜 등의 여러가지 유형이 있지만, 스페이셜은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 상호작용이 가능하기 때문에 대학 수업에서의 활용 가능성이 높다. 온라인 수업에서 스페이셜의 활용성을 높이기 위해서는 다양한 관점에서의 연구가 필요하고, 특히 줌과 비교한 스페이셜의 학습자경험을 비교 분석하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 학습자 경험을 비교분석하기 위하여 사용성, 몰입감, 만족도의 정량 분석과 학습자 의견에 대한 정성 분석을 수행하였다. 사용성 평가를 위하여 SUS(System Usability Scale)를 활용하였고, 몰입감과 만족도 평가를 위하여 Magnitude Estimation 방법을 활용하였다. 줌과 스페이셜을 활용한 수업에 참여했던 35명이 본 연구의 피실험자로 참여하였다. 줌과 스페이셜에 대한 사용성과 만족도는 줌이 스페이셜보다 유의수준 0.05에서 더 높게 나타났다. 반면 수업에 대한 몰입감은 스페이셜이 줌에 비해 더 높게 나타났다. 학습자들은 줌을 스페이셜보다 더 편하고 만족스럽게 생각하였다. 하지만, 스페이셜은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 인터랙션과 재미요소를 제공하기 때문에 수업에의 몰입도가 높게 나타났다. 향후 스페이셜의 사용자 인터페이스와 인터랙션의 개선이 이루어진다면 대학 수업에서 줌을 대체할 수 있는 효과적인 수업도구로 활용 가능할 것으로 판단된다.
곡률, 두께, 굴절률 오차와 같은 광축대칭 오차요인들 때문에 상면이 이동하는 디지털 카메라용 줌렌즈 광학계에서 보상자를 이동시켜서 상면을 고정시키는 조건을 가우스 괄호법을 이용하여 유도하였다. 그리고 줌렌즈 광학계의 일반적인 세 가지 형태(3군, 4군, 5군 줌렌즈)를 사용하여 이 조건의 타당성을 검증하였다. 이러한 줌렌즈 형태에서 각 면의 곡률, 두께, 굴절률 등을 공차 내에서 Monte Carlo 방법에 따라 임의로 변화시켰을 때, 보상자의 이동량의 분포가 정규분포를 이루는 것을 확인하였다. 그리고 이로부터 공정능력을 계산하여 보상자의 최대 이동량에서 이에 따른 불량률을 이론적으로 예측하는 방법을 제시하였다.
본 논문은 사용자로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정 제어기법을 기술한다. 본 시스템에서는 2,40P0여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해하면서 수행한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 사용자가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 2,400여개의 표정들을 이용하여 약 11개의 클러스터센터를 가지도록 클러스터링한다. 클러스터 센터들은 2차원 평면에 표시되며 후보 키 프레임으로 사용된다 사용자는 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 초기 항해경로를 생성한다. 사용자가 줌 인(이산적인 단계를 가지고 있음)을 하면 상세한 단계를 보기를 원한다는 의미이므로 줌 인된 단계에 적합한 표정 클러스터들을 생성한다. 단계가 증가될 때 마다 클러스터의 수를 두 배로 하고, 클러스터의 수만큼 표정들을 클러스터링한다. 사용자는 현재 단계에서 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임(클러스터 센터)들을 선택하여 항해경로를 갱신한다. 줌 인을 최대로 한 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 표정 제어 설정이 끝난다. 사용자는 언제든지 줌 아웃을 통해 그 전단계로 돌아가서 항해경로를 수정할 수 있다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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