본 논문에서는 평면상에 존재하는 물체까지의 거리를 카메라시스템을 이용하여 실제 거리를 계측하는 알고기즘을 제안하였다. 계측 시스템을 교정하기 위해, 우선 3차인 실세계 좌표계와 2차원의 카메라 좌표계의 관계를 해석하고, 카메라의 변수들을 포함하는 카메라 좌표계의 변수들을 구하였다. 한편, 3파원 공간에서 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴턴-랩슨법을 이용하여 최소값에 대응하는 근사치를 구함으로써 물체까지의 거리 정보를 추출하였다. 실제의 계측 실험에서, 도로에 표준 물체인 Ca]ibration 시트를 두고 승용차의 백미러 위치에 카메라를 설치하고 영상을 획득하였다. 계측 거리는 4m부터 lOm까지는 1m간격으로 계측하고, 10m부터 30m까지는 10m간격으로 계측하였다. 그 결과 4m에서는 약 1.4mm의 오차가 발생하였고, 30m의 거리에서는 3.5m의 오차를 보였는데 계측 거리가 길어질수록 오차가 지수함수적으로 증가함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 거리변환 기반의 정밀한 fiducial 마크 정렬 알고리즘을 제안한다. 거리변환은 물체의 중심에 가중치를 가지는 특성이 있는데 이는 AOI 공정에서 에칭, 이동과 같은 다양한 요소들로부터 획득되는 타겟영상에 대하여 강인하게 물체의 중심으로 매칭할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 우선 입력 타겟영상에 대하여 이진화를 진행하고, 다음 모델과 타겟영상에 대하여 거리변환을 이용하여 거리특징을 추출하고, 추출된 모델과 타겟영상에 대한 거리특징을 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용하여 매칭한 후, 매칭 스코어에 대하여 Sub-pixel 분석을 진행하여 sub-pixel 레벨의 정확도를 가지도록 한다. 실험결과로부터 제안한 거리특징을 이용한 매칭 알고리즘이 기존의 픽셀 밝기 값을 이용한 매칭보다 강인하고 정확하게 매칭됨을 확인할 수 있었다.
칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.
해양 및 대기 오염 방지를 위한 친환경선박에 대한 관심이 고조되고 있고 특히 LNG를 연료로 하는 LNG 연료추진선이 확대되고 있다. 그리고 국내에서도 LNG Bunkering 선박 건조에 지속적으로 추진되고 있다. LNG Bunkering의 안전한 운용을 위해서는 여러 위험요소를 분석해야한다. 그 중에도 LNG Bunkering 작업 중 주변 선박 통항에 따른 안전한 이격거리의 확보 또한 중요한 사항이지만 이에 대한 연구는 미진한 형태이다. 이에 안전한 이격거리에 대해서 외국 및 국내규정을 검토하였으나 명확한 규정이 없어 이에 대한 분석을 통한 안전하고, 경제적인 이격거리에 대한 연구가 필요하다. 안전한 이격거리에 대해 분석하기 위한 우선적으로 안전한 이격거리에 영향을 미칠 요소에 대해 검토한다.
이동 분산 환경에서는 무선 데이타 전송 기법을 통하여 사용자들에게 다양한 정보들을 전달하게 된다. 본 논문은 균등 무선 데이타 방송 환경에서, 빠른 시간에 방송데이타를 접근할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 이를 위하여 무선 방송 데이타의 스케쥴링 문제를 정의하고, 어떤 질의가 접근하는 데이타들의 응집 정도를 나타내는 `질의 거리(Query Distance: QD)'라는 측정 기준을 제시한다. 제안한 질의 거리를 사용하여 각 질의의 우선 순위에 따라 해당 질의가 접근하는 데이타 집합을 방송 스케쥴에 추가하면서 스케쥴을 구성하는 데이타 스케쥴링 기법을 제시한다. 데이타 집합의 스케쥴 구성 과정에서 우선 순위가 높은 질의의 질의 거리를 최소화하면서 낮은 우선 순위 질의들의 질의 거리를 줄이는 스케쥴 확장 규칙들을 사용한다. 예를 이용하여 제안하는 방법에 대하여 설명한 후, 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 평가한다.Abstract In mobile distributed systems the data on the air can be accessed by a lot of clients. This paper describes the way clients access the broadcast data in short latency in uniform wireless broadcasting environment. We define the problem of wireless data scheduling and propose a measure, named Query Distance(QD), which represents the coherence degree of data set accessed by a query. By using the measure, we give a data scheduling method that constructs the broadcast schedule by appending each query's data set in greedy way. When constructing the schedule, we use schedule expansion rules that reduce the QD's of lower-frequency queries while minimizing the QD's of the higher-frequency ones. With the use of examples we illustrate the mechanism of the proposed method and we test the performance of our method.
우선순위 큐는 스케줄링, 정렬, 유전자 검색과 같은 우선순위에 따른 검색, 최단거리 계산과 같은 응용에 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 배열을 이용한 양단 우선순위 큐 자료구조는 삽입과 삭제 연산에 각각 O(1) 전이시간과 O(logn) 시간이 걸린다. 본 저자가 알고 있는 한, 지금까지의 배열을 이용한 양단우선순위 큐 알고리즘은 삽입과 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸린다.
도심 도로변의 대기질은 주변의 고층 건물로 인한 거리 협곡으로 인하여 도시의 대기질에서 가장 빈번하게 기준을 초과하는 지역이다. 대부분의 대도시에서 고층 빌딩으로 구성된 도심 거리 협곡(urban street canyon)의 자동차에서 배출되는 대기오염물질은 운전자, 보행자, 도로변 작업자, 자동차 승객 등의 건강에 직접적으로 영향을 미칠 수 있다. 자동차 대기오염물질은 지표면에서 발생되기 때문에 거리 협곡은 배출원 인근의 대기오염물질 확산에 중요한 영향을 준다. 우선적으로, 거리 협곡은 협곡 상공에서 수직적인 혼합을 유도하게 된다. 둘째로, 거리 협곡의 형성은 협곡의 지형적 또는 물리적 경계 내의 오염물질을 정체시키게 되어, 협곡 상공으로 공기가 자유롭게 이동하여 오염물질을 수송하는 것을 지체시키는 경향이 있다. (중략)
게임을 하다보면 유닛들이 목표를 찾아 가야하는데 알고리즘에 따라 시간과 거리가 많이 차이 나게 된다. 본 논문에서는 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 그리고 거리 값을 주어 개선된 알고리즘과 A* 알고리즘의 각각을 비교하며 특징들을 기술하고 알고리즘을 논하였다. 또한 A* 알고리즘에서 실제로 추정값을 구하여 가장 개선된 값을 찾는다. 마지막으로 A* 알고리즘과 다른 알고리즘의 비교를 통하여 A* 알고리즘을 우수성을 입증하고 A* 알고리즘을 이용한 간단한 길찾기를 제안하였다.
무선랜은 무선으로 근거리 단말들을 연결하는 통신 기술로, 일반적인 무선랜의 구성은 하나의 AP와 하나 이상의 단말 기기가 BSS를 구성한다. 무선랜 서비스 영역에서 AP와 거리가 가까운 단말은 고속의 데이터 전송률을 보장받을 수 있지만 AP에서 거리가 멀리 떨어진 단만은 신호의 세기가 약해지므로 고속데이터 전송률의 보장을 받을 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 단말 중 일부를 중계 단말로 이용함으로써 그룹화를 통해 고속데이터 전송을 가능하게 하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 무선 단말의 그룹화를 위해 제안한 깊이우선탐색 알고리즘과 넓이우선탐색 알고리즘을 비교, 분석하였다. 그 결과 넓이우선탐색 알고리즘이 무선 단말을 위한 그룹화에 보다 효과적인 알고리즘임을 보였다.
R 트리와 같은 다차원 인덱스로 구성된 2개의 공간 데이타 집합들에 대하여 거리가 가까운 순서대로 점진적으로 객체 쌍을 찾는 거리조인(distance join) 알고리즘이 이전에 제안된 바 있다. 본 논문에서는 찾고자 하는 객체 쌍의 개수 K를 미리 정할 때 거리 우선순위 큐를 이용한 효율적인 K-거리조인 기법을 제안한다. 특히 양쪽 노드 확장 방식과 스위핑 축 및 방향의 선택 기법을 이용한 최적화된 평면 스위핑 가지치기 기법을 통한 거리조인 알고리즘을 개발한다. 실제 지리정보 데이타 집합을 가지고 실험을 수행하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들보다 좋은 성능을 나타냄을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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