교환기는 통신시스팀의 꽃이라고 일컬어질 수 있을 만큼 중요한 역할을 담당하고 있으며 그 비중은 날이 갈수록 높아지고 있는 실정이다. 특히 교환국별 교환회선수의 결정은 통신시스팀의 기본구조, 나아가서는 고객의 만족도를 결정하는 가장 중요한 요인으로서 인식되고 있다. 본 연구에서는 그래프 이론의 최단경로 알고리듬을 이용하여 교환국별로 소요되는 적정 교환회선수를 결정하는 방법을 제시한다.
본 논문은 실시간 차선 인식을 기반으로 한 자율주행 알고리즘을 제안한다. 자율주행 알고리즘은 크게 차선 인식과 의사결정으로 구분된다. 차선 인식 부분에서는 직관적인 판단을 위해 버드 아이 뷰로 영상데이터를 변환하여 안정적 차선 인식을 위하여 차선 영역을 추출하고 노이즈를 제거하는 전처리과정을 거친다. 이렇게 처리된 영상에서 Hough 변환을 통하여 차선을 검출한다. 의사결정 부분에서는 검출된 차선과 현재 위치를 기반으로 진행할 경로를 결정한다.
이 연구는 학생들의 생태 태도에 관한 두 가지 가설적 모델을 통계적으로 검증하였다. 첫 번째 연구 모델은 생물의 심미적인 관점이 부정적 관점으로 이어지는 경로에서 인식과 친숙함의 매개 효과이다. 두 번째 연구 모델은 인간적 관점에서 지배적 관점으로 이어지는 두 가지 차별적인 경로이다. 이 연구를 위하여 고등학교 1학년 학생 104명이 참여하였다. 상관관계, 편상관관계, 경로분석을 활용하여 모델의 적합도를 확인하였다. 연구 결과는 생물에 대한 인지와 친숙함이 심미적인 관점과 부정적 관점을 조절하고 있음을 보여주고 있다. 심미적인 관점에서 발생하는 학생들의 선입견이 학습으로 조절될 수 있음을 보여주고 있다. 두 번째, 인간적 관점과 지배적 관점 경로에서 생태-자연적 관점 경로와 과학-이용적 관점 경로는 독립적이다. 과학-이용적 관점은 지배적 관점에 정적인 영향력이 있다. 학생들의 자연에 대한 지배적 관점을 줄이기 위해서는 생태-자연적 관점을 이해할 필요가 있을 것이다.
본 논문은 이동 Ad Hoc 망 라우팅 프로토콜 중, 비대칭 경로를 지원하는 동적 소스 라우팅 프로토콜에 관한 연구이다. 기존의 동적 소스 라우팅 프로토콜은 양방향 경로만을 사용하도록 구현되어있다. 그러나 실제적인 무선환경에서는 단말의 비대칭성이나 무선환경 특성 등에 기인한 단방향 링크가 존재할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 좀 더 일반적인 무선환경에 맞는 이동 Ad Hoc 망 라우팅 프로토콜을 구현하기 위하여 비대칭 경로를 지원하도록 하였다. 특히 이동성으로 인한 경로 실패를 인식한 경우, 신속한 경로 재설정을 수행하기 위해 개선된 다중경로유지 기법을 사용하였다.
Ubi-Home 환경에서 장치제어를 하기위해 다양한 방법이 제안되었다. 그 중 원격지에서 장치제어를 하기 위해 특정 기기(로봇)를 활용할 수 있다. 하지만 이와 같은 방법에는 로봇과 장치들의 위치인식과 이동경로 설정에 따른 제약사항이 따른다. 또한 이러한 위치인식 및 이동에는 미리 작성된 하나의 맵이 사용되므로 새로운 환경의 변화나 확장에 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 로봇과 장비의 위치인식과 이동경로를 위한 학습형 맵 작성 기법을 제안하며, 테스트를 위해 Atmega128v4 MCU와 AX-12+ Motor, AX-S1 Sensor, ZBS-200 Zigbee, CL-1L5/603LM Infrared Ray Sensor로 로봇을 제작하여 실내 환경 모형에서 테스트하였다.
센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.
본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.
기존의 허프 변환을 이용한 차량 주행 경로 검출 기법에서는 배경 영상이 복잡하지 않은 차량 주행 영상에서 주행선 이탈 여부를 판별하였다. 하지만 획득된 차량 주행 영상에는 도로의 장애물이나 그림자, 다른 차량 등 주행 경로 인식을 방해하는 요소들이 있으므로 주행 경로 검출에 있어서 매우 큰 장애물로 작용하였다. 이 논문에서는 퍼지 이진화 기법과 캐니 마스크를 적용함으로써 기존에 제안된 허프 변환만을 이용한 주행 경로 검출 기법보다 효과적인 주행 경로 검출 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 주행 경로 검출 기법의 성능을 평가하기 위하여 20개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 주행 경로를 검출하는 데에 더욱 효과적인 것을 확인하였다.
온라인 필기 인식기의 필기 모델을 응용하여 오프라인 한글 필기의 필기 궤적을 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 사용한 온라인 모델은 HMM의 망으로 구성한 조합형 한글 필기 모델 BongNet이다. 그리고 시계열 신호의 길이에 대한 모델이 전혀 없는 표준 HMM 대신 동적인 연속 출력 nonstationary HMM 을 이용한 방법을 기술하였다. 획 추적 계산 과정에는 프레임 동기 알고리즘을 적용한다 HMM의 각 상태는 가능한 필기 궤적상의 위치에 대한 정보를 기록한다. 매 시각마다 최종 상태의 후보 중에서 모든 획을 완전히 지나는 경로가 있는지를 조사한다. 본 방법은 문자영상에서 온라인 시계열 코드를 만들어 가는 과정이며 코드와 동시에 인식결과를 출력한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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