본 논문에서는 마커 인식을 이용한 깊이 영상 기반 군집로봇 대형제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, follower 로봇들의 입력 영상에서 마커 인식 알고리즘을 이용하여 마커를 인식 한 뒤 인식된 마커를 분석하여 등록된 ID를 찾는다. 검출된 마커의 ID가 leader로봇의 ID일 경우 해당 마커의 위치와 기울기 값을 깊이 영상 센서로부터들어오는 깊이 정보를 통해 계산 한 뒤 마커의 위치와 기울기를 이용하여 대형제어를 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 실제 로봇을 이용한 대형 제어실험을 통해 응용 가능성을 증명한다.
재생되는 동영상에서 정지, 재생, 캡쳐, 확대, 축소 등의 다양한 이벤트 제공은 스마트폰과 같은 작은 크기의 모니터에서 가능하다. 그러나, 모니터의 크기가 커지게 되면, 터치 인식에 대한 비용이 증가하게 되어, 터치를 통한 이벤트 제공은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 저렴하게 깊이 정보로 터치를 인식하고, 단일 및 다중 터치로 토글, 핀치-인/아웃 등의 다양한 이벤트를 부여하는 영상 이벤트 제어시스템을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로 터치된 위치와 터치 경로를 찾고, 터치 제스처 종류를 파악한다. 이러한 터치 인터페이스 알고리즘은 소형 싱글보드 시스템에서 구현하고, UART 통신을 통해 제스처 정보를 전송함으로써 영상 이벤트를 제어할 수 있다. 모의실험을 바탕으로 대형 스크린에서 제안한 깊이 터치 방법으로 다양한 영상 이벤트를 제어할 수 있음을 보인다.
본 논문은 무인 잠수정(Autonomous underwater vehicles: AUVs)의 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 $H_{\infty}$ 제어기 설계 기법을 제안한다. 설계 기법은 외란을 갖는 무인 잠수정의 깊이 제어 성능을 보장하는 안정성 있는 제어기 설계에 초점을 맞춘다. 비선형 무인 잠수정 시스템은 Sector nonlinearity 기법을 이용하여 T-S 퍼지 시스템으로 모델링된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용해 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 $H_{\infty}$ 제어기 설계 조건을 유도한다. 성공적인 무인 잠수정의 깊이 제어를 위해 선형 행렬 부등식에 심도각과 피치각의 제한 조건을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
본 논문은 사전에 알려지지 않은 환경에서 깊이지도를 이용하여 정보를 획득하고, 이를 기반으로 쿼드로터의 착륙 선택 알고리즘 성능을 분석한다. 무인항공기의 유도 및 제어시스템은 궤적 계획 유도시스템과 위치 및 자세 제어기로 구성된다. 아래를 향하는 짐벌 시스템에 부착된 스테레오 비전 센서가 획득한 깊이 정보를 이용하여 착륙 지점을 선정한다. 평탄도 정보는 사전 정의된 깊이지도 영역의 최대 깊이 차이 및 UAV와의 거리를 고려하여 산출한다. 본 논문에서는 3가지 착륙 방법을 제안하며 다양한 성능지수들을 활용하여 성능을 비교한다. 성능지수로는 UAV 이동 거리, 지도 정확도, 장애물 대응 시간 등을 고려한다.
본 논문에서는 해수면 온도에 따라 양식장의 깊이를 연장하여 어족자원을 보호하기 위한 스마트 양식장 깊이 제어 시스템을 제안한다. 가두리 양식장의 경우 이상 고온현상에 의하여 해수면 온도가 상승하면 어족자원의 집단폐사를 가져온다. 해수면 온도가 어족자원의 폐사를 유발할 수 있는 온도에 이르면 사용자에게 통지하고 양식장의 깊이를 5m 연장시켜 어족자원이 뜨거운 해수면을 피할 수 있도록 하며, 어족자원의 수확을 필요로 할 때에는 양식장을 해수면방향으로 당길 수 있는 시스템이다.
본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.
Trench sate CB-BRT:TC-BRT의 최대 제어 가능 전류(Maximum Controllable Current)에 영향을 미치는 설계 변수들을 조사하였다. 최대 제어 가능 전류를 결정하는 중요 설계 변수들로 트렌치 깊이, 핑거 게이트 길이, 메인 게이트 길이, 트렌치 밀도를 고려하였다. TC-BRT의 실험적 결과를 기존의 BRT와 CB-BRT의 결과와 비교하였다. 최대 제어 가능 전류는 트렌치 깊이와 트렌치 밀도가 증가하고 메인 게이트 길이가 감소할수록 증가하였으며 핑거 게이트 길이에 대해서는 큰 영향을 받지 않았다. 핑거 게이트가 있는 TC-BRT가 없는 것에 비해 최대 제어 가능 전류가 약 15% 높게 나타났다. 트렌치 밀도가 작을 때는 핑거 게이트에 의한 영향이 두드러지고 트렌치 밀도가 높아질수록 트렌치 게이트의 역할이 증가하였다.
콘크리트구조설계기준에서는 일반적으로 처짐을 제어하기 위해 직접처짐제어법과 간접처짐제어법을 제시하고 있다. 이 때 처짐/깊이-비는 허용 처짐량을 초과하지 않도록 제한된다는 점에서 간접처짐제어법이 더 효과적이다. 실제 처짐량은 많은 요소에 의해 영향을 받기 때문에 실제 처짐량을 정확하게 산정하는 것은 어렵다. 이 연구에서는 철근콘크리트 부재의 사용한 계상태에서 처짐량을 직접 계산함으로써 한계 지간/깊이-비를 산정하였다. 이 때 처짐은 재료 모델로부터 산정된 휨곡률을 통해 산정하였다. 해석의 주요 변수는 인장증강효과 모델, 콘크리트 강도, 단면 크기 및 압축 철근의 유무이다. 해석 결과 2차식 형태의 인장증강효과 모델을 사용함으로써 해석의 일관성을 도모할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 한계 지간/깊이-비는 단면 크기와 관계없이 재료 강도와 인장 및 압축 철근비에 따라 변화하는 것으로 나타났다.
3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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