본 논문에서는 사용자의 제스처를 인식하여 동작하는 비 접촉식 크로마키 시스템을 제안한다. 이를 위해서 키넥트 카메라로부터 깊이(depth) 이미지와 RGB 이미지를 입력받는다. 먼저 깊이 카메라와 RGB 카메라의 위치 차이로 인한 불일치(disparity)를 보정하고, 깊이 이미지에 대해 모폴로지 연산을 수행하여 잡음을 제거한 후 RGB 이미지와 결합하여 객체 영역을 추출한다. 추출된 객체영역을 분석하여 사용자 손의 위치와 모양을 인식하고 손의 위치와 모양을 포인팅 장비로 간주하여 크로마키 시스템을 제어한다. 실험을 통해 비접촉식 크로마키 시스템이 실시간으로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 3DTV 의 입체감 향상을 위한 3D 음향의 원근감 재현 기술을 제안한다. 먼저, 3D 영상 객체의 깊이를 추출하고 영상 객체의 깊이에 따라 오디오 객체의 거리감을 조절한다. 오디오 거리감 재현을 위해 필요한 오디오 깊이 인자는 3D 영상의 좌/우 이미지의 차이 정보로부터 오디오에 맞도록 비선형 변환을 통해 구해진다. 3D 오디오 재현 알고리즘은 기존의 서라운드 입체음향 기술과 원근감 재현 기술로 구성된다. 원근감 재현 기술은 추정된 오디오 깊이 인자에 따라 신호크기, 초기 반사음, 근거리 머리전달함수, 위상 제어를 통해서 구현된다. 특히, 3D 영상 객체가 화면 앞으로 튀어 나올 때 소리도 튀어나오도록 함으로써 3D 영상 객체와 연동되는 입체 음향을 효과를 통해 3D 방송 시청 시 오디오/비디오 입체감을 향상시켜준다. 상용화된 3DTV 를 활용하여 음질 평가 전문가들의 주관 청취 평가를 통해 제안한 원근감 재현 기술이 3D 방송 시청에 적합함을 검증한다.
본 연구에서는 서비스 역할을 수행하는 6축 모듈형 매니퓰레이터 개발을 목표로 하며, 최종 기술 사양에 따른 설계를 진행하는 과정에서 기구의 섬세한 동작을 효율적으로 제어하기 위해 로봇 제어 소프트웨어의 오픈소스 환경인 ROS를 사용한다. 매니퓰레이터의 동작 설계를 ROS 기반에서 제어하기 위해 중요한 기본 환경을 구축하였으며, 특히 로봇 모델링을 위한 시각화를 위해 URDF파일에 해당 매니퓰레이터의 필수 파라미터값들을 지정하여 적용하였고, 전체 동작 시나리오에 맞춰 매니퓰레이터가 특정 자세를 취할 경우의 역기구학적인 해석과 그에 따른 경로를 생성하도록 매니퓰레이터의 라이브러리인 MoveIt을 활용하여 시각적으로 표현하고 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 설계한 ROS 환경 설계 방법을 바탕으로 MCU와의 통신을 통해 모터의 실시간 각도 값을 제어하고, 3D 깊이 카메라의 거리정보와 이미지 정보의 융합을 통해 로봇의 서비스 내용의 개선을 기대할 수 있다.
경수로형 원자로 제어봉집합체(rod cluster control assembly)의 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 원주방향균열을 검출하기 위한 다중표면 와전류탐촉자를 설계하였으며, 이를 MIZ-30 주파수발생장치에 연 결하여 원주방향균열을 검출하고 원주방향길이를 측정 할 수 있는 와전류검사기술을 개발하였다. $8{\times}1$ 다중표면 와전류탐촉자는 원주방향으로 발생할 수 있는 균열 검사에 적합하도록 탐촉자 내부 원주방향으로 8개 표면코일을 일정간격으로 배치하고 코일 후방에 스프링을 설치하여 주사시 코일 머리부분이 표면에 밀착되므로서 코일과 피복관표면 사이의 lift-off 발생이 최소가 되도록 설계하였다. LCR-meter 및 HP-VEE 프로그램을 사용하여 코일의 전기적 특성을 평가하였으며, 탐촉자의 균열검출 특성은 Miz-30과 Eddynet 프로그램을 사용하여 평가하였다. 교정 standard와 시험편은 $14{\times}14$형 제어봉피복관(SS-304, 외경 : 10.95mm, 두께 : 0.48mm)을 사용하여 축방향과 원주방향으로 깊이와 길이를 달리하여 여러가지 균열성 EDM노치 (폭 0.2mm, 관두께의 15, 25, 40, 50, 60%깊이)를 가공하였으며, 이를 이용하여 탐촉자의 균열검출 및 크기측정 특성을 평가한 결과 제어봉 튜브표면에 발생한 원주균열의 검출 가능 최소길이는 3.5mm이고, 깊이는 ${\pm}5.31%$ RMS 오차 이내로 측정 할 수 있었다. 또한, 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 마모, 스크레치, 축 및 원주방향균열 신호는 신호의 위상과 신호형상을 분석하므로서 구분이 가능하였다.
본 연구는 가솔린 휘발가스를 퇴비 바이오필터로 처리시 공정조절 인자인 체류시간과 충전깊이의 영향을 살펴보고 공정개선방안을 제시하고자 실시하였다. 체류시간을 4, 10, 그리고 20분으로 변화하여 실시한 결과 TPH의 효율적 제거를 위해서는 10분이상의 EBRT가 요구되었으며 $40g/m^3$(충전물질)/hr 미만의 부하로 운전하는 것이 효과적이었다. BTEX는 체류시간 4분에서는 부하량이 약 $1.5g/m^3$(충전물질)/hr 이상으로 증가하자 더 이상 제거 능력이 증가하지 않았으며, 체류시간 10분에서는 약 $5.3g/m^3$(충전물질)/hr의 부하량에서 $4.5g/m^3$(충전물질)/hr 이상이 제거되었다. 이로써 안정적인 제거를 위해서는 BTEX도 10분 이상의 체류시간이 필요하였다. 충전깊이는 25, 50, 75, 그리고 100cm로 하였다. TPH 제거량을 증가시키기 위해서는 단순히 충전깊이를 증가시키는 것보다 가스체류시간 및 유입부하량 등 다른 공정인자들을 제어하는 것이 더욱 효과적이었다. BTEX의 경우에는 다른 공정인자의 조절도 중요하지만 충전깊이를 1m 정도로 하면 다른 공정인자의 조절에 큰 어려움 없이도 제거효율을 향상시킬 수 있을 것이다.
Hyperthermia를 사용하여 종양세포를 치료하는데 있어서 시간에 따른 동적 온도분포를 추정하 고 또, 그 온도분포에 관계하는 인자들이 동적 온도특성에 미치는 영향을 살펴보는 것은 실제 치료시에 정확한 온도제어를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 몸속 10cm 깊이에 존재하는 원통형 종양모 델을 설정하고 초음파 동심환 변환기로 열을 집속시켰을 때 동적 온도분포 추정을 위해서 2차원 유한요 소법과 유한차분법을 이용하였다. 결과로서, 동적 온도분포에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 혈류량이었 고, 추출된 동적 온도분포 특성값을 가지고 간단한 ON/OFF 온도제어에 적용할 수 있음을 보였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.212-217
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1993
In this paper, the hardening depth in Laser surface hardening process is estimated using a multilayered neural network. Input data of the neural network are surface temperature of five points, power and travelling speed of Laser beam. A FDM(finite difference method) is used for modeling the Laser surface hardening process. This model is used to obtain the network's training data sample and to evaluate the performance of the neural network estimator. The simulational results showed that the proposed scheme can be used to estimate the hardening depth on real time.
We propose a triangulation method based on stereo vision angles. We setup stereo vision systems which extract the depth information to a moving object by detecting a moving object using difference image method and obtaining the depth information by the triangulation method based on stereo vision angles. The feature point of a moving object is used the geometrical center of the moving object, and the proposed vision system has the accuracy of 0.2mm in the range of 400mm.
This paper Presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we peformed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) algorithm. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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