고층빌딩에서는 여러 대의 엘리베이터를 두어 이러한 이동의 요구를 만족시키게 된다. 여러 대의 엘리베이터를 둔 시스템에서는 한 대의 엘리베이터만 있는 시스템에서와 달리 여러 층에서의 이동요구를 효과적으로 여러 대의 엘리베이터에 분산해서 할당해 주는 기능이 필요하게 된다. 본 논문에서는 여러 대의 엘리베이터들을 보다 효과적으로 이용하여 승객의 대기 시간을 줄이기 위한 군 제어 방법의 연구를 위한 군 제어 시스템을 수학적으로 모델링 하였다.
본 논문은 전방향 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정을 위해 반드시 수행되어야 하는 전방향 카메라의 교정방법에 관해 기술한다. 전방향 스테레오 카메라의 교정에 있어서, 두 대의 전방향 카메라를 각각 독립적으로 교정하거나 두 대의 카메라의 베이스라인이 크지 않은 경우의 교정은 기존의 연구된 다양한 방법을 통해 가능하다. 그러나 전방향 스테레오 카메라를 이용하여 원거리를 측정하기 위해서는 베이스라인이 충분히 커야 하며, 충분히 큰 베이스라인은 두 대의 전방향 카메라를 동시에 교정하는 것이 매우 힘들다. 이는 두 대의 전방향 카메라에서 촬영된 교정을 위한 테스트패턴의 크기가 최소한 한 대의 전방향 카메라에서 매우 작은 크기로 나타나기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 베이스라인이 큰 두 대의 전방향 카메라의 교정을 위한 방법을 제안하고 실험을 통해 입증한다.
본 논문은 작업공간을 공유하는 두 대의 스카라 로봇으로 이루어진 Dual-Arm SCARA 로봇 시스템과 여러 대의 로봇을 제어할수 있는 로봇제어기로 동시에 독립적인 작업을 하는 경우 두 로봇의 동작에 따른 로봇 ARM의 모델링을 실시간으로 처리하여 상대 로봇과의 충돌이 예상되는지를 실시간 검색하여 두 로봇간의 충돌이 발생하지 않도록 하는 충돌검출 방법과, 두 대의 로봇이 충돌가능성으로 인하여 원하는 작업을 수행할수 없는 상태가 되는 경우 작업을 원활하게 이루어지도록 하는 충돌회피를 위한 로봇의 궤적을 생성하여 로봇을 이동시키고 다시 원래의 위치로 돌아 올수 있는 방법을 구현하였다.
본 연구는 한 대의 칼라 카메라와 광학장치를 이용하여 인체의 운동량을 측정하는 시스템에 관한 것이다. 광학을 이용하여 인체의 운동량을 측정하기 위해서는 일반적으로 두 대 이상의 카메라로부터 획득된 영상으로 측정물체에 대한 좌표를 구하는 입체화상법을 사용한다. 제시한 시스템은 서로 다른 색의 칼라필터와 거울을 통과한 두 개의 광경로를 빔스플리터로 중첩시켜서 한 대의 칼라카메라로 영상을 획득하여 분석하는 것으로, 한 대의 칼라카메라가 두 대의 단색 가상카메라 역할을 하는 것이다. 단색 가상카메라는 적색, 녹색과 청색의 세 가지로 본 실험에서는 적색의 밝기가 가장 낮아서 녹색과 청색 가상카메라를 사용하였다. 광학장치를 이용하여 칼라카메라로 획득된 적색, 녹색과 청색별로 8bit인 24bit 디지털영상에서 녹색과 청색 영상은 각각 녹색과 청색의 가상카메라로 획득한 영상이다. 이 영상들을 이진화하여 측정물체를 배경으로부터 분리하고, 이진영상에서 일정한 면적을 지닌 영역의 중심을 측정물체가 영상면에 투영된 좌표로 본다. 녹색과 청색 영상에서 동일한 측정물체에 대한 영상선을 구하고 이들의 교차점을 측정물체의 공간좌표로 하였다. 이 시스템을 이용하여 직립 및 신전자세에서 척추의 형상을 측정하였으며 향후 시스템의 추가적인 개발과 적응분야에 대하여도 살펴보았다.
대우자동차는 1992년 이래로 전기자동차 개발사업을 추진하고 있으며 1996년에는 전기자동차의 Fleet 운영시험을 위해 10대의 씨에로 개조형 전기자동차를 제작하였다. 이 씨에로 전기자동차에는 고성능 연축전지, 교류유도전동기, 탑재형 충전기 및 전동조향배력장치 등이 장착되어 있으며 고등기술연구원에서는 전기자동차의 Fleet 운영시험의 일환으로 시외 일반도로 운행조건에서 전기자동차의 에너지비용을 조사하기 위한 연구를 수행하였다. 두 대의 씨에로 전기자동차를 용인시와 안성군 지역의 일반도로에서 1998년 4월부터 운행하였으며 이 운행시험 결과를 바탕으로 일반도로 주행조건에서 씨에로 전기자동차의 에너지비용과 동급의 가솔린자동차인 씨에로 1.5DOHC A/T 차량의 에너지비용을 계산하였다. 두 대의 전기자동차중 한 대의 연비는 5.7 km/kWh이었으며, 다른 한 대의 연비는 5.8 km/kWh이었다. 이에 비해 가솔린자동차의 연비는 13.7 km/l로 년간 20,000 km를 주행한다고 가정할 때 가솔린자동차의 년간 주행비용은 전기자동차의 3.4∼18.0배가 되는 것으로 나타났다. 이 시험을 통해 향후 전기자동차의 개발을 위해 유용하고 가치있는 많은 데이터를 얻었다.
3D 모델링 기술은 가상현실, 실감형 인터랙티브 등에서 많은 연구가 진행되고 있다. 실시간 3D 모델을 생성하는 연구는 많은 계산량으로 인해서 여러 대의 PC를 통합한 PC클러스터를 사용하고 있다. PC클러스터는 여러 대의 PC를 하나의 고성능 컴퓨터로 처리가 가능하지만, 여러 대의 PC를 효율적으로 제어 하는 문제와 고비용의 문제를 안고 있다. 본 논문은 한 대의 PC에서 멀티 코어를 동시에 수행하는 병렬처리 방법과 높은 계산 능력을 자랑하는 GPU와 CPU의 병렬처리 방법을 사용하여 한 대의 컴퓨터로 실시간 3D 모델 생성방법을 제안한다.
기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.
현재까지의 컴퓨터그래픽스 기술은 물체의 시각적 표현에만 집중되어 왔다고 할 수 있다. 그러나 컴퓨터그래픽스 기술의 발전으로 앞으로는 3차원 데이터가 단지 표현에만 그치지 않고 모든 분야에서의 물체 해석과 예측 시뮬레이션 정보처리에서 활용되어 갈 것이다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 데이터를 이용하여 사람의 나이에 따른 얼굴의 변화를 시뮬레이션한 결과를 소개한다. 20대, 30대, 40대, 50대의 3차원 얼굴 데이터로부터 60대의 얼굴을 예측하는 방법을 소개한다. 동일한 인물의 20대부터 50대까지의 실제 얼굴 데이터를 얻는 것은 어려운 일이므로 본 연구에서는 20대의 얼굴데이터만을 가지고 50대까지의 얼굴을 추측하여 생성한 후에 60대의 얼굴을 예측하는 방법을 제공한다.
최근에 작업현장에서 널리 사용되고 있는 허리보호대는 그 예방적 효과에 대한 확실한 검증이 이루어지지 않고 있다. 작업현장에서의 허리보호대의 예방적 효과에 대한 8편의 생체역학적(biomechanical) 연구들과 6편의 역학적(epidemiological) 연구들 그리고 2편의 종합적 연구들을 비교 정리하였다. 대부분의 생체역학적 연구들은 허리보호대의 기계적 작용과 그에 따른 예방적 효과와의 직접적인 상관관계를 보여주지 못하고 있다. 역학적 연구들은 일관성 없는 결과들을 발표하여 작업현장에서의 허리보호대의 예방적 효과에 대한 연구결과간의 비교를 어렵게 하고 있다. 좀더 확실한 결론을 얻기 위해서 앞으로 작업현장에서의 허리보호대의 예방적 효과에 대한 더 많은 연구가 있어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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