이동객체 위치획득시스템은 이동체데이터베이스((MODB : Moving Object Database)에서 위치를 획득하는 서브시스템으로써, 사람 또는 자동차와 같이 이동성을 갖는 객체의 위치를 여러 디바이스를 통해서 획득하는 역할을 한다. 이러한 위치획득시스템은 실시간으로 위치를 획득함에 있어서 통신 부하를 최소화하여야 하며, 획득된 정보의 질을 보장하여야 한다. 또한 다양한 데이터의 집합, 다양한 통신 환경 상황에 대하여 다양한 위치획득 모델을 적용할 수 있어야 하며, 어떠한 상황에서도 통신부하를 최소화하는 것을 목적으로 하고 있다. 정적 위치획득 전략, 거리기반 위치획득 전략, 그룹기반 위치획득 전략, 예측기반 위치획득 전략 등, 다양한 위치획득 전략을 모델링 하여 성능을 보장하여야 한다. 이에 본 논문에서는 이러한 다양한 위치획득 모델을 포함하고 있는 위치획득시스템을 구현하여 그 성능을 평가한다.
시설물 관리 시스템 또는 GIS의 구축에 있어서 도형 정보는 주로 대상물의 2차원 평면 형상과 위치 정보로 구성되어 있다. 따라서 대상물의 실제 형상적 특성과 주변 환경과의 관계를 입체적으로 규명하기 위해서는 3차원 정보가 필요하다. 3차원 정보는 점, 선, 면으로 구성되는 기존 공간 데이터의 경직성을 탈피하고 현실적 세계를 표현할 수 있는 장점이 있다. 특히 기존의 측정 개념으로 접근 할 수 없는 영역에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 복잡하고 다양한 형태의 대상물에 대한 정보의 획득이 용이하다. 본 연구에서는 실험적으로 3D 레이저 스캐닝 시스템을 적용하여 공간 데이터를 획득하고 데이터의 특성을 분석하였으며, point cloud 데이터의 처리 및 관리 시스템과의 연계 방안을 제시하고자 하였다.
전방향 영상 시스템은 한 장의 영상에 360도 모든 방향의 영상정보를 담을 수 있는 영상획득 시스템을 의미한다. 기하광학소자를 이용하여 사람의 눈이나 기존의 카메라로는 한 번에 볼 수 없는 매우 넓은 범위의 영상데이터를 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 전방향 영상획득의 원리와 시점이 다른 두 영상, 즉 스테레오 영상획득의 원리를 적용한 전방향 스테레오 영상 시스템은 두 영상간의 정합을 통해 3차원 거리를 측정할 수 있다는 특징이 있다. 본 고에서는 전방향 스테레오 영상획득에 관해 기존에 제안된 연구결과들의 광학적 원리와 장단점을 조사, 비교하였다.
일반적으로 UHD 방송 편집 시스템에서 UHD 영상의 데이터양이 막대하기 때문에 실시간 전송을 위해 코덱과 함께 압축하여 편집 서버로 혹은 편집 서버로부터 스트림 형태로 전송한다. BT.1120 형태로 전송 송출된 SDI (Serial Digital Interface) 내장 음향 데이터는 영상과 달리 보조 데이터 영역에 다른 메타 데이터들과 함께 합성되어 전송 송출되기 때문에 추출 및 합성이 상대적으로 어렵다. 특히 재생을 위해서는 영상 코덱으로부터의 출력 영상과의 동기를 고려해야 하고 음향 데이터를 BT.1120 표준에 맞춰 보조 데이터 영역에 합성해야하기 때문에 개발에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 UHD 영상/음향 데이터의 실시간 획득/재생 시스템에서의 SDI 내장 음향 데이터의 추출 및 합성을 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한, 이를 위한 음향 데이터 추출 로직과 합성 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 4K 60fps 데이터에서 정상적으로 영상과 음향을 분리/획득 및 합성/재생하였다.
기존 논문에서 CCD 카메라를 이용해 3차원 데이터를 획득하는 시스템을 소개했었다. 하지만, 정확도에서는 기존에 개발한 다른 PSD 카메라를 이용한 시스템과 큰 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서는 2대의 카메라로 스테레오 기법을 이용하여 3차원 데이터를 획득하는 시스템을 소개하며, 두 카메라의 캘리브레이션에 대해 살펴보며, 3차원 데이터를 획득하는 방법을 소개한다. 3차원 획득의 정확도를 개선하기 위해 여러 가지 방법을 제안과 설험을 했으며, 결과를 통해 상당히 향상되었음을 알 수 있다. 제안된 방법은 왜곡제거, z축 보정 등이며, 각 방법의 비교실험을 통해 얼마나 개선되었는지 살펴본다.
실시간 공중 자료획득 시스템은 재난 재해와 같은 긴급 상황에서 빠르게 자료를 취득하여 대상 지역의 정사 영상과 같은 공간정보를 취득하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 하며 이번 연구에서는 GPS/MEMS IMU 센서의 성능 평가를 실측 데이터를 통하여 실시간 공중 자료획득 시스템에 대한 적합성을 평가하였다.
일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.
본 논문은 초고속 비행체의 특정 위치에 정압력을 측정하여 속도, 받음각 등 유동 데이터를 효과적으로 획득할 수 있는 유동 데이터 획득 및 처리 알고리즘에 대해 제시하였다. 기존의 공기 유동데이터 획득시스템과는 다르게 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출 기능을 지니고 있으며 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘을 적용하였다. 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 알고리즘에 대해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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