본 연구에서는 3차원 공간에서 바닥의 움직임에 따른 선형파의 생성을 모의할 수 있는 스펙트럼 법을 소개한다. 지배방정식은 선형의 동역학적 및 운동학적 자유수면 경계조건이며, 두 식은 Fourier 공간에서 해석된다. 해석된 속도포텐셜 및 자유수면변위는 연속방정식과 운동학적 바닥경계조건을 항상 만족해야 한다. 수치해석에서 시간 적분은 4차 Runge-Kutta 법을 이용하여 해석하였다. Fourier 공간에서 해석한 결과는 Fourier 역변환을 통해 실제 공간에서의 속도포텐셜과 자유수면변위로 표현된다. 본 수치모델을 이용하여 다양한 형상의 바닥이 규칙적으로 움직이는 경우 생성되는 규칙파에 대해 모의하였다. 또한 바닥의 움직임을 이용하여 비스듬히 전파하는 규칙파의 생성도 모의하였다. 수치모델의 결과는 해석해와 비교하였으며, 거의 일치하는 결과를 보였다.
본 연구에서는 바닥의 움직임에 따른 파랑의 생성 및 변화를 모의할 수 있는 간단한 선형 수치해석 기법을 소개한다. 연속방정식과 선형의 동역학적 및 운동학적 자유수면 경계조건, 선형의 운동학적 바닥 경계조건을 공간에 대해 푸리에 변환한 후 파수 영역에서 수치해석을 수행하며, 결과는 푸리에 역변환을 통해 공간영역에서 표현된다. 파수 영역에서 동역학적 자유수면 경계조건과 운동학적 자유수면 경계조건이 수치적으로 계산되며, 이 때 평균수면 (z = 0)에서의 속도포텐셜은 연속방정식과 운동학적 바닥 경계조건을 만족한다. 삼각형 및 사각형 형상의 바닥이 주기적으로 움직이는 경우의 파랑 생성 및 전파에 대해 검토하였다. 간편 수치해석 기법을 이용한 결과는 기존의 선형 해석해와 비교하였으며, 거의 일치하는 결과를 보였다. 계산 시간간격(Δt)과 계산 파수간격(Δk)에 따른 수치해석 결과의 안정성에 대해서도 검토하였다. 검토 결과 Δt ≤T(주기)/1000, Δk ≤ π/100 일 때 수치해석에 의한 결과가 적절하게 도출되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 신체 중 발의 3차원 가상 모델을 실시간으로 합성할 수 있도록 동작을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 발에 가상 모델을 같은 위치에 합성하려면 관절의 움직임을 일정하게 추적하는 움직임 검출 과정이 필수적이다. 복잡한 움직임 속에서의 정확한 정합 이 기술이 해결해야 할 가장 중요한 문제이다. 본 논문에서는 두 가지 형태의 마커 그룹을 사용한 동적 정합을 제안한다. 바닥의 평면 정보는 발과 3차원 가상 발 모델의 관계를 조정하고 발의 자세와 위치를 측정한다. 발의 회전은 발등의 중심 골격에 따라 부착한 두 개의 마커(Marker) 그룹을 사용하여 추정했다. 이 논문에서는 제안한 시스템을 직접 구현하고, 다양한 실험을 통해 시스템에 적용된 각 알고리즘의 정확도를 측정했다.
본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 optical flow sensor를 이용하여 실내의 바닥 영상인식를 통한 영상처리기법을 이용해 움직임 없는 hovering을 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 optical flow와 BLE finger printing 기법을 혼합해 위치 인식 정밀도를 높일 수 있다. 본 고에서는 optical flow sensor와 BLE finger printing의 두 기술을 혼합하면 드론 스스로 실내에서 정밀도 높은 위치인식이 가능 하며 실외에서만 사용할 수 있는 GPS 비행모드를 대신 할 수 있어 실내에서 자동 경로 비행이 가능하게 하고 위치 안내, 실내 방송촬영, 이동식 CCTV등 질 높은 서비스를 제공하고자 한다.
어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 어린 자돈들은 면역력이 약하여 통상 폐사율이 30~40%까지 치솟는 등 자돈 관리가 국내 양돈 농가의 가장 큰 문제 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 양돈 농가의 문제를 해결하기 위하여 자돈사에 비디오 카메라를 설치하고 획득된 영상 정보를 이용하여 자돈들을 관리하는 시스템을 제안한다. 특히 제안된 시스템은 실시간으로 유입되는 영상 스트림 데이터로부터 움직임 여부를 신속히 판단하고, 움직임이 없는 경우(수면 또는 휴식)에 바닥면적 중 자돈들이 차지하지 않은 부분의 면적을 추출하여 수면 또는 휴식 중 자돈들의 밀집 여부를 판단한다. 즉, 카메라를 이용하여 과도하게 밀집된 경우 온도를 올려주고 반대의 경우 온도를 낮춰주는 온도제어 시스템을 설계할 수 있다. 실제, 경상남도 함양군의 한 돼지 농장에 비디오 센서 기반의 실험 환경을 구축하고 자돈사 감시 데이터 셋을 취득하였고, 이를 이용하여 제안된 자돈사 관리 시스템의 프로토타입을 개발하였다.
반도체 소자의 제조에 있어 실리콘 표면에 성장한 자연산화막을 제거하기 위해 일반적으로 습식 세정 기술이 이용되어 왔다. 하지만 소자의 최소 선폭(design rule)이 nano급으로 고집적화 됨에 따라 contact hole 바닥의 자연산화막을 깨끗이 제거하는데 있어서 그 한계를 나타나고 있다. 이에 대한 효과적인 대안 공정으로 가스 건식 세정 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 한 번에 50매 이상의 웨이퍼를 처리함으로써 생산성 측면에서 월등한 배치식 설비에서 원거리 플라즈마(remote plasma) 장치에서 2.450Hz의 마이크로웨이브(${\mu}$-wave)에 의해 형성시킨 수소라디칼과 $NF_3$ 가스를 이용하여 실리콘에 결함을 주지 않고 자연산화막을 선택적으로 제거하는 공정에 대해 고찰하였다. AFM을 이용한 표면분석, TEM을 이용한 물성분석, 그리고 ToF-SIMS 및 XPS를 이용한 화학 분석을 습식 및 건식 세정을 비교 평가한 결과, 건식 세정 공정이 실리콘 표면에 결함을 주지 않고 자연산화막을 제거 할 수 있음을 확인하였다. 산화막$(SiO_2)$, 질화막$(Si_3N_4)$, 그리고 다결정 실리콘(Poly-Si) 등의 각 막질별 식각 특성을 고찰하였으며, $NH_3$의 캐리어 가스인 $N_2$의 주입량을 조절함으로써 수소라디칼 형성 효율의 개선이 가능하였으며, 이로부터 게이트와 소스/드레인 사이를 절연하기 위해 이용되는 질화막의 식각 선택비를 2배 정도 개선할 수 있었다. nano급 소자에 실장하여 평가한 결과에서 불산(HF)에 의한 습식 세정 방식에 비하여 약 $20{\sim}50%$ 정도의 contact 저항 감소 효과가 있음이 확인되었다.두 소자 모두 $40mA/cm^2$ 에서 이상적인 화이트 발란스와 같은(0.33,0.33)의 색좌표를 보였다.epsilon}_0=1345$의 빼어난 압전 및 유전특성과 $330^{\circ}C$의 높은 $T_c$를 보였고 그 조성의 vibration velocity는 약4.5 m/s로 나타났다.한 관심이 높아지고 있다. 그러나 고 자장 영상에서의 rf field 에 의한 SAR 증가는 중요한 제한 요소로 부각되고 있다. 나선주사영상은 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않고, EPI에 비하여 하드웨어 요구 조건이 낮아 고 자장에서의 고속영상방법으로 적합하다. 본 논문에서는 고차 shimming 을 통하여 불균일도를 개선하고, single shot 과 interleaving 을 적용한 multi-shot 나선주사영상 기법으로 $100{\times}100$에서 $256{\times}256$의 고해상도 영상을 얻어 고 자장에서 초고속영상기법으로 다양한 적용 가능성을 보였다. 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확
보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.
본 논문에서는 손동작 인식을 위한 개선된 손동작 움직임 표현방법을 제안한다. 제안된 방법은 다양하고 통일된 손동작 움직임을 인식하기 위해서 수화(한글수화) 시 사용되는 손동작에 적용시킨 표현방법이다. 수화 특히, 한글수화(KSL)는 수화소(Cheremes)라는 요소들, 즉, 손의 이동 방향, 손가락모양, 손의 위치 등의 조합에 의해 단어 또는 문장이 완성되어 의미 있는 수화가 완성된다. 본 논문에서는 한글 수화에서 이용되는 수화소(Cheremes)를 5개의 수화소 즉, 손의 이동방향(HMO),손가락모양(FS), 손의 방향(H0), 손의 위치(HP) 및 사용하는 손의 수(HN)로 분류, 표현한다. 손의 이동방향(HMO)은 수화에서 단어 또는 문장을 표현하는데 사용되는 방향을 고려하여 17개의 방향성분으로 표현한다. 손가락 모양(FS)은 수화동작에서 사용되는 손가락의 모양에 따라 17개의 성분으로 표현할 수 있으며, 또한, 손의 바닥을 이용하는지 손등을 이용하는지에 따라 손의 방향(HO)이 2가지 특징으로 표현된다. 손의 현재 위치(HP)는 수화동작에서 손이 놓이는 위치를 의미하며, 머리영역에서 가슴영역까지 전체 8개의 영역으로 나뉘어 표현한다. 마지막으로 사용하는 손의수는 수화동작에서 손 하나만을 사용하는지 양쪽 모두를 사용하는 지를 나타내는 것으로, 2가지 특징으로 표현한다. 제안된 손동작 표현방법을 한글수화의 단어 및 문장 모두에 적용한 결과 모든 KSL이 제안된 표현방법으로 완벽하게 표현됨을 보였다.
본 연구에서는 MS Kinect v2 RGBD 카메라 기반의 Human-Skeleton Keypoints와 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용하여 낙상 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존의 연구는 RGB 영상에서 OpenPose 등의 딥러닝 모델을 이용하여 골격 정보를 추출한 후 LSTM, GRU 등의 순환신경망 모델을 이용해 인식을 수행하였다. 제안한 방법은 카메라로부터 골격정보를 바로 전달 받아 가속도 및 거리의 2개의 시계열 특징을 추출한 후 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용하여 낙상 행위를 인식하였다. 어깨, 척추, 골반 등 주요 골격을 대상으로 중심관절을 구하고 이 중심관절의 움직임 가속도와 바닥과의 거리를 특징으로 제안하였다. 추출된 특징은 Stacked LSTM, Bi-LSTM 등의 모델과 성능비교를 수행하였고 GRU, LSTM 등의 기존연구에 비해 향상된 검출 성능을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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