이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.
육각형구조에서 중성자 확산방정식의 해를 구하기 위해 육각형을 3개의 사각형으로 분할하여 노달해를 구하는 방법을 개발하였다. 이 방법은 기존의 사각형 노달기법의 기본적인 틀을 그대로 이용할 수 있기 때문에 육각형을 직접 푸는 방법에 비해 간단하며, 향후 노드의 세분화 및 다군 확산방정식에 적용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 이러한 사각형분할에 의한 육각형 노달해를 구하는 방법을 2차원 IAEA 벤치마크 계산을 통해 검증해 본 결과, 정확성이 잘 유지되고 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 사각형 파형(Square wave) PWM 방식을 사용한 3상 양방향 그리드 연결 컨버터에서 사용할 수 있는 제어 방법을 제안하였다. 사각형 파형 드라이브 방식은 정현파 파형 방식보다 스위칭 손실이 작은 장점이 있다. 본 논문에서는 먼저 사각형 파형 방식으로 양방향 그리드 컨버터 회로 구성과 스위칭 패턴을 설명하고 입력 전압 동기화할 때 유의 사항을 분석하였다. Psim 시뮬레이션을 통하여 양방향 컨버터 기능의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 자동차 번호판을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 자동차 번호판은 사각형 모양이므로 우리의 방법은 기본적으로 입력 영상에서 사각형을 추출하는 방법이 된다. 번호판을 검출하기 위해, 먼저 입력영상의 콘트라스트를 향상시키고, 그 후 LSD(Line segment detector) 기법을 사용하여 영상내의 선을 검출하고, 이 선 정보로 부터 사각형들을 추출 한다. 이 사각형들은 번호판 후보들이 되고, 이로부터 번호판이 검출된다. 이중에서 본 연구가 제안하는 부분은 사각형 추출방법으로서, 이 방법은 3단계로 구성된다: (1) 먼저, LSD에 의해 얻어진 선으로부터 꼭짓점들을 추출한다; (2) 구해진 꼭짓점들을 사용하여 사각형의 대각선을 검출한다; (3) 그 후, 대각선 정보를 이용하여 사각형을 추출해 낸다. 최종적으로 번호판 특성과 사각형 내부 정보를 이용하여 이 사각형들로부터 번호판이 선택된다. 100장의 자동차 영상을 촬영하여 실험한 결과 94%의 검출율을 달성하였다.
몇 가지 교구를 사용하여 여러 대상의 무게중심을 찾아보고 수학적으로 정리한다. (1) 피노키오의 늘어나는 코 실험: 막대를 가장 길게 쌓는 방법 (2) 점 무게중심 실험: 일렬로 매단 추들의 무게중심, 삼각형, 사각형의 꼭짓점에 매단 추들에 대한 무게중심 (3) 선 무게중심 실험 : 삼각형, 사각형의 변에 대한 무게중심 (4) 면무게중심 실험 : 삼각형, 사각형, 오각형의 면의 무게중심
본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거래법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었다.
로돌페 퇴퍼(Rodolphe Toeppfer)가 그림과 글이 결합된 형식을 정의하면서 만화 칸을 이용한 이후로 여러 만화작가들에 의해 만화 칸은 현재와 같은 모습으로 정착했다. 그러나 만화 칸이 본격적으로 정의되기 이전에도 만화 칸의 형식을 엿볼 수 있는 역사적 기록들이 있었다. 역사적인 기록 속에서 칸은 무형 또는 유형의 사각형으로 발견되어왔다. 우리가 지금 보는 만화 칸은 어딘가에서 생겨난 것이 아니라 이전부터 이어진 역사적인 산물이다. 창작자는 이렇게 칸이라고 부르는 틀 안에, 만화의 어휘에 속하는 그림이나 글을 넣는다. 만화 칸은 카메라의 프레임과 비슷하지만 이들과는 달리 가로 세로 비례의 틀이 유동적이다. 창작자들은 다양하게 칸을 이용했고 이러한 과정을 거치며 칸을 정형화시켰다. 결과적으로 만화 칸은 대부분 사각형으로 정립됐다. 만화 칸이 사각형으로 굳어져 간 과정에는 인간의 생활양식에 따른 암묵적인 규칙이 작용했을 것이라고 생각한다. 인간 문명을 이루는 수많은 도형 중에서 만화 칸이 사각형으로 이뤄지게 된 원인이 무엇일까? 본 논문은 이 같은 물음을 근거로 사각형의 형태를 기준으로 이뤄지는 인간의 생활체계를 알아보고 어떤 장점이 만화 칸을 사각형으로 정립되게 만들었는지 연구해 볼 것이다.
최근, 인터넷에 다양한 컨텐츠가 있으며, 특히 만화영상은 인기 있는 디지털 컨텐츠 중의 하나이다. 이러한 만화영상은 대부분 스캐너에 의해 스캔되며, 크기, 기울기, 경계선 부분의 여백 등이 정규화되어 있지 않다. 이와 같은 정규화 과정은 만화영상 분석에서 매우 중요한 단계로, 만화영상의 외곽 경계사각형을 검출하는 방법으로 정규화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 그래디언트 라돈 변환을 사용하여 만화영상에서 외곽의 경계사각형을 검출하는 방법을 제안한다. 만화영상에서 경계 사각형의 변의 후보인 선분을 검출하기 위하여 그래디언트 정보를 이용한 라돈 변환을 적용하고, 후보 선분과 지역 히스토그램을 이용하여 최종 외곽의 경계사각형 검출하였다. 제안 방법으로 만화 영상에서 효과적으로 외곽의 경계사각형을 검출함을 실험으로 보였다.
이 논문에서는 사각형의 상호 관계가 우리나라 교육과정에 어떻게 자리 잡게 되었는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 1차, 2차, 3차 교육과정기에 발행된 국가수준 교육과정 문서, 교과서는 물론 당시 발간된 교사용 지도서, 교육과정 해설서, 실험용 교사용 지도서 등을 고찰하였다. 사각형의 상호 관계는 3차 교육과정에서 본격적으로 교육내용을 자리 잡았으며, 집합의 포함 관계를 지도할 수 있는 소재로서 주목을 받았다. 특히 사각형의 정의를 바탕으로 상호 관계를 이해하도록 하였는데, 이는 수학적 정의의 중요한 학문적 기능인, 범주화와 그를 통한 논증의 용이성과 관련 시킬 수 있다. 이 논문의 연구결과는, 국가수준에서 수학교육내용으로서 사각형의 상호 관계의 적정성을 판단할 때 기초적인 창조 자료가 될 것으로 기대한다.
본 논문은 사람의 움직임에 따라 다양한 형태의 몸동작이 발생하고 이러한 몸동작을 이용해 헬스케어정보로 사용될 수 있도록 몸동작 인식 시스템을 제안하였다. 몸동작 인식 시스템은 입력된 영상으로부터 몸동작의 특징 정보를 추출하여 학습에 필요한 데이터로 사용된다. 학습과정을 거처 다양한 몸동작 데이터베이스를 만들고 이를 이용해 몸동작 인식을 수행한다. 본 논문에서 사용된 스테레오 영상 정보는 두 대의 카메라로부터 입력된 영상에서 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 사각형 영역을 생성한다. 각각의 사각형 정보를 이용해 켈리브레이션 과정을 거쳐 3차원 특징값을 얻을 수 있다. 학습과 인식에 필요한 알고리즘으로 HMM이 사용 되었고 HTK를 이용해 구현 하였다. 실험에 사용된 특징 정보는 몸동작에 따른 사각형의 너비와 높이의 변화량, 사각형 중심점 위치의 변화량 등 2가지 특징값을 이용해 각각 실험 하였다. 실험 결과 사각형의 너비와 높이의 특징값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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