본 논문에서는 '지능형 해상교통정보 서비스'로 축적된 선박 위치데이터를 가공하여 선박의 조우상황 데이터를 추출하고 분석하였다. 선박의 위치, 침로, 속력을 통해 TCPA, DCPA와 선박간 거리를 계산함으로써 선박의 충돌위험 인지 후 회피 상황에서 보이는 데이터의 형태와 분포를 분석하였다. 추후 상대방위와 SOG가 TCPA 변화량에 미치는 영향에 대한 연구가 진행되면, 실제 사용자의 충돌위험 판단과 근접한 충돌위험도 분석 모델로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
고온가압소결(Hot Pressing) 된 다이아몬드 공구용 Co-Fe, Co-Ni계 금속본드의 상온 건식 미끄럼 마멸시험을 행하고, 조성에 따른 각 본드의 마멸 특성을 비교하고 마멸 기구를 규명하였다. 미끄럼 마멸시험은 pin-on-disk 형태의 마멸시험기를 사용하여 각 조성의 성분, 적용하중 그리고 마멸상대재를 변수로 상온, 대기 중에서 실시되었다. 마멸속도는 마멸시험 전후의 시편의 무게 감량을 이론밀도와 거리로 나누어 계산되었다. 마멸기구의 규명을 위하여 시험된 시편의 마멸면과 마멸단면을 SEM과 EDS를 이용하여 분석하였다. 시험 결과 Co-Fe system의 경우 그 마멸속도는 마멸상대재의 영향보다는 Fe 첨가에 따른 시편의 미세조직과 기계적 성질의 차이에 따라 크게 변화하였다. 그러나 Co-Ni system의 마멸속도는 마멸 상대재에 따라 크게 변화하는 것이 관찰되었다. $Al_2$O$_3$를 상대재로 마멸된 경우에는 마멸속도가 시편/상대재 접촉면에서 형성되는 산화층의 영향을 크게 받았고, glass bead(83% SiO$_2$)를 상대재로 한 경우에는 시편의 경도와 마멸속도는 서로 반비례하였다.
본 논문에서는 목적어-동사 관계의 분포에 따라 한국어 동사를 자동적으로 클러스터링하는 방법을 제시한다. SOM(Self-Organizing Map)이 입력 패턴을 분석하고 가시화하는데 뛰어난 성능을 보이므로, 본 논문에서는 클러스터링하는 방법으로 SOM을 채택하였다. 일단 맵(map)이 만들어지고 나면 학습하는 동안 경험하지 못한 동사도 쉽게 적당한 클러스터로 분류될 수 있고 클러스터들 간의 의미 거리도 맵을 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 명사 확률 분포의 상대 엔트로피(relative entropy)에 기반한 클러스터링 방법과 비교해 본 결과, SOM에 의해 만들어진 동사 클러스터가 상대 엔트로피를 이용해서 만들어진 클러스터를 잘 반영한다는 것을 알 수 있었다.
This paper presents an estimation of relative distance and angle from a mobile robot to an object. From the number of pulses required to make the mobile robot move to the feature point, we find the relative distance and angle between the mobile robot and the object. The proposed method shows a practical way of measuring the relative distance and angle between the mobile robot and an object without setting up real world coordinate system.
본 논문은 PSD와 이종 센서 융합을 이용한 상대 항법 알고리즘에 대해 기술한다. 추종 시스템(Chaser)과 목표 시스템(Target) 간의 상대 항법을 수행하기 위해 하드웨어 시스템을 구축하고 알고리즘을 설계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 상대 거리에 따른 오차 발생 경향을 확인하여 이종 센서 융합에 대한 분석을 수행하였다. 이후 구축한 하드웨어 시스템으로 지상 시험 환경을 구성하여 측정값을 획득하고 이를 후처리하여 상대 항법 알고리즘의 성능을 최종적으로 확인하였다.
추적 눈 운동 동안에 순간적으로 노출되는 표적의 위치는 표적 주위에 참조자극이 존재하지 않을 때에 일반적으로 눈 운동 방향으로 왜곡되어 지각된다. 본 연구는 안정적이고 정적인 참조자극이 존재하는 경우에 순간적으로 노출되는 표적의 참조자극에 대한 상대적인 위치가 얼마나 정확하게 지각되는지를 검증하였다. 참조자극에 대한 표적의 상대적인 위치가 왜곡되게 지각되었으며 상대적인 위치 지각 왜곡의 양상이 참조자극과 표적의 상대적인 위치에 따라서 체계적으로 변화하였다. 동일한 실험결과가 추적 눈 운동의 방향이 상이하거나 참조자극과 표적의 다양한 물리적인 거리 조건에서도 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 실험결과가 위치지각에 관하여 제안된 기존의 이론에 의해 어떻게 설명될 수 있는지를 논의하였다.
본 논문에서는 전위강하법을 이용한 접지저항 측정시 전위보조전극의 위치 및 각도의 영향에 대하여 기술하였으며, 측정시 오차를 최소화하는 기법을 제안하였다. 전위강하법은 이론적으로 전위와 전류의 측정원리에 근간을 두고 있으며 측정오차는 주로 보조전극의 위치와 각도에 기인한다. 전위보조전각의 위치에 의한 접지저항 측정값의 상대오차를 분석하기 위해 전류보조전극의 거리를 50[m]로 고정시키고 전위보조전극의 거리를 10[m]에서 50[m]까지 변화시키며 접지저항을 측정하였고 또한 전위보조전극과 전류보조전극 사이의 각도를 30[$^{\circ}$], 45[$^{\circ}$], 60[$^{\circ}$], 90[$^{\circ}$], 180[$^{\circ}$]로 변화시키며 측정하였다. 결과적으로 전위보조전극의 거리 증가 및 전류보조전극과 전위보조전극 사이의 각도가 감소할수록 상대오차가 작게 나타났다. 본 실험결과는 접지시스템의 접지저항을 측정할 때 전위보조전극의 위치를 결정하는데 활용될 수 있다.
본 논문에서는 인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구를 수행하였다. 추적 위성은 하나의 카메라 센서만을 이용하여 표적 위성을 관측하고 영상추적을 통해 표적 위성의 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 단일 영상만을 이용할 경우, 표적과의 상대 거리에 해당하는 깊이 정보를 얻기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 윤곽 기법을 영상 추적에 적용하였다. 능동 윤곽 기법을 통해 표적의 이미지 크기를 얻을 수 있고 이러한 형상 정보를 바탕으로 상대 거리를 간접적으로 계산할 수 있다. 두 인공 위성이 상대 운동을 하는 우주환경을 구현하고 가상의 카메라 영상을 생성하기 위해 3차원 가상현실이 이용되었다. 추적 위성은 UKF를 이용하여 표적 위성에 대한 상대위치를 추정하면서 글라이드슬로프 접근 기법을 이용하여 표적 위성에 근접한다. 상대항법의 성능을 분석하기 위해서 폐 루프 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 캘리브레이션 패턴을 카메라와 평행한 평면에 위치시켜 카메라의 회전 요소를 없게 하여 회전 행렬이 단위 행렬이 되게 한 상태에서 카메라를 캘리브레이션 하였다. 카메라의 투영중심에 대한 투영면과 프레임 버퍼에서의 영상 중심 위치($C_x,\;C_y$), 촛점거리(f) 등의 내부 파라메타와 세계 좌표의 원점에 대한 카메라의 상대 위치($T_x,\;T_y,\;T_z$)를 서로 다른 거리에서 획득한 두 장의 패턴 영상을 이용하여 효과적으로 계산하였다.
본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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