지상사진측량은 항공사진측량에 비하여 촬영위치를 비교적 자유로이 선정할 수 있고, 대상물에 대한 촬영체계의 기하학적인 요소로부터 대상점 위치결정의 정확도를 사전에 예측하므로써 요구하는 정확도를 만족시킬 수 있는 최적 촬영체계를 설계할 수 있다. 문화재조사와 정밀 시설물점검에 많이 이용되는 수렴사진의 경우, 최적촬영조건에 대한 기존의 이론적 또는 실험적 연구는 기본적으로 평면형인 대상물의 정면중앙에 대하여 좌우대칭인 위치에서 수렴촬영하는 경우가 대부분이다. 그러나 대상물 주위의 제약조건에 의하여 정면에서 촬영하기 곤란하거나, 충분한 수렴각을 확보하기 곤란한 경우가 많으며, 대상물 형태 또한 단일평면만으로 해석하기 곤란한 경우도 많다. 따라서, 본 연구에서는 여러가지 평면이 조합된 형태의 대상물에 대한 지상수렴사진의 정확도 변화 양상을 고찰하므로써, 최적촬영조건을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과 촬영방향, 수렴각 변화는 물론 대상물 형태에 대한 정확도 분석이 가능하여, 시설물측량, 문화재조사 및 복원, 정밀기기설치, 변형측량 등 정밀관측을 요하는 대상물에 대한 수렴사진 촬영체계의 설계에 효과적으로 이용될 것으로 사료된다.
자연스러운 가상현실 제작을 위해서는 정확한 카메라 보정(camera calibration) 과정이 필수적인 선결 조건으로 요구된다. 그러나 기존의 영상처리에 의한 카메라 보정 방식은 특징점 추출에서의 에러 발생과 여러 장의 영상을 촬영해야 하는 등의 단점으로 줌렌즈 카메라 보정에는 사용되기 힘들었다. 본 논문에서는 카메라보정 객체의 모델에 기반하여 카메라 파라미터를 최적화하는 방법으로 카메라 보정을 구현하였다 최적화 방법으로는 경사기반 방식에 비해 국부최적점에 강인한 것으로 알려진 유전자알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였다. 카메라 보정 객체에 낮은 공간주파수성분을 보강하고, 목적함수에 영상의 밝기 정보를 포함하며, 유전자알고리즘을 사용함으로써 초기치가 최적점에서 멀리 떨어져있는 경우에도 수렴이 가능함을 실험적으로 확인하였다.
최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.
초다시점 영상 콘텐츠는 스테레오스코픽 영상이나 무안경 다시점 영상에서 문제가 되는 관찰자 양안의 수렴조절작용의 불일치로 인한 눈의 피로도 문제를 해결할 수 있는 완전 입체 영상을 제시할 수 있는 기술로 홀로그램 영상과 더불어 3D 영상 미디어의 긍극적인 발전방향으로 볼 수 있다. 현재 기술수준으로는 디스플레이 기술에 대한 기초 기반 연구와 함께 기술 검증 기술 검증단계에 머물러 있다. Depth Map(깊이 지도)은 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 관찰 시점(viewpoint)으로부터 물체 표면과 의 거리와 관련된 정보가 담긴 하나의 영상 또는 영상의 한 채널이다.
태양광 발전 시스템의 운용에 있어서 부하의 변동, 일사량, 주변온도등에 의한 최대전력점의 추종은 매우 어려운 기술을 요구한다. 본 연구에서는 이러한 최대전력점의 추종에 있어 빠른 수렴 특성을 얻기 위한 알고리즘으로써 신경 제어기법을 이용하여서 기존의 제어 방식에 의한 동특성과 비교하여 적절한 제어기법 및 시스템동작의 우수한 특성을 얻게 되었다. 즉 최대전력점의 추종 및 안정한 전원의 공급을 갖게되었다.
본 연구는 최근 그 시장이 폭발적으로 성장하고 있는 소프트웨어 산업의 국제경쟁력의 현황과 대앙방안에 대한 연구이다. 인터넷 환경하에서 그 시장 규모와 중요성이 매우 커지고 있는 소프트웨어 산업에 있어 그 파급효과가 매우 크다는 점, 그 부가가치가 매우 크다는 점, 시장 선점 효과가 크다는 점 등은 기타 산업에서 볼 수 없는 매우 독특한 측면으로서 미국, 일본을 비롯한 다수의 관련 국가에서 이들 산업 분야에 대한 국제경쟁력 제고를 위한 다양한 노력이 시도되고 있으며, 우리나라 역시 다양한 시도가 되고 있다. 그러나, 이러한 노력이 국제경쟁력으로 이어지기 위해서서는 보다 단일화된 법적 제도적 지원이 전제가 된다고 판단된다. 또한, 이들 산업분야에 종사하는 인력은 여타 산업분야와 달리 매우 창의적이고 관련 분야의 고도의 지식을 갖춘 전문 인력을 필요로 하므로 장기적인 측면에서 소프트웨어 산업에서 국제경쟁력 확보의 관건은 해당 분야에서 필요로 하는 고급인력을 육성을 전제로 한다. 특히, 해당 업계의 의견수렴과 함께 세계적 동향과 궤를 같이하는 형태로의 인력 양성이 주목할 필요가 있다.
유도전동기 고정자자속 기준제어의 최대효율제어를 위한 초기자속 값의 계산방법을 제안한다. 3개의 자속에 대한 입력을 계산한 후 3점을 2차 보간하여 2차 함수의 최소점, 즉 입력이 최소가 되는 자속을 구하고, 이 자속을 초기 값으로 하여 최대효율제어를 수행한다. 시뮬레이션 결과 기존의 방법에 비해서 제안한 방법에 의하여 최대효율점으로의 수렴시간이 단축됨을 보인다.
본 논문에서는 유전 알고리즘의 성능 향상을 위해 교배(Crossover) 기법의 중요 매개변수인 교배 교차점(Crossover Point)의 수를 개체군(Population)의 진화 과정 중에 적응적으로 변화 할 수 있는 자기-적응형(Self-Adaptive) 교배 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 교배 기법은 전체 개체군을 다수개의 작은 개체군들로 군집화(Grouping)하여 일차적으로 서로 다른 교차점을 갖는 교배 기법을 적용시키고, 그 후 각 군집의 개체(Individual)들의 선택률을 기반으로 군집들간의 경쟁을 수행한다. 이는 유전 알고리즘이 개체군의 진화 과정 중에 문제에 적합한 교차점을 갖는 교배 기법을 적응적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 제안 교배 기법은 진화 과정 중에 교차점이 지속적으로 변화되므로 알고리즘 초반에는 높은 탐색 능력을 보유하게 되고 후반에는 높은 부분-해(Building-Block) 보존 능력을 지니게 되어, 최적 해(Optimal Solution)로의 수렴 능력이 향상된다. Deceptive 문제를 통해 제안 자기-적응형 교배 기법과 기존 (고정 교차점) 교배 기법의 성능을 비교 하였으며, 실험 결과로부터 제안 교배의 성능 우위를 확인하였다.
본 보에서는 축대칭포텐시얼유동에 대한 경계적분방정식의 해법이 제시된다. 이 문제는 고리용출점과 고리보오텍스에 의해서 표시되는데 이들의 세기는 한 구간내에서 매개변수 $\zeta$의 선형함수로 근사된다. 물체의 형상은 3차 B-spline으로 표시된다. 속도가 계산되는 점이 고리용출점이나 고리보오텍스에 접근할 때의 극한표현식이 $\zeta{ln}\zeta$항까지 유도된다. 수치계산에서 양 옆구간에 의한 주치적분은 정확하게 서로 상쇄되기 때문에 특이점에 의한 유기속도중 $\(\frac{1}{\zeta}\)$에 비례하는 항은 계산에서 제외된다. 그리고 ${ln}\zeta$에 비례하는 항과 $\zeta{ln}\zeta$에 비례하는 항은 해석적으로 적분이 가능하기 때문에 수치계산에서 이에 비례하는 항을 빼고 계산한 후 해석적으로 계산한 값을 더해 준다. 기타 수치적분은 4점 Gaussian Quadrature 공식에 의해서 수행되었다. 수렴률을 정하기 위하여 구간의 개수에 따른 평균자승근오차를 조사하였으며, 이 방법의 수렴률은 2에 접근점이 밝혀졌다.
최근 NSF는 Cyberinfrastructure를 통한 과학과 공학의 혁명을 위해 산.학.연 전문가의 의견을 수렴하여 Blue-Ribbon Advisory Panel on Cyberinfrastructure(2003. 1)의 보고서를 통해 ACP(Advanced Cyberinfrastructure Program)을 제안하였다. ACP의 목표는 정보기술을 응용하여 과학 및 공학 연구에 혁신적인 발전을 가져오는데 있다. 본고에서는 미국, 유럽의 대표적 슈퍼컴퓨팅센터인 NCSA와 EPCC(Edenbugh Parallel Computing Center, 영국), HLRS(High Performance Computing Center Stuttgart, 독일)에 대한 분석을 수행해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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