웹상의 3차원 세계를 구현할 수 있는 국제표준 언어인 VRML/X3D를 이용한 Web3D콘텐츠의 요구가 증대되고 있다. 본 논문은 VRMI/X3D에서 지원하는 안개(Fog)효과의 한계를 고찰하고 효과적인 안개효과를 개선할 수 있는 방법을 제안한다 거리계수를 파라미터로 사용함으로서 지역적인 안개의 표현과 다양한 안계밀도를 생성하는 방법을 실험하였다.
본 논문에서는 고속도로 대형 추돌사고의 원인이 되는 안개로 인한 시정거리 악화를 개선하기 위한 방법으로 염화칼슘 연소탄, 초미립자 살포기, 강풍기, 건조공기 등을 이용한 안개소산 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 국내 환경에 적합한 안개소산 시스템을 개발하기 위해 다양한 안개소산 방법에 대한 현장 성능실험을 통해 검증하였고 강풍기와 열풍기를 결합하여 생성한 건조공기를 통해 공기중의 상대습도를 떨어뜨려 안개를 소산하는 방식이 시정거리 개선효과가 우수하였으며 이를 통해 고속도로 및 터널의 출입구 등 안개 발생으로 운전자의 시정거리가 낮아져 발생하는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 위성 영상을 위한 안개 제거 및 표면반사율 기반의 특징점 검출 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거를 위한 DCP 방법은 패치 기반의 처리 방식으로 인해 전달맵 생성 과정에서 블록현상이 발생하게 되고, 이는 영상을 흐리게 하는 원인이 된다. 따라서 제안한 은닉마코프 기반의 방법은 영상의 블록 현상을 제거하고 선명도를 향상한다. 또한 표면반사율 기반의 견고한 특징점 추출을 통해서 영상 정합의 정확성을 향상하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 안개 제거의 성능에서 우수함을 확인하였으며 이를 통해 특징 검출 및 위성 영상 정합에 적합함을 확인하였다.
본 연구에서는 2009 개정 및 2015 개정 초등 과학교과서에 제시된 5학년 '날씨와 우리생활' 단원의 탐구 중 '안개 실험'과 관련하여 예비교사들의 이해를 알아보았다. 연구 대상은 교육대학교 학생 100명으로 초등과학교재연구 강의에 참여한 학생들이다. 예비교사들은 두 교육과정에 대해 사전학습 후, 실험을 비교수행하고 논의하는 자율적인 교재연구를 하였다. 그 후 예비교사들이 개별적으로 답한 결과와 과제를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2009 개정과 2015 개정 교육과정에서의 안개 발생 차이를 응결, 수증기 등의 관련 과학적 개념으로 설명한 예비교사는 24명(24%)이었고 그중 1명(1%)만이 포화개념을 이용하여 설명하고 있었다. 둘째, 교육과정 변화에 따른 안개실험 방법의 변화에 대해 그 이유를 알아낸 예비교사들은 48명(48%)이었다. 셋째, 예비교사들은 과학적 지식의 중요성보다는 실험의 재현과 성공을 중요시하였으며, 그런 예비교사들은 대체실험이나 동영상 자료 활용을 제안하였다.
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
사출성형에서 사출압력은 제품의 특성을 결정하는 주요인자이므로 성형품의 품질 향상을 위해 사출압력은 최소화 되어야 한다. 또한 휨 변형과 웰드라인은 사출성형에서의 대표적인 불량요인으로 사출성형품의 품질 향상을 위해 방지되어야 한다. 본 논문에서는 사출성형품의 품질 향상을 위해 설계 절차를 2 단계로 나눈다. 첫 번째 설계에서는 공정조건을 제어하여 사출압력과 휨 변형을 최소화 하기 위해 직교배열표를 이용한 전산실험을 수행하고 이를 이용하여 근사모델을 생성한 후 최적설계를 수행한다. 두 번째 설계에서는 유동경로 개선을 통한 웰드라인의 발생을 방지하기 위해 해석모델의 두께를 변경하고 웰드라인 발생 유무를 평가한다. 이러한 설계절차를 통해 사출압력과 휨 변형을 최소화하면서 웰드라인을 방지하여 본 논문에서 제안한 설계방법의 유효성을 보이고자 한다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
차량간 통신은 노변기지국(RSE)을 통하지 않고 차량탑재장치(OBE)간에 정보를 전달하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 차량간 통신네트워크는 차량의 높은 이동 속도로 인하여 토폴로지의 변화가 심하기 때문에 기존 애드혹 라우팅을 적용하기 어렵다. MMFP(Multi-hop MAC Forwarding)는 경로설정 과정과 위치정보를 사용하지 않고 목적지 노드의 도달 가능 정보를 사용하여 패킷을 전송하는 멀티 홉 유니 캐스트 포워팅 프로토콜이다. 그러나 공공 안전 서비스에서 차량간 통신을 통해 제공 될 수 있는 차량 충돌, 장애물, 안개 등에 대한 정보는 특정 운전자가 아닌 다수의 운전자에게 유용한 정보이기 때문에 유니캐스트보다 브로드캐스트로 전달하는 것이 효율적이다. 플러딩은 가장 단순한 형태의 멀티 홉 브로드 캐스트 방식으로 너무 많은 중복 패킷을 생성하여 패킷성공률 감소, 전송 지연 증가 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 MMFP를 확장하여 차량간 통신 환경에서 멀티 홉 브로드캐스트 통신을 지원하는 두 가지 프로토콜을 제안한다. UMHB(Unreliable Multi-Hop Broadcast)는 일부 노드에게만 포워딩 의무를 부여하는 MMFP의 전송 방식을 기반으로 포워딩 노드의 수를 제한함으로써 플러딩의 중복 패킷 문제를 해결하나 신뢰성이 감소하는 문제가 있다. RMHB(Reliable Multi-Hop Broadcast)는 화인 응답과 재전송을 통해 UMHB의 비신뢰성 문제를 해결하나 전송 지연이 다소 증가한다. 그러나 RMHB의 지연 시간 증가는 충돌 방지 응용에는 문제가 되지 않음을 실험 결과를 분석하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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