• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 추계학술대회논문집
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• pp.790-795
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• 2000

디스크마다 일정영역을 할당하여 위치정보를 기록하는 임베디드 서보방식 하드디스크는 데이터가 저장되는 데이터 영역사이에서 스핀들 런아웃, 공진과 디스크 플러터 등에 의하여 Gaussian 분포를 가지는 트랙에서 벗어나는 오차를 가지게 된다. 더높은 저장밀도와 빠른 기록속도를 요구함에 따라서 디스크의 회전속도가 올라감에 의한 디스크 면진동에 의한 헤드 위치오차가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 헤드위치 오차량을 계산하기 위하여 고속탐색이 가능한 수정된 Barasch의 수치해석법, 유한요소법, 그리고 실험을 통하여 적용가능성을 확인하였으며 같은 드라이브내에서 디스크의 사이즈를 바꿈에 의한 디스크 동특성의 해석과 변환율을 이용하여 오류가 발생할 수 있는 트랙 벗어남과 저장밀도의 상관관계를 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.233-235
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• 2022

서비스 제공자는 사용자의 위치를 기반으로 용이한 정보를 제공한다. 과거에는 사용자가 질의를 요청하는 순간(snapshot)에 대해 사용자의 위치를 보호하는 기법들이 주를 이루었다면 최근에는 연속적인 질의를 요청할 때 사용자의 위치를 보호하는 기법들이 연구되고 있다. 그러나 연속적인 질의처리는 시간별로 요청되는 질의의 묶음으로서 영역을 보호할 수 있으나 영역을 연결할 경우 사용자의 궤적이 노출되는 문제가 발생할 수 있다. 가장 최근 연속적인 질의에서 이동 궤적을 보호하는 k-ATY가 제안되었지만 사용자와 동일한 이동 속도와 일정한 방향을 기준으로 더미를 생성하기 때문에 장애물(다리, 건물 등)이 있을 경우 더미의 위치가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 장애물을 고려한 k-oATY 기법을 제안하고 기존기법과 비교한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.336-338
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• 2010

장문인식은 손바닥 중앙부에 나타난 손금과 주름의 패턴을 이용하여 개인을 식별하는 것으로, 효과적인 장문인식을 위해서는 이러한 패턴이 나타나는 관심영역(ROI: region of interest)에 대한 안정적인 추출이 필요하다. 본 논문에서는 윤곽선의 형태 정보를 토대로 적응적으로 굴곡점의 위치를 찾아내고 이로부터 ROI를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 유도 막대가 없는 자연스런 장문획득 장치에 의해 수집된 장문영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 방법은 손의 위치 변화나 회전에 무관하게 장문영상으로부터 안정적으로 ROI를 추출함을 확인할 수 있었다.

• 경영과학
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• 제18권2호
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• pp.87-96
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• 2001

Mobility of service users makes Registration and Paging (R/P) procedures indispensable features in mobile communication networks. Importance of optimizing the configuration of R/P areas has been increased by the growth of R/P related signaling. Given the network topology (cell locations and adjacency between them) and R/P related traffics generated by each cell, we deal with the problem of finding optimal R/P areas minimizing the amount of R/P related signalling while the constraints on paging channel capacity and network configurations are satisfied.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.535-543
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• 1995

조립체를 표현하는 가장 간단한 방법은 각 부품의 좌표간의 변환 행렬을 이용하여 위 치와 방향을 정의하는 것이다. 이때 각 부품은 가공단계에서 발생한 형상 오차를 가질 수 있는데 그 형용영역은 설계단게에서 공차로 지정된다. 이러한 형상 오차나 공차를 갖는 부품들이 조립시 가질수 있는 위치와 방향의 허용영역을 구한여 조립성을 판단할 수 있다. 조립성이란 주워진 위치에서 조립이 가능한 가 하는것과 조립경로가 존재하는 가 하는 것 이다. 본 연구에서는 조립성 확인을 위하여 인터벌 수를 세분하는 방법의 인터벌 분석을 이용한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.536-539
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• 2002

기존의 수맥탐사는 탐사지역에 정확한 좌표 값을 입력하기 위해서 많은 시간과 인력이 동원되었다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 수맥 탐사자가 한 명으로 구성되어 단지 수맥 측정장비를 가지고 탐색할 위치 영역 내에서 움직이면 GPS에서 현재 위치를 산출해서 지자기장 값을 PDA에 데이터베이스화하여 저장하도록 되어 있다. 가로와 세로의 폭이 500M의 영역에서 인원 3명이 동원되어 작업한 결과 12시간정도 시간이 소요되었다. 그러나 본 시스템으로 한 명의 인원을 이용하여 측정한 결과 불과 40분 정도로 시간이 많이 절약됨을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.596-599
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• 2003

본 논문에서는 아이콘과 레이블을 가진 도식화된 지도(Schematic map)를 생성차기 위한 아이콘과 레이블의 효과적인 배치 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 지리정보시스템(GIS)의 데이터베이스로부터 원시 정보를 파서로 분석한 후, 지형도 데이터에서 시각화에 필요한 부분만을 추출한 후 이들 선분에 대하여 선분 간략화 알고리즘을 적용하여 기도를 생성한다. 그리고 장식 및 정보의 표기를 목적으로 사용하는 아이콘 및 레이블 정보들의 특징을 반영하여 후보 영역을 생성한다. 마지막으로 생성된 후보영역 내에서 중첩이 발생하기 않으면서 아이콘을 설명하는데 적절한 최적화된 위치의 레이블을 배치하여 이들의 배치 값들 중 최적의 값을 얻은 후 이 최적의 위치에 아이콘과 레이블을 배치하도록 하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1999년도 제12회 학술강연회논문집
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• pp.25-25
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• 1999

안정화 화염으로 수소 확산 화염을 이용한 메탄/공기 난류 예혼합 화염의 미연가스 영역의 난류 특성을 측정하였다. 측정은 동일한 위치에 대해서 화염이 존재할 때와 존재하지 않을 때에 대해 수행되었다. 버너 출구 레이놀즈 수 7000에서 당량비 0.6과 1.0의 경우에 대해 실험이 수행되었다. 난류 유동장은 2색 레이저 유속계에 의해 측정되었다. 21개의 위치에 대해서 반복적으로 측정이 수행되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.429-432
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• 2021

스마트 기기와 애플리케이션의 테스트를 위해 빠르고 정확하게 스마트 기기 화면 상에서 테스트가 필요한 위치를 추출해야 한다. 필요한 위치를 추출할 때 스마트 기기 화면과 테스트할 수 있는 영역의 매칭 방식을 사용하는데 이를 위해 이미지의 변형이 발생해도 원하는 영역의 matching point 을 빠르고 정확하게 추출하는 feature matching 방식의 D2-Net 의 feature extraction 모델과 fitting algorithm 을 변경하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.