본(本) 연구(硏究)의 목적은 기본법제정(基本法制定)으로 도입된 새로운 정부투자기관이사회제도(政府投資機關理事會制度)가 갖는 특징과 그간의 운영현황 검토를 통해 문제점을 파악하고 개선방향(改善方向)을 모색하는 데에 있다. 정부투자기관이사회(政府投資機關理事會)의 제도적 특징 중의 하나는 이사회(理事會)가 집행(執行)에 직접 관여하지 않고 비상임(非常任)으로 운영되며, 비상임이사(非常任理事)의 법적책임(法的責任)이 불확실(不確實) 하다는 점이다. 운영면(運營面)에서는 이사장(理事長)의 임명(任命), 이사(理事)에 대한 대우(待遇), 당연직이사(當然職理事)의 참여자세(參與姿勢)와 태도 등의 문제점을 지적할 수 있다. 따라서 이러한 문제의 개선(改善)을 위한 포괄적 개선방향(改善方向)으로서 전문성(專門性) 있는 이사장(理事長)의 임명(任命)을 위한 노력, 이사(理事)에 대한 대우(待遇)의 재조정(再調整)과 이사(理事) 스스로의 직업윤리제고노력(職業倫理提高努力), 당연직이사(當然職理事)의 참여자세(參與姿勢)와 태도 등의 시정노력, 이사회(理事會) 활성화(活性化)의 정도, 관리운영(管理運營)의 개선(改善) 등을 제시했다.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2017.05a
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pp.353-357
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2017
The research trends and major technologies of the divert attitude control system(DACS), which is the core of the anti-missile system, are described. The operating concept and characteristics according to the fuel used are summarized. The characteristics of typical weapon system applying solid(SM3 Block IB/IIA) and liquid(THAAD) fuels were discussed. In the future, it will be necessary to study various types of DACS in the strategic concept of the defense weapon system.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.7
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pp.532-538
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2013
This paper describes a vision-based only attitude estimation technique for the leader in the formation flight. The feature points in image obtained from the X-PLANE simulator are extracted by the SURF(Speed Up Robust Features) algorithm. We use POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) algorithm to estimate attitude. Finally we verify that attitude estimation using vision only can yield small estimated error of $1.1{\sim}1.76^{\circ}$.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.111-118
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2022
In computer vision research, the two-dimensional human pose is a very extensive research direction, especially in pose tracking and behavior recognition, which has very important research significance. The acquisition of human pose targets, which is essentially the study of how to accurately identify human targets from pictures, is of great research significance and has been a hot research topic of great interest in recent years. Human pose recognition is used in artificial intelligence on the one hand and in daily life on the other. The excellent effect of pose recognition is mainly determined by the success rate and the accuracy of the recognition process, so it reflects the importance of human pose recognition in terms of recognition rate. In this human body gesture recognition, the human body is divided into 17 key points for labeling. Not only that but also the key points are segmented to ensure the accuracy of the labeling information. In the recognition design, use the comprehensive data set MS COCO for deep learning to design a neural network model to train a large number of samples, from simple step-by-step to efficient training, so that a good accuracy rate can be obtained.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.10
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pp.419-426
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2022
In this paper, we propose a method to improve the accuracy of 3D human pose estimation model in various move motions. Existing human pose estimation models have some problems of jitter, inversion, swap, miss that cause miss coordinates when estimating human poses. These problems cause low accuracy of pose estimation models to detect exact coordinates of human poses. We propose a method that consists of detection and correction methods to handle with these problems. Deep learning-based outlier detection method detects outlier of human pose coordinates in move motion effectively and rule-based correction method corrects the outlier according to a simple rule. We have shown that the proposed method is effective in various motions with the experiments using 2D golf swing motion data and have shown the possibility of expansion from 2D to 3D coordinates.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.83-93
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2023
The purpose of this study is to improve pain and injury through bicycle fitting and to propose rehabilitation methods. Pain and injuries caused by bicycles can be largely divided into knee and ankle pain, wrist, shoulder, neck, and back pain, and hip pain. The cause of these pains and injuries stems from incorrect bicycle fitting and posture. In order to improve these pain and injuries and prevent recurrence, appropriate bicycle fitting and rehabilitation exercise are needed. Pain and injury are divided into kinetic pain and pain by a fixed posture. In the case of kinetic pain, rehabilitation exercise is required along with inflammatory treatment, and pain by a fixed posture should understand the exact characteristics of the body and learn and practice bicycle posture according to the body's characteristics. Through this method, it can contribute to preventing the recurrence of bicycle pain and injuries and further creating an environment where a safe bicycle culture can be established.
조수간만의 차가 크고 지형이 복잡한 우리나라서 해안은 세계적으로도 보기 드문 강조류 환경이다. 잠수부의 안전을 위협하는 이러한 환경은 수중로봇의 접근도 쉽게 허락하지 않는다. 해저로봇 크랩스터는 이러한 특수한 환경을 조사하기 위해 고안된 수중보행로봇이다. 기존의 프로펠러 방식으로 달성하기 어려웠던 문제점을 크랩스터 로봇은 게나 가재와 같은 수중 생명체를 모방하여 극복하고자 했다. 크랩스터는 게나 가재의 기능을 모방함으로써 강조류 악시계 환경에서 유용한 두 가지 특징을 얻는다. 첫째는 해저에 밀착하여 자세를 제어함으로써 조류력을 이용하여 자세를 안정화시키면서 이동할 수 있다. 둘째는 조류 속에서 동요하지 않는 안정된 자세를 바탕으로 깨끗한 초음파 영상을 얻을 수 있다. 이는 강조류 환경에서 동반되는 부유물에 의한 악시계 환경을 극복할 수 있는 중요한 수단을 제공한다. 본 고에서는 이러한 개념에 따라 설계 개발된 크랩스터 CR200의 구성과 사양을 소개하고, 여기에 사용된 핵심기술을 살펴본다. 또한, 최근 수행된 CR200의 시험 결과에 대해서도 요약 소개한다.
Face tracking is to estimate the motion of a non-rigid face together with a rigid head in 3D, and plays important roles in higher levels such as face/facial expression/emotion recognition. In this paper, we propose an AAM-based face tracking algorithm. AAM has been widely used to segment and track deformable objects, but there are still many difficulties. Particularly, it often tends to diverge or converge into local minima when a target object is self-occluded, partially or completely occluded. To address this problem, we utilize the scale invariant feature transform (SIFT). SIFT is an effective method for self and partial occlusion because it is able to find correspondence between feature points under partial loss. And it enables an AAM to continue to track without re-initialization in complete occlusions thanks to the good performance of global matching. We also register and use the SIFT features extracted from multi-view face images during tracking to effectively track a face across large pose changes. Our proposed algorithm is validated by comparing other algorithms under the above 3 kinds of occlusions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.677-682
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2010
This paper addresses a method of estimating roughly the human pose by comparing Haar-wavelet value which is learned in face detection technology using AdaBoost algorithm. We also presents its application to face recognition. The learned weak classifier is used to a Haar-wavelet robust to each pose's feature by comparing the coefficients during the process of face detection. The Mahalanobis distance is used to measure the matching degree in Haar-wavelet selection. When a facial image is detected using the selected Haar-wavelet, the pose is estimated. The proposed pose estimation can be used to improve face recognition speed. Experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed method for pose estimation.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.297-298
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2018
증강현실 콘텐츠에서 가려짐 표현은 사실감을 위한 필수적이다. 가려짐이란 가상 물체의 일부가 실제 사물에 의해서 가려져서 표현되는 것을 의미한다. 이는 카메라의 트래킹 정보와 함께 현재 관찰하고 있는 실제 세계의 3차원 스캔 정보를 같이 획득해야 한다. 카메라 트래킹이란 현재 카메라가 세상의 어디에 위치해있는지, 어떤 자세로 바라보고 있는지에 대한 정보를 실시간으로 획득하는 기술이다. 3차원 스캐닝이란 실제 물체를 이루는 모든 점들의 3차원 위치 관계를 파악하는 과정이다. 가상물체의 3차원 위치와 자세가 실제물체의 위치/자세와의 관계를 통해서 가상물체의 그려야할 부분과 그리지 말아야할 부분을 판단할 수 있다. 본 논문에서는 트래킹과 스캐닝을 동시에 처리하여 가려짐 표현이 가능한 증강현실용 트래킹 기술을 제안한다. 카메라 트래킹이 실내외에서도 제약없이 동작하기 위해서 스테레오 카메라를 활용하였다. 트래킹은 카메라 프레임간 특징점들의 상호 관계를 파악하는 방법에 의해서 구하였다. 스테레오 카메라 이미징을 통해서 매 프레임마다 실세계의 3차원 깊이정보를 파악하게 되고, 이를 앞서구한 카메라 위치자세를 통해서 3차원 깊이 데이터를 병합하는 과정으로 스캐닝기술을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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