본 저자가 제안한 카메라 외부표정에서 광속조정법에 기반한 카메라 자세계산 방법을 보완하기위해 (전재춘과 Shankar, 2007, 2008), 본 논문은 카메라 자세를 벡터내적으로 결정하는 방법을 소개한다. 카메라 위치를 기준으로 각 지상기준점의 방향벡터와 카메라 광축 단위벡터간의 사잇각을 통하여 이 단위벡터를 계산하는 것이다. 카메라 위치는 벡터내적에 의해 계산된다. 카메라의 수평/수직 단위벡터는 Yakimovsky 와 Cunningham(1978)의 카메라 모델(CAHV)을 이용 하였다.
최근 사람들의 건강에 대한 관심이 많아지고 다양한 운동 컨텐츠가 확산되면서 실내에서 운동을 할 수 있는 기회가 많아졌다. 하지만, 전문가의 도움없이 정확하지 않은 동작을 수행하다 큰 부상을 입을 위험성이 높다. 본 연구는 CNN 기반 요가 자세 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 예측 결과에 대한 해석을 제시한다. 사용자에게 설명성과 신뢰성 있는 모델을 제공하여 자신에게 맞게 올바른 자세를 결정할 수 있고, 무리한 동작으로 부상을 입을 확률 또한 낮출 수 있을 것으로 보인다.
데이터 기반 의사결정 방법론, 고도화된 빅데이터 처리 기법의 발달로 데이터를 처리하는 방법에 대한 정보의 수요가 늘어나고 있다. 데이터를 활용하는 거의 모든 작업과 연구에서 데이터 전처리 과정이 포함되나, 이러한 과정은 주장하고자 하는 내용이나 결과물을 도출하기 위한 수단으로써 언급될 뿐 실질적인 과정에 대해서 자세하게 설명하고 있는 연구는 부족하였다. 실질적인 분석 기법을 활용하기 이전의 단계로 간단하게 언급되는 경우가 많아 데이터 처리에 대한 인사이트를 획득하기 어려운 경우가 많았다. 따라서 이 연구에서는, raw data에서부터 데이터를 처리하는 과정, 즉 데이터 처리 파이프라인에 대해서 자세하게 작성하고자 하였다. 특히 수입식품 수입 절차에 대한 설명을 구체화함으로써 해당 상황에서 데이터의 필드들이 어떻게 해석될 수 있고 어떠한 필드들을 왜 활용하게 되었는지에 대한 상황과 관련 도메인 지식을 공유하면서 흐름을 기술하고자 하였다.
말 전문가로써 산통에 대한 자세한 평가를 위해 말을 2차 진료기관으로 보낼지에 대한 결정은 아직까지도 매우 어렵다. 일반적으로 2개의 그룹(주인, 또는 조련사 그리고 수의사)이 수술 또는 집중 진료를 위한 2차 진료기관으로 보낼지에 대해 결정해야 한다. 보험회사(외국의 경우)와 같은 많은 다른 조직이 관련될 수 있지만, 혼란을 피하기 위해 최종결정은 수의사와의 상담 하에 말의 소유주 또는 조련사가 결정해야 한다. 이 글은 2차 진료기관 의뢰결정에 관한 주요 사항들(이력, 검사결과 등)을 알려주기 위한 목적에서 작성하였다. 산통을 가진 말을 2차 진료기관에 보내야 할지 결정을 내리는데 필요한 대부분의 정보들은 오랜 동안 바뀌지 않았지만, 결정을 내리는 것과 관련된 방식은 다르게 접근될 수 있다. 이 글의 전체적인 목표는 집중적으로 보살펴야 할(단순한 수술적 교정 사례들이 아닌) 필요성이 있는 위험한 말 개체군을 감별하고, 빠른 시간 내에 소유주에게 명확한 선택가능 사항들을 제시하는 것이다.
본 논문에서는 하나의 접촉식 리미트스위치(limit switch)를 사용하여 등판과 대퇴판의 사잇각을 항상 90도 이상으로 유지할 수 있는 자세제어시스템을 제안한다. 이를 위해 등판 기구와 대퇴판 기구의 기구학 해석을 수행하고, 설계에 필요한 최적설계변수를 결정한다. 이 해석 결과를 이용하여 프로토타입 자세제어시스템을 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통해 등판과 대퇴판 중 하나가 상승하더라도 등판과 대퇴판의 사잇각이 항상 90도 이상 유지되는 것을 보인다. 이 결과로부터 본 연구에서 제안하는 자세제어 방법이 사용자의 체간 자세안정성을 유지할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 헬멧의 자세 및 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 두 대의 CCD카메라와 헬멧 그리고 적외선 LED, 영상편집 보드로 구성된다. 이 중 15개의 적외선 LED는 헬멧에 서로 다른 길이로 삼각형 패턴으로 고정되어, 헬멧의 자세 및 위치를 결정하기 위한 특징점이 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 특징점 추출, 투영 재구성, 모델 인덱싱 과정으로 구성되며, 단위 쿼터니언(UQ, Unit Quaternion)을 이용하여 자세 및 위치를 추정한다. UQ를 이용하여 회전행렬를 구하면, 회전 행렬이 유니터리 행렬(Unitary Matrix)이 되는 것을 보장할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 실험 데이터를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
마하수 6 조건에서 반구 모델에 대해 자세각의 변화에 따른 항력계수를 연구하였다. 충격파 터널에서 실험이 진행되었으며 지지대 유동 간섭을 최소화하기 위해 자유낙하 기법을 사용하였다. 자유낙하하는 반구 모델의 자세와 항력계수를 측정하기 위해 계단식 모듈과 전자석을 이용한 자유낙하 기법을 구축하였고 초고속 카메라를 통한 shadowgraph 기법을 사용하였다.
영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 3차원 공간상에 존재하는 타원형 물체의 위치 및 자세 추정 기법을 다룬다. 영상에 투영된 타원특징을 해석하여 원래의 타원에 대한 3차원 자세정보를 구하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 타원특징의 3차원 정보를 추출하기 위하여, 두개의 공면점을 도입한 위치 및 자세 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모델과 영상좌표계에서 각각 정의되는 타원-공면점에 대한 대응쌍이 주어질 때 두 좌표계에 대한 동차변환행렬의 유일해를 결정한다. 타원-공면점은 폴라리티를 기반으로 원근변환에 불변하는 한 쌍의 삼각특징으로 변환되며, 삼각특징들로부터 평면 호모그래피가 추정된다. 카메라 좌표계에 대한 물체 좌표계의 3차원 위치 및 자세 파라미터들은 호모그래피 분해를 통해 계산된다. 제안된 방법은 3차원 자세 및 위치 추정 오차의 분석과 공면점의 위치에 따른 민감도의 분석을 통해 평가된다.
실시간 공중자료획득 시스템은 긴급상황에서 실시간으로 공간정보를 생성하기 위해 빠른 매핑을 수행하는 시스템이다. 이 시스템은 GPS/INS 통합 알고리즘에서 제공한 위치 및 자세를 사용하여 무기준점 방식의 AT(aerial truangulation)을 수행한다. 따라서 순차적으로 AT을 통한 조정된 위치 및 자세를 얻을 수 있다면, 이를 칼만필터의 측정치로 하여 위치 및 자세를 보정할 수 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 기반의 항공시스템을 기준으로 GPS/IMS Image 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 이용하여 GPS/INS 통합 알고리즘을 통한 AT 수행결과와 AT을 통해 조정된 위치 및 자세를 이용하여 GPS/INS 위치 및 자세를 보정하는 GPS/INS/AT 통합 알고리즘에 의해 계산된 AT의 결과를 산출하여 비교하였다. 비교분석 결과, GPS/INS/AT 통합 알고리즘으로 AT를 수행한 결과가 GPS/INS를 이용한 AT를 수행한 결과보다 정확성이 높은 것을 확인하였다. 그러나 항체가 회전을 할 경우에는 위치 오차가 GPS/INS로 부터의 위치오차보다 높게 나오는 경향을 보였으며, 추후 분석이 필요할 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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