본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.
임의의 반경을 갖는 원통의 내곡면 및 외곡면 표면에 밀착하여 호형(弧形, arc array)으로 배열된 마이크로스트립 어레이 안테나의 원거리 복사패턴에 관하여 Fourier Transform을 이용하는 근사법을 제시한다. 실효개구면을 호의 끝점을 잇는 평면으로 정의하면, 곡면 안테나는 실효개구면 평면위에 위상이 다른 비주기 배열로 근사화될 수 있음을 보였으며, 평면형에 대하여 표준화된 실효개구면비가 1.0-0.9인 범위에서 근사법에 의한 해석이 타당함을 확인하였다. 실효개구면 배열에서 위상 변화는 곡면과 개구면 사이의 비선형적 경로차에 기인하는 것으로 해석하였으며, 특히 곡률 반경이 호의 길이보다 5배 이상일 때는 Fourier Transform Method에서 scale factor의 변화만으로 해석이 가능하였다. 근사법에 의한 계산 결과는 -40dB의 측정범위에서 좌표변화법 및 실험결과와 잘 일치하였으며, 근사법과 좌표변환법에 의한 계산에서 반전력각(half power angle)의 차이는 실효개구면비가 0.9이상에서 5'미만이었다.
본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 2차원 평면 위치추정 알고리즘을 확장한 3차원 공간상의 위치추정 알고리즘을 연구하였으며, 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 이용하여 3차원 좌표를 추정하였다. 가로, 세로 300m의 탐색범위에서 시뮬레이터 구현을 통해 이차원 평면상의 쌍곡선 교점을 태그의 X, Y 좌표로 추정하였으며, 추정한 X, Y 좌표를 통해 Z 좌표를 최종적으로 추정하였다. RTLS 규격상 허용 오차 범위는 반경 3m 이내를 만족해야 하며, 실험결과 리더의 수신 옵셋이 이상적인 경우 태그의 3차원 위치는 실제 좌표와 근접함을 확인하였다. 수신옵셋이 32.76nsec 이내의 경우 옵셋의 차등적 증가시 RTLS 규격상의 반제 3m 이내의 오차범위를 벗어남을 확인하였다. 따라서 추후 연구를 통해 리더의 수신옵셋을 저감할 수 있는 기법이나 3차원 위치 추정시 적정 임계치 설정과 같은 판별 기법을 통해 위치 추정의 정확도를 향상시켜야 할 것으로 고려된다.
본 연구는 중 고등학교 교사 50명에 대하여 기하 문제의 논증기하적 또는 해석기하적 문제해결 전략이 학생들의 평가에 어떤 영향을 미치는가를 조사한 것이다. 중학교에서 고등학교로 진학하면 도형의 문제에 대한 해석기하적인 문제해결 능력은 교육과정 상 대단히 중요하게 가르쳐야 할 내용이다. 유클리드 기하에 바탕을 둔 논증기하의 지식은 좌표평면의 도형을 방정식으로 나타내고 연구하는 해석기하의 기본이다. 그럼에도 불구하고 많은 학생들은 논증기하적 문제해결을 선호하는 반면 해석기하적 문제해결은 어려워한다. 또한 논증기하적 문제 형태에는 논증기하적 문제해결 전략, 해석기하적 문제 형태에는 해석기하적 문제해결 전략을 구사하는 경향을 보인다. 본 연구는 중 고등학교 교사들의 기하 문제에 대한 내용 지식이 학생 평가에 미치는 영향에 초점이 맞추어져 있다.
기존의 전압강하 해석방법은 4상한의 전압강하분만 고려하여 계산을 수행하여 분산전원의 연계에 따른 역조류의 영향을 전혀 고려할 수 없어서, 분산전원이 투입하게 되면 전압강하 크기인 스칼라에 방향만 반대로 표시함으로써 전압강하 계산에 큰 오차를 발생시킬 수 있는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 분산전원의 투입에 따라 변하게 되는 역률(Cos${\theta}$)을 고려하여 분산전원 연계에 따른 역조류의 영향을 수학적인 삼각함수의 좌표평면 해석방법에 기반하여 분산전원의 출력량을 고려한 분산전원 대응형 전압강하계산 알고리즘을 제안하였다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
MPEG-4 SNHC 표준에서 사용되는 평행사변형 예측방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표 값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 SNHC의 평행사변형 예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.
본 논문 에서는 3차원 튜브 형태의 구조를 3차원 좌표를 갖는 점집합으로 추출했을 때, 이 점 집합에서 튜브를 관통하는 단위 벡터 및 방향성(orientation)을 구하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3차원 좌표를 정사영시킴으로써 2차원으로 차수를 낮추고, 그 처리를 간단하게 하였다. 또 내부를 구성하는 최대 넓이 폐곡선을 구성하는 점을 선택하는 방법을 제안하였다. 실험에서 제안한 방법은 정규화 된 튜브를 처리했을 때 중심(centroid) 및 방향성(orientation)을 의도한 값과 거의 동일하게 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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