자율 센서 네트워크에서 센서 노드가 자율 주행하기 위해서 주행 경로 상의 장애물을 회피해야 한다. 이를 위해서 저렴하고 동적인 상황에서도 효과적인 장애물 탐지 비전 센서를 구현하였다. 이 연구에서는 Structured Light방식을 이용하였으며. Structured Light로는 라인 패턴의 적외선 레이저를 사용하였고 카메라에 적외선 필터를 장착하여 빛의 효과에 둔감하게 하였다. 값과 시간에 따른 2차 Thresholding으로 노이즈를 제거하였다. 실험 결과 센서 노드를 기준으로 한 2D 좌표계에서 최대 10mm의 오차로 장애물의 X, Y좌표를 찾을 수 있었으며 비전 센서의 프로그램은 객체화 하여 센서 노드 프로그램과 연동되어 장애물의 정보를 Localize와 Map building에 사용 할 수 있도록 제공한다.
건설교통부는 2007. 1. 1 (2009.12. 신구좌표병행) 세계측지계 전면 시행 방침에 따라 철도측량의 내실화 그리고 기술력 제고를 위하여 호남고속철도건설 사업수행에 요구되는 수치지도를 항공측량을 통해 제작하였으며 이와 함께 철도기준점(GPS 정밀 3등기준점)측량을 실시하여 보다 정밀한 철도 중심선형 좌표값 과 수준값을 획득할 수 있었다. 국토지리정보원은 측지좌표계로의 변환을 위해 국가좌표변환계수 및 왜곡량 모델을 고시하였다. 이러한 좌표변환은 공통기준점(Common Point)의 성과 및 망구성의 강도(strength), 기준점밀도 등에 의해 결정된다. 호남고속철도의 경우 좌표변환을 위해 공통기준점을 새로히 설치하지 않고 중심측량 및 종횡단측량을 위해 이미 구축된 철도기준점을 공통기준점으로 가정하여 변환을 실시하고자 한다. 따라서 본 논문은 남북축으로 계획된 호남고속철도 사례를 통해 현재의 계획노선을 선형 중심축으로 가정하고 철도기준점을 이용한 좌표변환을 실시후 결과에 대한 분석을 통해 변환가능성 여부를 판단하고자 한다. 좌표변환 실시 후 분석결과 Y축 왜곡량 값이 최소 21cm에서 최대 40cm까지 완만한 직선축으로 감소함을 확인할 수 있었고, X축은 $14cm{\sim}29cm$ 의 왜곡량을 보였으며 이러한 왜곡량을 보정한 결과 좌표간 편차량이 $6mm{\sim}9mm$로 국토지리정보원의 세계측지계 변환지침에 에 따른 허용오차 및 지적경계측량 허용오차인 10cm를 만족시켰다. 따라서 철도기준점을 공통기준점(Common Point)으로 이용한 철도중심선형의 좌표변환이 가능함을 알 수 있었다.<0.05), 부착치은의 폭경에서는 유치 초기와 그 계승영구치 최종값사이에 통계적으로 유의성 있는 차이가 나타나지 않았다. 5. 점막치은 문제 발현 빈도는 남녀에 상관없이 유치열은 상하악 제 1유구치가, 영구치열은 상하악 모두 제 1소구치가 최고치를 나타냈으며 유치에서보다 그 대응 계승영구치에서 그 빈도가 더욱 높게 나타났다. 연령증가에 따라 점막치은 문제의 발현 빈도는 유치열, 영구치열에서 모두 감소하였으나, 하악 제1유구치, 하악 영구 견치, 제1, 제2소구치의 경우 연령의 증가와 상관없이 비슷하게 유지되거나 증가하는 경향을 보였다.합필름에서 PET/PVDC/Al-vac/PE필름은 장기저장시 사용이 좋을 것으로 사료된다. 2) 질소가스 및 탄산가스투과도 각각 $61.6{\mu}PVDC/PE/Al-vac/CPS\;12.5,\;59.8>96.9{\mu}PE/PVDC/PE\;7.1,\;42.0>79.3{\mu}ET/PVDC/L-LDPE\;6.4,\;34.2>72.2{\mu}PET/PVDC/PE/Al-vac/PE\;0.74,\;4.2cc/m^2.24hr{\cdot}atm$으로 가장 우수한 PET/PVDC/PE/Al-vac/PE 복합필름이 장기저장용으로 이용이 좋을 것으로 사료된다.태발생을 연구하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 조사한 결과 유의확률이 0.05 이하인 수치들은 Hb과 Albumin, K, Na간, Neutrophil과 Leukocyte간이었고 상관계 수치는 $0.370{\sim}0.442$ 사이로 나타났다. 유의확률 0.01이하로 조사된 수치는 Cholesterol과 ALT간, LD
일반적으로 그룹화된 다변량자료는 다변량 분산분석(multivariate analysis of variance; MANOVA)을 사용하여 그룹 간 차이를 검정할 수 있다. 그러나 만약 다변량 분산분석의 기본적인 가정이 위배되면 이 방법은 적절하지 못하다. 이 경우 다양한 거리로부터 그룹화된 비유사성을 계산한 후 다차원척도법(multidimensional scaling; MDS), 거리분석(analysis of distance; AOD) 그리고 비모수적 기법인 순열검정(permutation test)을 적용하여 문제를 해결할 수 있다. 다차원척도법은 비유사성으로부터 개체들의 좌표를 계산해주며 거리분석은 이 좌표를 활용하여 그룹구조를 파악하는데 유용하다. 특히 비유사성의 측도로 유클리드 거리를 사용하면 거리분석은 다변량 분산분석과 수리적으로 매우 밀접한 연관관계를 맺는다. 따라서 본 연구에서는 그룹화된 비유사성에 다차원척도법과 거리분석을 적용하여 그룹 내와 그룹 간의 구조를 파악하고 순열검정을 위한 새로운 검정통계량을 제안하려 한다. 덧붙여 유클리드 거리를 활용한 비유사성을 통해 거리분석과 다변량 분산분석과의 수리적 연관성을 고찰하고자 한다.
본 연구에서는 OSP (organic solderability preservative) 표면처리된 PCB (printed circuit board) Cu 볼 패드의 변색을 검사하는 측정 시스템을 제안하였다. PCB 표면처리 중에서 OSP는 친환경적, 낮은 생산 비용 등의 장점으로 널리 이용되고 있으나 온도공정에 따른 변색이 발생하는 문제점이 있어서 접합 신뢰성 불량의 한 원인이 되고 있다. 이러한 변색 불량을 장치 비의존적 CIELAB 색좌표를 도입하여 분석하였다. 먼저, PCB 샘플을 검사하기 위해 적합한 측정 시스템을 표준 조명과 CCD 카메라를 이용하여 제작하고, 랩뷰 (labview) 프로그램을 이용하여 Cu 볼 패드의 변색을 검사하기 위한 이미지를 얻는 알고리즘을 제작하였다. 전체 PCB 이미지에서 이진화 (binarization) 및 외곽영역 추적 (edge detection) 영상처리 과정을 통하여 Cu 볼 패드만의 이미지를 획득하고, 장치 의존적인 RGB 색좌표에서 $3{\times}3$ 변환 행렬을 이용하여 CIELAB 색좌표로 변환하는 과정을 거친다. 본 측정 시스템을 이용하여 변색이 발생한 PCB 샘플을 분석한 결과 Cu 볼 패드 만의 이미지를 대상으로 분석하면 연산에 소요되는 시간이 감소하고 측정 시스템의 오인식률을 감소 시킬 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한 CIELAB 색좌표 중 $L^*$ (밝음-어두움의 정도), $b^*$ (노랑-파랑의 정도)의 두 가지 기준의 조합이 Cu 볼 패드의 변색 검사에 적합한 색좌표로 분석되었다.
컴퓨터의 기술적 발전은 사회 여러 분야에 막대한 영향을 끼쳤다. 그중 악보 인식분야에도 커다란 영향을 주었다 그러나, On-line 상에서 그린 악보를 실시간으로 정형화된 악보형태로 변환하는 처리에 대한 연구가 미흡하여 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악보를 인식하고, 사용자의 편의를 도모하기 위해 DP(Dynamic Programming) 매칭법을 이용한 On-Line 악보인식에 관한 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 악상기호를 인식하기 위해, 가장 유효한 정보인 악상 기호내의 방향, x, y 좌표를 이용하여 벡터형태로 추출한 후 음표와 비음표(쉼표, 기타기호)의 두개의 그룹으로 나누어진 표준패턴과의 DP매칭을 통해 인식한다. 먼저 tablet을 통해 실시간으로 악상 기호를 입력할 때 생기는 x, y좌표를 이용하여, 펜의 움직임에 대한 16방향 부호화를 수행한다. 음표와 비음표를 구분하기 위한 시간을 줄이고자 16방향 부호화를 적용하치 않고 사사분면부호화를 적용한다. 음표를 약식으로 그릴 경우 음표 머리에 해당하는 부분의 좌표는 삼사분면에 분포하고, 폐곡선의 음표일 경우에는 좌표가 사사분면에 고르게 나타난다. 폐곡선을 제외한 음표의 머리는 폐곡선과 같은 조건이면서 입력받은 y좌표값들 중에서 최소값과 최대값을 구한 다음 2로 나눈 값을 지나는 y좌표의 개수가 임의의 임계값 이상이면 음표로 판단한다. 위 조건을 만족하지 않을 경우 비음표로 취급한다. 음표와 비음표를 결정한 다음, 입력패턴과 표준패턴과의 DP매칭을 통하여 벌점을 구한다. 그리고 경로탐색을 통해 벌점에 대한 각각의 합계를 구해 최소값을 악상기호로 인식 하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라 할지라도 개념이나 용어가 통일되지 않고 사용되며 검증되어 통용되는 측정도구의 부재로 인하여 연구결과의 축적이 미비한 상태이다. 따라서, 이에 대한 재고와 새로운 방향 모색이 필요하다고 사료된다.로 사료되며, 임신관련 cytokine에 대한 다양한 연구가 요구되고 있다.₂/Hf(Variable)/Si 계에서 HfO₂ 박막이 Si 기판위에 직접 증착되면, 순수 HfO₂ 박막의
본 논문은 효율적인 점 기반 렌더링(Point-based Rendering)을 위해 확장 이차 오류 척도(Quadric Error Metrics) 기법을 이용하는 간략화 알고리즘을 제안한다. 점 기반 렌더링의 기본 개념은 자유곡면을 메쉬와 같은 연결정보 없이 직접 점들로 표현하고, 렌더링하는 것이다. 확장 이차 오류 척도 기법은 메쉬를 간략화 하는데 있어 기하 정보뿐만 아니라 색상, 텍스쳐 좌표 정보까지 고려하여 간략화 하는 알고리즘이다. 이 연구는 3차원 점 데이터로부터 복원한 폴리곤 메쉬 모델로부터 효율적인 점 기반 렌더링(Point-based Rendering)을 위해 기하 정보 및 색상 정보까지 고려하여 원본 점 데이터를 간략화 하는 저용량의 효율적인 점 기반 렌더링 알고리즘을 제안하고, GPU 기반 렌더링 결과를 보였다.
유한요소 해석법에서는 CAD 모델을 유한요소 모델로 이산화하기 때문에 CAD와 해석 모델의 차이로 인해 형상 설계민감도 및 최적설계에서 설계영역 매개 변수화에 어려움이 있다. 반면에 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD 모델과 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 해석에 이용함으로써 설계의 기하학적 변화를 해석모델에 직접적으로 표현할 수 있기 때문에 전술된 여러 어려움들을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 일반 곡면 좌표계에서 아이소-지오메트릭 해석 모델을 정식화하여 곡면 부재에 대한 구조해석과 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 아이소-지오메트릭 해석에서는 법선, 접선, 곡률 등과 같은 고차의 기하학적 정보들이 엄밀하게 표현될 수 있기 때문에 주어진 CAD 모델에 적합한 일반 곡면 좌표계를 생성해 낼 수 있다. 기존의 아이소-지오메트릭 구조해석 및 설계민감도 해석 결과와 비교하여 제안된 해석방법론이 더 정확한 해와 더 빠른 수렴성을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 삼차원 메쉬 모델의 광학성 정보를 부호화하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 색상 정보, 법선벡터 정보 및 텍스처 정보의 부호화 효율을 개선하기 위하여 제안한 방법들은 기하학 정보와 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 먼저 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보의 부호화 순서를 결정하고, 이를 통해 얻어진 인접한 꼭지점들의 기하학 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 색상 정보는 기하 예측기를 사용하여 부호화하고, 법선벡터 정보는 거리 균등화기와 최적화 평면 발생기를 적용하여 부호화하며, 텍스처 정보는 삼차원 메쉬 모델 분석기, 텍스처 좌표 분석기, 텍스처 영상 재배열기와 예측 부호화기를 이용하여 부호화한다. 색상 정보는 현재 꼭지점과 인접한 꼭지점 사이에 기하학 정보를 고려하여 인접한 꼭지점들의 색상 정보의 가중치 합으로 계산할 수 있다. 또한 법선벡터 정보는 현재 꼭지점의 법선벡터를 예측하기 위해서 이등변 삼각형의 특성을 이용한 거리 균등화 기법과 상호연관성이 높은 인접한 꼭지점의 특징을 이용한 최적화 평면을 개발했으며 효율적으로 삼차원 좌표를 압축하기 위해서 구면 좌표계와 6-4분할 양자화 방법을 사용하였다. 마지막으로 텍스처 정보는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상의 조각을 재배열하여 텍스처 좌표를 불연속성을 제거한다. 다양한 삼차원 메쉬 모델들에 대해 실험한 결과를 살펴보면 제안된 압축 방법이 이전의 방법보다 개선된 부호화 효율을 제공하였다.
실사 및 그래픽 기반 가상현실 콘텐츠는 360도 영상을 기반으로 하며, 시청자의 의도나 자동 추천 기능을 통한 뷰포트 추출이 필수적이다. 본 논문은 360도 영상에서 다중 객체 추적 기반의 뷰포트 추출 시스템을 설계하고, 다중 뷰포트 추출에 필요한 병렬화된 연산 구조를 제안한다. 360도 영상에서 뷰포트 추출 과정을 ERP 좌표의 3D 구 표면 좌표 변환과 3D 구 표면 좌표의 뷰포트 내 2D 좌표 변환 과정을 순서대로 픽셀 단위의 스레드로 구성하여 연산을 병렬화하였다. 제안 구조는 항공 360도 영상 시퀀스들에 대하여 최대 30개의 뷰포트 추출 과정에 대한 연산 시간이 평가되었으며, 뷰포트 수에 정비례하는 CPU 기반 연산 시간에 비해 최대 5240배 가속화됨을 확인하였다. ERP 프레임 I/O 시간을 줄일 수 있는 고속의 I/O나 메모리 버퍼를 사용 시 뷰포트 추출 시간을 7.82배 추가 가속화가 가능하다. 제안하는 뷰포트 추출 병렬화 구조는 360도 비디오나 가상현실 콘텐츠들에 대한 동시 다중 접속 서비스나 사용자별 영상 요약 서비스 등에 활용될 수 있다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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