UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.
노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.
객체의 이동 궤적에 대한 효율적 기술기(descriptor) 및 이를 이용한 내용기반 비디오 검색 기술을 제안하였다. 정지 배경의 비디오에서 이동 객체를 추출한 후, 객체의 중심 좌표의 시간에 따른 이동 궤적을 2차 다항식의 매개변수로써 표현하였다. 또한, 카메라의 움직임이 있는 유동 배경의 비디오에서 비디오의 전역 움직임을 어파인(affine) 모델링한 후, 어파인 매개변수로써 카메라의 움직임을 식별하고 색인화 하였다. 이동 궤적에 대한 질의 매개변수와 색인화 된 매개변수간 유사도 정합에 의하여 내용 기반의 비디오 검색을 실현하였다. 제안한 기술은 일반 비디오에 대한 신속한 검색뿐만 아니라 감시 비디오 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
일반적으로 3차원 메시 모델은 많은 정점(vertex)과 다각형으로 이루어져 있을 뿐만 아니라 정점 위치 각각은 3차원 좌표에서 세 개의 32비트 부동소수점수로 표현되기 때문에, 모델을 표현하기 위해 필요한 데이터 량은 매우 많다. 따라서 3차원 모델을 효과적으로 저장 및 전송하기 위한 압축 기법은 필수적으로 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 예측 잉여신호 벡터 양자화를 이용한 3차원 모델 압축 기법을 제안한다. 기본적인 개념은 3D 모델을 이루는 서로 인접한 정점 위치들간에 존재하는 높은 상관도와 정점 위치 자체가 지니는 벡터 특성에 근거한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 압축 방법에 비해 높은 압축율을 얻을 수 있으며 정점 위치 정보를 점진적으로 전송할 수 있는 장점을 지닌다.
이 연구에서는 HTML5 canvas를 활용하여 시각화 도구와 사용자와의 동적 상호작용을 지원하는 웹 기반의 시각적 공간 분석 환경을 설계하고 구현하였다. 분석 환경은 군집지도, 애니메이션 지도, 시간적 평행좌표 그림, 시계열 히트 맵 차트와 같은 시각화 도구로 구성되어 있다. 분석환경에서는 동일한 군집으로 분류된 지역의 속성 변화를 살펴볼 수 있는 다중창 배열과 선별적 강조를 기반으로 하는 패턴 탐색이 가능하다. 그리고 크로스 브라우저를 지원하기 때문에 다양한 정보 기기를 사용하는 컴퓨팅 환경에서도 활용할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델에 적용되는 강인한 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서 워터마크는 3차원 모델로부터 추출된 2차원 영상에 삽입된다. 이 2차원 영상의 화소 값은 정해진 기준점들로부터 3차원 모델의 표면까지의 거리이며, 이를 거리 영상이라 한다. 워터마크는 거리 영상에 삽입되며, 워터마크된 거리 영상을 이용하여 3차원 모델의 꼭지점 좌표를 변경하면 워터마크가 삽입된 3차원 모델을 얻는다. 워터마크의 추출은 워터마크가 삽입된 모델로부터 거리영상을 얻고, 이 영상에서 워터마크를 추출한다. 워터마크 추출에는 원본 모델이 필요하며 원본과의 정합이 필요하다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 회전, 병진, 비례조절, 가우스 잡음, 메쉬 간략화, 꼭지점 양자화에 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
침식률 측정장치인 SEDFLYME을 사용하여 직접 측정한 침식률 자료를 이용하는 퇴적물 수송에 관한 2차원 모형이 개발되었다. 개발된 모형은 현장 적용성을 높이기 위하여 경계밀착좌표계를 수평방향에 대해 사용하며, 퇴적물 이동 모의시 침식률 산정에서 불확실성을 줄이기 위해 침식률 측정자료를 직접 사용한다. 개발된 모형은 부유사와 소유사 이동을 모두 고려한다. 모형의 정확성을 검토하기 위하여 1차원 수로에서 장갑화 현상을 모의하고 실험자료와 비교하였다. 비교한 결과에 의하면, 본 모형은 기존의 1차원 모형의 연구결과에 비하여 입도분포 변화과정을 보다 정확히 모의하였다. 또한, 수로폭이 확장하는 2차원 수로에서 퇴적과 침식 현상을 모의한 결과, 모형은 정상적으로 작동하였으며 장갑화 현상이 침식과 퇴적을 억제하는 데 기여하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 변수화된 영상 보정을 통한 전방향 영상 (Omni-directional image) 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모든 방향의 영상을 포함하고 영상 합성 시에 발생하는 왜곡과 에러를 최소화하는 전방향 영상을 생성하기 위해, 원형 좌표계를 기반으로 평면 영상을 원형 영상으로 변환한다. 카메라로 획득한 각각의 영상은 카메라의 시스템과 외부 환경 조건에 따라 발생하는 비그네이팅 효과와 조명 변화를 포함하고 있으므로, 최적의 비그네이팅 및 조명 변수를 추출하여 자연스러운 전방향 영상 생성을 위한 영상 보정 과정을 수행한다. 실험 결과에서는 제안한 방법에 따라 생성된 전방향 영상을 확인하고 비그네이팅 효과 및 조명 변화를 고려하지 않은 방법과 제안한 방법의 성능을 비교, 분석하여 제안한 방법이 $1{\sim}4dB$ 정도 더 효과적임을 보인다.
액체추진제 추력기 인젝터로부터 발생하는 분무의 미립화 특성과 공간 분포를 파악하기 위해 이중모드 위상도플러속도계(DPDA)를 사용한다. 평균속도, Sauter 평균직경, 그리고 속도섭동과 같은 분무특성 인자들을 다양한 분무축 및 반경방향 위치에서 계측한다. 이러한 데이터를 반경축상에 정량화하고 직경과 난류강도와의 상관관계를 밝히는데 사용한다. 분무 동적거동의 가시적 이해를 돕기위해, 노즐 오리피스의 기하학적 축과 반경방향이 이루는 좌표에 분무입자들의 속도벡터를 도식화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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