본 논문은 특징 가중치 벡터를 적용하여 능동형태 모델(Active Shape Model)기반에서 눈동자의 움직임 추적 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적인 능동형태 모델에서는 객체 추적을 위한 PDM 구성을 위해 각 특징점 구성 벡터의 유클리디안 거리의 최소 값으로 Training Set정렬 과정을 수행한다. 이 과정에서 적절하지 못한 샘플 영상으로 인해 안정된 PDM을 구성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에 서는 형태를 구성하는 특징점마다 가중치를 부여하는 벡터를 작성하고, 최소자승근사법으로 최유사 특징점 벡터를 산출하기 위한 선형방정식을 구상하였다. 이로 인해 안정된 PDM을 구성할 수 있었으며, 눈동자 추적실험을 통해 형태적 움직임을 보정하는 실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 능동형태 모델에 비해 반복연산의 횟수가 줄어들고, 다양한 형태로 나타나는 눈동자의 움직임 추적에 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.
DTW를 이용한 음성인식에서는 참조패턴이 인식률에 절대적인 영향을 미치므로 가장 적합한 참조패턴의 생성이 중요한 요인으로 작용한다. 그러므로 인식률 향상을 위해 여러개의 참조패턴을 사용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 게산량의 과다 및 사용 메모리의 증가 등이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 참조패턴의 수를 줄이면서 높은 인식률을 얻기 위해 유전자 알고리듬을 이용하여 보다 우수한 참조패턴을 생성하여 음성인식에 적용하였다. 본 논문에서는 참조패턴 생성을 위하여 훈련에 참가한 자료를 서로 비교하여 DTW 거리값의 누적값이 최소가 되는 데이터를 선정하는 방법, 유전자 알고리듬을 이용한 방법으로 선정하는 방법으로 나누어 실험을 했고, 그 결과 누적값의 최소값을 이용하였을 경우 98.33%의 인식률을 얻을 수 있었던 반면에 유전자 알고리듬을 사용하였을 경우 100%의 화자종속 인식률을 얻을 수 있었다.
하수관거는 장기간 사용에 의해 오염물질 퇴적 현상이 발생하여 관거 유하능력의 기능을 상실하게 되는 문제점이 발생한다. 관내 오염물질 제거 방법 중 관거 Flushing 방법을 적용하였을 경우, 유입유량, 유입시간, 관경사 변화에 따른 유속 및 수위 변화를 분석하여 하수관거 내 부유물질의 퇴적을 방지하기 위한 최소유속기준을 만족하는 관거 유하 길이를 분석하고자 한다. 관거 내의 수리학적 거동을 분석하기 위해서 SWMM 및 FLOW-3D 모형을 이용하여 관거 내 수리학적 거동 현상을 분석하였다. 또한 모형의 적용성을 검증하기 위해서 수리모형실험 자료를 이용하였다. $5\;{\textperthousand}$ 관경사에 대하여 유입유량 $0.16\;m^3/min$을 3 분 동안 Flushing 하였을 경우 최대유속은 0.58 m/s로 최소유속 0.6 m/s를 만족하는 관의 누가거리는 확보할 수 없는 것으로 모의되었다. 또한 관경사가 증가함에 따라서 최대유속 및 최대유량도 증가함을 보여주고 있다. 이와 같은 분석을 통해 관 내 부유물질의 퇴적을 방지하기 위해 Flushing 방법을 수행하였을 경우, 보다 효과적이며 경제적으로 Flushing 방법을 수행할 수는 설계 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 많은 관심을 받고 있는 증강현실 위치기반 서비스와 같이 사용자의 한정된 시야각이 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 제공하기 위하여 본 논문에서는 새로운 위치기반 질의인 시야 최근접 질의 (VFNN: View Field Nearest Neighbor Queries)를 소개한다. VFNN 질의는 사용자의 시야각내에 위치하는 가장 가까운 데이터를 검색한다. 본 논문에서 제안하는 VFNN 질의 처리 알고리즘은 가장 널리 활용되고 있는 공간 데이터 색인 구조인 $R^*$-tree를 사용한다. 특히, 질의 점과 MBR 사이의 최소거리인 MINDIST뿐만 아니라, 질의 점과 MBR 사이의 최대 각, 최소 각을 정의한다. 이를 활용하여 $R^*$-tree 탐색 시 질의 결과 값을 포함하지 않는 노드들을 연산에서 제외함으로써 질의 처리의 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 실험을 통하여 VFNN 질의 처리 알고리즘의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 mGA를 이용해 축구로봇의 속도를 제어하는 새로운 기법을 제안하였다 축구 로봇의 목표를 최소 시간 내에 도착하기 위해 속도제어에 크게 영향을 미치는 거리 오차와 각도 오차 등의 비율을 나타내는 각종 파라미터가 포함되어 있는 제어 함수를 제안하였다. 이들 파라미터들을 mGA을 이용하여 최적의 값들을 탐색함으로써 변화되는 환경 속에서도 로봇의 목적지에 최소 시간 내에 이동하도록 속도제어 전략을 제안한다.
본 논문에서는 Zigbee와 초음파 센서를 이용한 실내 항법 시스템을 제안한 시스템 Zigbee라는 단거리 무선 통신 망을 이용하여 수집한 후 이동체의 위치를 추정한다. 제안한 시스템에서는 여러 곳에 초음파 센서를 설치하고 이동체까지 측정한 거리는 실내 항법에 적합한 위치 추정 기법을 결정하기 위하여 최소자승법과 직접풀이법의 성능을 모의실험을 통하여 비교하였고, 두 기법 모두 충분히 작은 오차를 가지는 것을 확인하였는데 최소자승법은 선형화 기준점 설정에 따라 발산하는 경우가 나타나는 것을 볼 수 있었다.
This paper presents an unoccluded cylindrical object pose measurement using a slit beam laser in which a robot recognizes all of the unoccluded objects from the top of jumbled objects, and picks them up one by one. The elliptical equation parameters of a projected curve edge on a slice are calculated using LSM. The coefficients of standard elliptical equation are compared with these parameters to estimate the object pose. The hamming distances between the estimated coordinates and the calculated ones are extracted as measures to evaluate a local constraint and a smoothing surface curvature. The edges between slices are linked using error function based on the edge types and the hamming distances. The linked edges on slices are compared with the model object's length to recognize the unoccluded object. This proposed method may provide a solution to the automation of part handling in manufacturing environments such as punch press operation or part assembly.
2008년 7월 인터넷 기사에 "살인적 노동, 택배 배송직원의 하루"라는 글이 올라왔다. 하루 16시간을 뛰어 다녀야 하는 배송직원들은 자신이 배달하는 지역별로 차에 물건을 싣는 동시에 배송지역을 지도로 확인하는 작업까지 해야 한다. 그리고 배달경로 설정 또한 전적으로 그 지역 배송직원의 개인적인 노하우에 의존하여 이루어진다는 것이다. 본 연구에서는 물건의 배송정보가 RFID에 저장이 되어있다는 가정하에 지리정보시스템과 TSP(Traveling salesman problem)을 이용하여 차에 실려있는 물건의 배송지역을 디스플레이해주고 다수의 경유지를 최소 거리와 최소 시간에 방문할 수 있는 시스템을 제안한다.
이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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