윤활은 모든 공업의 기반적인 기술로서 대부분의 기술자들이 직접적 또는 간접적으로 이분야에 접하고 있으며, 공업의 발전사와 더불어 발달되어온 기술이다. 작금에 이르러서는 공업의 고도화, 첨단화를 기하는데 있어서 핵심적 기술로 평가되고 있으며, 그나라 공업수준을 나타내는 지표라 일컫고 있다. 윤활기술이 세계적으로 중요성을 인정받고 많은 연구와 응용이 이루어지고 잇는 반면 국내에서는 윤활에 대하여 상대운동을 하는 두 물체 사이에 윤활제를 사용하여 운동을 원활히 하고 표면의 손상을 방지하는 것과 윤활제에관한 문제라고 가볍게 생각하는 것이 이 분야에 종사하는 사람들 및 현장의 기술자들의 사고에 깊이 침투되어 있다. 윤활의 의미에는 앞에서 기술한 바와같이 상대운동을 용이하게 하는 공학 및 윤활제에 관련된 기술이라고 하는 좁은 범위의 해석도 있으나, 총괄적인 관점에서 생각할때 마찰, 마모학을 포함하고 이와 관련된 기계, 금속, 화학, 물리 등의 모든 분야까지 통칭하여 넓은 의미로 해석하고 있다.
현재 차량 내 운전자에게 편의성과 안전성을 제공하는 시스템이 활발히 개발 중이고 향후 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 스마트 자동차에서 영상 정보를 이용한 물체 추적과 분석은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 영상에서 얻을 수 있는 정보 중 현재 도로의 이정표 정보는 중요한 분석 정보로 사용된다. 하지만 국내 도로표지판 검출 연구의 경우 유럽과 북미와 비교하여 연구 개발이 활발히 진행되고 있지 않다. 국내의 경우 도로 이정표에서 영문자뿐만 아니라 한글 문자 정보까지 포함하고 있어 검출이 쉽지 않다. 또한 비교적 밝고 잡음이 적은 검출하기 좋은 환경에서는 검출이 잘 되지만 명암이 뚜렷하지 않고 잡음이 많은 환경에서는 도로 이정표 문자 검출이 어렵다. 이에 본 논문에서는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization) 방법을 적용하여 영상이 어둡고 잡음이 많은 환경에서 국내 도로 이정표의 문자 정보를 얻는다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 문자 영역 검출 성능이 향상되었다.
최근 가정에서 사용되고 기기 중 원격제어기(Remote controller)로 제어가 가능한 기기가 늘어나고 있다. 이에 따라 여러 기기들이 있는 경우 사용자는 기기들을 동시 제어하려 할 때 제어하고자 하는 제어대상에 맞는 원격제어기를 찾기 위해 많은 시간을 소비하는 경우가 일반적이다. 이러한 불편함이 증가함에 따라 통합원격제어기(Universal remote controller)의 보급이 증가하고 있으나, 여전히 여러 기기를 동시제어하고자 할 경우 제어코드의 입력 등 복잡한 절차를 걸쳐 사용할 수 밖에 없으며, 이러한 점은 결국 통합원격제어기의 사용성을 현저히 약화시킨다. 본 고에서는 인간이 제어대상기기를 제어하고자 하는 의도를 원격제어기에 전달하는 여러 방법 중 인간이 물체를 인식하는 것과 동일한 메타포인 직관적인 '지시(Pointing)'법을 사용하여 실시간으로 다중기기를 통합 제어하는 방법, 즉 지시통합제어방법(Point and Control)에 대한 센서 및 하드웨어구조를 설명하고, 구동방식을 제안한다.
본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실내 환경에서 신호세기를 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication)인식 방법과 신호의 도착 시간 차이를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival )인식 방법을 이용하여 태그 위치 측정 및 오차 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 물체 위치 인식을 위해 기존의 제안된 거리에 따라 발생하는 경로손실(Path Loss) 방정식과 신호의 도착 시간차이를 이용하여 태그를 인식한 다음 삼각측량법과 SX 알고리즘을 이용하여 태그의 위치를 측정한다. 또한, 실내 환경의 다양한 오차를 포함하고 있는 태그의 위치 측정 데이터에 대해 확장된 칼만 필터를 사용하여 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 몇 개의 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.
자기누설 탐상(Magnetic Flux Leakage)시스템은 비파괴 검사의 일종으로 대상 물체를 자화시켜 결함 부위에서 자기 누설량을 측정함으로써 구조물의 결함 및 부식 등을 탐지하는 시스템이다. 지하 가스배관의 결함 판정에 있어 기존의 신호처리 기법을 통한 노이즈 제거와 검출 성능 향상은 한계가 있다. 이는 후처리 단계로써 각종 노이즈를 포함하고 있기 때문이다. 따라서 검출 신호 크기의 증가를 통한 결함 검출 성능을 향상시키기 위해 논문에서는 브러쉬와 백요크의 크기 및 형상 변화에 따른 자기장 분포 해석을 하고 시스템 제작 및 실험을 통해 자기누설 탐상 시스템의 성능 향상을 검증하였다.
본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영삼검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존읜 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다.이 문제를 해결하기 위해 예지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관게를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.
2001년부터 목성, 토성, 타이탄을 관측하여 얻은 근적외선 고분산 분광선에 대한 자료들을 요약하고, 이들 데이터에서 도출된 연구 결과들을 정리하였다. 특히 3 마이크론 근처에서 혜성이나 성간물질 등에서 종종 나타나는 C-H stretching band와 비슷한 분광구조를 확인하였다. 이 분광구조는 행성계 물체의 연무나 구름 입자 속에 포함하고 있는 유기분자 때문이라고 유추된다. 이 파장 영역은 강한 대기 흡수 때문에 많은 관측자들이 기피하던 영역이었는데, 근래에 들어 고분산 분광기의 발달로 대기흡수선 사이를 통해 이들 천체들의 자세한 분광구조를 알 수 있게 되었다. 이번 발표에서 목성, 토성, 타이탄 분광 구조의 다른 점과 같은 점을 보여주고, 이 파장 영역에서만 도출할 수 있는 유용한 과학적 결과를 강조하고자 한다.
비디오 데이터가 포함하고 있는 카메라와 이동물체의 동작정보를 추출하기 위한 대표적인 방법으로 동작벡터 추출알고리즘이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 밝기 값 분포가 균일한 영역이 존재할 때 부정확한 정합 결과를 보이는 것은 기존 알고리즘의 문제점과 이를 개선할 수 있는 계층적 블록정합 알고리즘의 정합오류 전파가능성, 높은 시간복잡도 문제를 동시에 해결할 수 있는 블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Coarse-to-Fine 방식의 탐색방법과 Dynamic Control Strategy를 결합한 것으로서 정합한 블록의 상황에 따라 탐색 레이어를 동적으로 변경시키는 방법을 사용한다. 본 알고리즘은 크게 두단계로 나뉘어 지는데 탐색 레이어를 결정하는 Control 변경 결정 단계와 정합도 측정함수를 통해 블록에 대한 정합 정확도를 측정하는 단계로 구성이 된다.
어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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