본 논문에서는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 사용자가 안드로이드 플랫폼 기반의 홈 허브가 유니티 3D 모델링으로 사물인터넷 센서의 3D 위치표출 방안이 제안되었다. 특별히, 3차원 공간에서 IoT 센서는 설치 공간별로 클러스링을 통해 IoT센서 속성과 배터리 상태를 모니터링 방식을 설계한다. 또한, 3차원 공간상에서 신규 설치한 IoT 센서가 인접 센서들의 무선신호의 비콘신호 및 도착시간 분석에 따른 센서의 위치를 추적하는 방식은 센서의 무선신호세기(RSSI, received signal strength indicator)와 방위각을 기반으로 3차원 공간상에서 수신 각도에 따른 센서의 3D 위치를 표출할 수 있다. 이때 유니티 런쳐가 탑재된 스마트 허브 플랫폼은 사물인터넷 센서의 동작상태 모니터링이 가능하며, 다양한 센서의 생애주기를 관리할 수 있도록 동영상이 3차원 텍스쳐가 동시에 연동하도록 활용할 수 있다.
Data post-processing programs are used for analysis and visualization of the data obtained from computational fluid methods or flow field experiments. In this paper 3D data visualization system which combines a data visualization program with position tracking system using stereo cameras is introduced. This system offers virtual environment for visualization and analysis of three dimensional data.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
본 논문에서는 3차원 광선추적 기법을 이용한 실내 환경에서의 전파특성 분석을 위한 3D 시뮬레이터를 이용한 분석 결과를 제시하였다. 지금까지 소개된 대부분의 전파특성 분석 결과들은 2차원 평면에서 거리에 따른 신호의 손실(Path Loss) 위주로 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 실내에서 전파특성을 분석하기 위해 다양한 ITU 모델을 사용하여 입체구조의 실내 환경에서 전파의 수신신호의 세기에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터를 이용해 150MHz와 2GHz대역의 손실 특성이 비교 되었고 예상한 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 각 수신기의 위치에서 수신 신호는 전파경로상의 벽면에서 손실되는 전력에 따라 차이가 생기기 때문에 송신기의 출력이 중요한 요인으로 분석되었다.
본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 현재 운용되고 있는 낙뢰탐지 시스템들과는 다른 측위방식인 TDOA(Time Difference of Arrival)방법을 사용한 3차원 낙뢰 탐지 및 추적 시스템을 제안한다. TDOA방식은 낙뢰와 수신국사이의 도달시간을 측정하여 두 수신국간의 시간차가 일정한 쌍곡선을 얻고 이들 쌍곡선의 교점을 이용해 낙뢰의 위치를 결정하는 방법이다. 이 시스템을 이용하여 위치정확도가 수 미터인 3차원 낙뢰 방전 궤적을 얻을 수 있다. 시스템의 구현을 위해서 먼저 낙뢰의 신호를 저장해야 하는데, 광대역의 낙뢰신호를 저장하기 위해서는 고속의 디지타이저가 필요하다. 그러나 디지타이저와 프로세서간의 인터페이스의 한계로 연속적으로 이를 저장하는 것은 어려우며, 이러한 신호 저장의 문제점을 해결하기 위해서 낙뢰 신호 저장 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 낙뢰의 메커니즘과 광대역 낙뢰신호 검출기법을 설명하고, 구현한 낙뢰 신호 저장 시스템을 소개한다.
객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.
본 연구에서는 실내 공간 정보 획득을 위한 IMU/INS 항법장치에 관한 연구를 위한 선행연구를 수행 하였다. 최근의 GPS를 이용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 일어나지만 아파트나 대형시설과 같이 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대등 상당한 지역은 GPS의 사각지대 또는 오차 범위를 벗어난 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS는 실내에서는 사용이 불가능 하므로 다른 방안이 제시되어야 한다. 현재 고속 연산을 위한 고성능 마이크로프로세서의 발전은 센서 분야에 적용되어 저 전력, 고 정밀, 소형의 IMU/INS, ARS/AHRS 센서가 개발되고 있다. 본 연구에서는 IMU(inertial measurement unit)와 INS(Inertial Navigation System)을 이용하여 IMU자체의 자이로 센서와 가속도 센서를 이용한 GPS의 위성신호가 감지되지 않는 지형에서도 속도의 적분값과 회전방향을 이용하여 위치인식이 가능하도록 정보를 계산하여 자기의 위치를 추적하는 방안을 연구하였다.
하구에서의 흐름은 하천의 담수와 바다에서부터 유입되는 염수, 조석, 파랑 등으로 인해 복잡한 흐름구조와 혼합 양상을 보인다. 특히 만 내에 하천이 있을 경우 만의 해류특성은 하구에서의 혼합과 이송에 지배적인 영향을 미치며, 하천에서부터 방류되는 입자들은 만의 해류특성 따라 만에서의 체류시간과 이송이 결정된다. 잔차류 특성에 의한 순 물질 플럭스의 방향과 조석비대칭에 따른 하구에서의 퇴적 형태들이 결정되며, 이로 인해 하구에서의 퇴적물 퇴적 및 물질의 집적 위치, 하구 인근과 만에서의 환경변화에 영향을 줄 수 있다. 따라서 만 내에서의 혼합과 입자의 이송확산, 하천 담수의 영향역 등과 같은 만과 하천의 흐름 특성을 이해하는 것은 연안 및 하구의 환경 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 영일만과 형산강을 대상으로 계절변화에 따른 영일만 내 흐름과 형산강 하구에서의 퇴적양상에 대해 수치모의를 통해 수행하였다. 수치모델로는 천수방정식으로 준 3차원 유동해석을 하는 Delft-3D Flow와 파랑모형인 SWAN 모델을 결합하여 형산강 하구와 영일만의 유동을 해석하였다. 상류개방경계는 형산강하구 9 km, 하류개방경계는 영일만 외해 50 km로 설정하였고, 경계조건은 대상지역의 관측소 자료와 전지구 모형자료를 결합하여 구성하였다. 또한, 라그랑쥬 입자추적모델을 통해 형산강 상류에서 유입한 입자들의 영일만 내 체류 시간과 집적 위치를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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