For the underwater localization, acoustic sensor systems are widely used due to greater penetration properties of acoustic signals in underwater environments. On the other hand, the good penetration property causes multipath and interference effects in structured environment too. To overcome this demerit, a localization method using the attenuation of electro-magnetic(EM) waves was proposed in several literatures, in which distance estimation and 2D-localization experiments show remarkable results. However, in 3D-localization application, the estimation difficulties increase due to the nonuniform (doughnut like) radiation pattern of an omni-directional antenna related to the depth direction. For solving this problem, we added a depth sensor for improving underwater 3D-localization with the EM wave method. A micro scale pressure sensor is located in the mobile node antenna, and the depth data from the pressure sensor is calibrated by the curve fitting algorithm. We adapted the depth(z) data to 3D EM wave pattern model for the error reduction of the localization. Finally, some experiments were executed for 3D localization with the fast calculation and less errors.
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
재난 현장의 붕괴된 건물 아래의 매몰자를 탐지하기 위해서는 구조 업무를 수행하는 인력이나 관리자가 현장의 실제 붕괴 정도 및 현재 상태를 신속하게 파악하여야 구조 업무가 순조롭게 진행될 수 있다. 하지만 붕괴 현장의 경우 사람의 접근 시 추가 붕괴의 위험 등으로 사건이 발생한 부분에 접근이 어려워 현장의 정보를 쉽게 파악하기 어렵다. 또한 제한된 인원으로 인하여 붕괴 현장에 매몰된 사람들의 위치를 파악하는 일 역시 힘든 일이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 스테레오 비전 카메라를 장착한 무인비행장치 혹은 드론을 활용하여 붕괴지형의 정보를 파악하고자 한다. 스테레오 비전 카메라를 장착한 무인비행장치 제작을 위한 필요 기술 도출 및 제작 방법론 설명을 통해 붕괴지형 정보 획득을 위한 하드웨어 관련 기술을 제시하고자 한다. 다음으로 무인비행장치를 활용하여 획득한 자료를 바탕으로 붕괴지형을 3차원으로 모델링하는 과정을 통하여 본 연구에서 개발한 기기의 활용 가능성을 검증하고자 한다.
산업 제품을 디자인하는 디자이너들은 CAD(Computer Aided Design)과 같은 방법을 사용하여 새로운 디자인을 만들어내고, 이를 적용한 가상의 3D 모델을 통해 살펴본다. 이 방법은 직접 손으로 도면을 그리고 단순히 한쪽 면만 살펴볼 수 있었던 기존의 방법에 비해서 컴퓨터로 인한 자동화와 다양한 각도에서 제품에 적용된 새로운 디자인을 살펴봄으로써 시간과 비용을 절감할 수 있다. 이에 우리는 앞서 언급한 디자인 방법에 Augmented Reality와 Rapid Prototyping의 개념을 더해 현실적이고 인터랙티브한 산업제품의 디자인 방법을 고안하였다. 이것은 스티로폼과 같은 재질로 만들어진 mockup을 조립하여 만들고, 3D 모델의 컬러, 재질, 버튼 등의 인터페이스 요소와 실제 제품을 조작하는 것과 같은 인터랙티브한 요소들을 적용시킴으로써 제품을 디자인할 수 있는 증강현실기반 시스템이다.
The large container ships and fast patrol boats are complex marine structures. Therefore, their global mechanical behaviour has long been modeled mostly by refined beam theories. Important issues of cross section warping and bending-torsion coupling have been addressed by introducing special functions in these theories with inherent assumptions and thus compromising their robustness. The 3D solid Finite Element (FE) models, on the other hand, are accurate enough but pose high computational cost. In this work, different marine vessel structures have been analysed using the well-known Carrera Unified Formulation (CUF). According to CUF, the governing equations (and consequently the finite element arrays) are written in terms of fundamental nuclei that do not depend on the problem characteristics and the approximation order. Thus, refined models can be developed in an automatic manner. In the present work, a particular class of 1D CUF models that was initially devised for the analysis of aircraft structures has been employed for the analysis of marine structures. This class, which was called Component-Wise (CW), allows one to model complex 3D features, such as inclined hull walls, floors and girders in the form of components. Realistic ship geometries were used to demonstrate the efficacy of the CUF approach. With the same level of accuracy achieved, 1D CUF beam elements require far less number of Degrees of Freedom (DoFs) compared to a 3D solid FE solution.
최근 건설공사에 디자인적 요소가 많이 강조 되면서 비정형 구조물이 증가하고 있다. 이에 따라 여러 소프트웨어들이 BIM환경에서 3D객체의 물량산출기능을 제공하고 있지만, 솔리드 모델기반 정형화된 객체의 제한된 물량산출기능을 제공하고 있다. 비정형 토목 구조물과 같이 수직적 단면형상의 변화정도가 심한 3D객체는 다수의 곡면 표현을 포함하므로 솔리드로 모델링하는데 많은 노력이 필요하며, 해당 모델이 포함한 기하정보의 수가 방대하기 때문에 특정한 단면에 대한 기하정보를 추출하기가 용이치 않다. 이러한 이유로 비정형 구조물을 솔리드 모델의 3D객체로 표현하는 데에는 한계가 따른다. 반면 서피스 모델은 비정형 객체의 형상을 비교적 자유로이 표현할 수 있고, 점, 선, 면으로만 이루어진 모델이기 때문에 정보의 용량이 적다. 따라서 대부분이 복잡한 형태로 방대한 양의 설계작업을 필요로 하는 토목공사의 설계정보 용량을 고려한다면, 서피스 모델링은 토목구조물 설계와 물량산출에 유리한 모델링 방법이 될 수 있다. 본 연구는 건설공사 비정형 구조물의 설계 작업에 유리한 서피스 모델기반의 3D객체를 이용한 비정형 객체의 물량산출 알고리즘을 제시하는 데 목적이 있다. 제시된 방법론은 사례적용을 통하여 수계산 및 기존 솔리드방식의 물량산출결과와 비교하여 정확성을 검증하고 있다.
본 논문에서는 다양한 정보단말기에 활용될 수 있는 손동작기반의 실시간 숫자 인식기 구현 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키넥트 센서를 활용하여 3차원 공간에서 손의 움직임을 획득한다. 획득한 손의 궤적은 잡음과 제스처의 크기 변화에 의한 궤적 변화를 최소화하고 일관성 있는 추적을 유지하기 위해 주성분 분석으로 단순화 된다. 또한, 기울기와 위치정보 특징을 동시에 고려한 새로운 특징 기반 은닉 마르코프 모델을 제시한다. 그 결과 제안한 기법은 손동작의 크기와 움직임 속도에 강인한 실시간 인식기를 구현하였다. 실험을 통하여 기존의 기울기 정보만을 사용하였을 때 보다 30% 이상의 높은 인식률을 보였으며, 98%의 높은 숫자 인식률을 나타내었다.
가상 환경에서는 3차원 작업 공간과 3차원 인터랙션이 가능하나, 대부분의 가상현실 애플리케이션은 2차원의 색상 선택기를 사용하고 있다. 본 논문은 가상 환경에서 3차원 색 공간에 기반한 3차원 색상 선택기를 구현하고, 기존 2차원 색상 선택기와 색상 선택 성능을 비교하였다. 3차원 색상 선택기는 3차원 색 공간을 그대로 사용하여 직관적이며, 가상현실 장비인 컨트롤러를 사용하여 색 공간의 특정 지점에 3차원 포인터를 위치시킬 수 있기 때문에, 간단한 사용자 작업으로 색상을 선택할 수 있다. 이에 비해 2차원 색상 선택기는 컴퓨터 환경에서 색상을 다루는 작업을 하는 기존 사용자들에게 익숙하다는 장점이 있으나, 2차원 인터페이스로 색의 속성을 설정해야 하므로 여러 단계의 사용자 작업이 요구되는 단점이 있다. 사용자 실험을 토대로, 가상 환경에서 2차원 색상 선택기 외에 3차원 색상 선택기의 유용성을 확인하였으며, 3차원 색상 선택기를 활용하여 가상 환경에서 자연스러운 3차원 작업을 할 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.407-412
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2015
In model-based tracking, an accurate 3D model of a target object or scene is mostly assumed to be known or given in advance, but the accuracy of the model should be guaranteed for accurate pose estimation. In many application domains, on the other hand, end users are not highly distracted by tracking errors from certain levels of modeling errors. In this paper, we examine perceptual tracking errors, which are predominantly caused by modeling errors, on subjective evaluation and compare them to computational tracking errors. We also discuss the tolerance of modeling errors by analyzing their permissible ranges.
The unsteady supersonic flow over two- and three-Dimensional cavities has been analyzed by the integration of unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) with the k - w turbulence model. The unsteady flow is characterized by the periodicity due to the mutual relation between the shear layer and the internal flow in cavities. Numerical method is upwind TVD scheme based on the flux vector split with the Van Leer limiters, and time accuracy is used explicit 4th stage Runge-Kutta scheme. Cavity flows are Comparison of two- and three-dimensional. The cavity has a L/D ratio of 3 for two-dimensional case. and same L/D and W/D ratio is 1 for three-dimensional case. The Mach and Reynolds numbers are held constant at 1.5 and 450000 respectively. For the three-dimensional case, the flow field is observed to oscillate in the 'shear layer mode' with a feedback mechanism that follow Rossiter's formula. On the other hand, the self-sustained oscillating flow transitions to a 'wake mode' for the two-dimensional simulation, with more violent fluctuations inside the cavity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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