인터넷의 발달로 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 대용량 데이터를 효율적으로 검색하는 top k 질의 처리의 중요성이 커지고 있다. top k 는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 스코어를 가지는 k 개의 튜플을 반환하는 방법으로, 스코어는 사용자가 정의한 스코어링 함수를 통해 계산된다. 효율적인 top k 질의 처리를 위해서는 전체 데이터 집합 중 최소한의 서브집합만 읽어서 k 개의 결과를 구할 수 있어야 한다. 이를 위해 기존 연구들은 다양한 방법의 인덱스 생성방법을 제안했다. 본 논문에서는 그 중에서 convex hull 을 사용하여 layer list 를 생성하는 기존 연구를 조사하고 문제점을 도출한다. 기존 연구 문제점 분석은 향후 연구인 스카이라인을 사용하는 top k 질의 처리 연구의 기반이 될 것으로 예상한다.
본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.
The ship hull is accomplished by assembling various curved surfaces. There are numerous existing methods for ship hull processing, which need certain appropriate processing methods to enable it to be more efficient. The curved hull plates can be divided into convex region and saddle region. It is common to use line heating method to form a saddle region, when it comes to a convex region, it will be triangle heating method to be utilized. A precise analysis for curvature domain is required for the application of proper processing method. There exist various problems on existing calculation methods of curvature domain. Therefore, a more powerful method is demanded to it more accurately. In this study, a method called Dual Contouring is applied to extract curved surfaces, which is able to improve accuracy of extracted area. Based on all above, a best-suited heat processing method should be selected.
선박설계에 있어 초기선형설계는 설계요구를 만족하는 초기선형 정의와 정의된 선형의 순정 과정을 거친다. 이 과정에서 선형의 3차원적 정의와 효과적인 순정방법이 동시에 요구된다. 본 논문에서는 곡선망 선형순정법의 결과로 얻어지는 곡선망 선형을 이용하여 곡면간 기하학적 연속($GC^1$)이 만족되는 곡면으로 선형을 정의하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 곡선망의 생성과정에서 나타날 수 있는 불규칙한 다각형에 대해서도 곡면화가 가능한 방법이다. Hermite 혼합 Coons 면조각, Convex 조합, Gregory 면조각 보간방법을 선형곡면화에 적용시켜 선체를 3차원 곡면으로 표현했다. 생성된 곡면의 순정도에 대한 검증은 곡면간 교차를 통한 수치적인 방법을 적용하였으며, 실선에 작용한 결과를 예로서 보였다.
본 논문에서는 다중 리더 에이전트와 추종 에이전트들로 구성된 2차 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 연구하였다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 다중 리더 에이전트들에 의해 생성되는 convex hulll을 추종하도록 하는 데에 있다. 따라서 리더 에이전트들에 의해 전체 그룹을 제어함으로써 다중 에이전트 시스템의 군집 행동을 얻을 수 있다. 본 논문에서 리더 에이전트들은 일정한 속도로 움직이고 추종 개체들은 입력 포화가 존재하는 경우를 고려하였다. 또한 추종 에이전트들은 이웃한 에이전트들과 상태 정보를 교환할 수 있고, 이웃과의 상대 상태 정보만 이용 가능하다 가정하였다. 이러한 가정하에 움직이는 리더 에이전트들을 고려한 봉쇄제어 문제를 해결하기 위해 비례-적분 기반의 분산제어 알고리즘을 제안하였다. 또한, 라살레 불변의 법칙을 기반으로 추종 에이전트들의 리더 에이전트들에 의해 생성되는 convex hull로 수렴을 보장하는 제어 이득들에 대한 조건들을 조사하였고 시스템 파라미터의 정보만으로 설계할 수 있음을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통한 이론적 결과를 검증하였다.
The concept of feasible & invariant region plays an important role to derive closed loop stability and achie adequate performance of constrained receding horizon predictive control. In this paper, we define a complex polyhedral feasible & invariant set for all stabilizable input-constrained linear systems by using a complex transform and propose a one-norm based receding horizon control scheme using these invariant sets. In order to get a larger stabilizable set, a convex hull of invariant sets which are defined for different state feedback gains is used as a target invariant set of the constrained receding horizon control. The proposed constrained receding horizon control scheme is formulated so that it can be solved via linear programming.
As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.
본 논문에서는 RGBD(Red Green Blue Depth)센서를 이용하여 얻은 영상의 깊이 정보와 손 이미지의 기하학적 특징을 이용하여 손의 중심을 검출하는 방법을 제안한다. 영상의 깊이 정보와 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손의 기하학적 정보로 손에 대한 볼록 외피(convex hull)를 형성한다. 볼록 외피의 정점들(vertices)의 위치 정보를 이용하여 손의 중심을 찾는다. 손의 중심은 손의 위치를 추적하거나 손가락 개수를 구하는 것 등에 이용될 수 있다. 이러한 응용은 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human Computer Interface)을 이용한 시스템에 적용될 수 있다.
In this paper, we propose the feature points extraction method of hand region using vision. To do this, first, we find the HCbCr color model by using HSI and YCbCr color model. Second, we extract the hand region by using the HCbCr color model and the fuzzy color filter. Third, we extract the exact hand region by applying labeling algorithm to extracted hand region. Fourth, after finding the center of gravity of extracted hand region, we obtain the first feature points by using Canny edge, chain code, and DP method. And then, we obtain the feature points of hand region by applying the convex hull method to the extracted first feature points. Finally, we demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
본 논문에서는 CCTV 기반의 행동인식과 ConvexHull을 이용한 손의 패턴 인지를 통한 이상행동을 판단하는 알고리즘을 제시하고 있다. CCTV를 이용한 기존 범죄 예방에는 주로 얼굴 인식이 쓰인다. 이는 화면에 보이는 얼굴과 기존 범죄자와 수배자의 얼굴 정보를 대조하여 대상의 위험도를 판단하는 방식으로, 앞으로의 범죄행동 예측에는 어려움이 따른다. 따라서 보다 다양한 상황을 예측하기 위해 대상의 팔과 다리, 몸의 기울기 등의 움직임과 손의 패턴을 파악하여 이상행동을 판단한다. 몸의 움직임이 일반적인 행동을 벗어났다고 판단될 때 대상의 행동패턴을 파악하여 폭력과 납치 등의 행동패턴과 비교하여 범죄를 예측할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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