이 논문은 프로세스 재설계 관점에서의 린 (lean) 개념의 이론적 변형과 BIM 프로세스 개선 사례를 제시한다. 최근에는 BIM을보다 효율적으로 사용하기위해 린 개념을 접목하는 연구들이 증가하고 있다. 린 이론과 성격과 기능은 제조업을 기반으로 하며 제조업에서의 프로세스는 린 개념의 프로세스 재설계 과정에 의해서 변형된 하나 프로세스로 개선된다. 하지만 제조 공정과 건설 공정은 다른 특성을 가지고 있다. 두 산업의 서로 다른 차이점으로 인해 전통적인 린의 프로세스 재설계 기능의 5 단계에는 이론적으로 BIM 프로세스에 그대로 적용하기에는 어려운 단계들이 포함되어 있다. 본 연구는 부분적으로 적용되는 린 개념의 접목을 해결하기 위해 제조 공정 및 BIM 프로세스의 특징을 분석했다. 이를 통해 이론적으로 린의 프로세스 재설계 단계를 수정하고 확장했다. 변형된 프로세스 재설계 단계는 설비전기 설계조율 프로세스에 적용했다. 본 연구에서 제안한 8단계의 프로세스 재설계 단계를 통해 일체화된 BIM 프로세스로 변형할 수 있었다. 또한 사례연구 결과는 공정 단계의 감소 및 비용절감의 가능성을 나타냈다. 본 연구의 결과는 BIM 프로세스 뿐만 아니라 다양한 프로세스에 접목될 수 있는 린 개념의 이론적 기초가 될 수 있다.
본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.
Successful Visual Story Telling(VST) of desire is a crucial key for the success of animation because desire is the leading power of story development of animation. An analysis of the desire of VST using the top 5 successful American feature film animations is carried out. Totally, 147 desire shots are extracted by using the proposed Objective Selection of Desire Shots(OSDS) method based on the theory of Makee's conflict and desire pursuing modeling, Maslow's 20 desire types, Greimas's actant model, and the 17 narrative process classification. In addition to them, the 5 Beat(5B) model of a scene is proposed. Five image specialists have evaluated VST of the selected 147 desire shots. For each shot, the desire type among the 20 desires and the strength are obtained. Among them, the top 3 desires(affiliation, achievement, and nurturance) appearing 51.8% are analyzed. The composition elements of shots affecting the desire type and the strength have found. These can be used for better VST of preproduction and production of animation.
본 논문은 매우 안정적이며 동시에 사실적인 직물 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 안정성을 향상시킴으로써 고정된 큰 시간 간격을 사용할 수 있게 되었고, 따라서 복잡한 옷감의 변형 및 움직임을 효율적으로 시뮬레이션 할 수 있었다. 또한 제안된 방법은 직물의 가장 중요한 특성중의 하나인 주름 현상을 자연스럽게 표현한다. 안정성과 사실성에서 동시에 큰 향상을 가져올 수 있었던 것은, 수치적 안정성 외에 옷감의 좌굴 후 거동시의 불안정성을 극복함으로써 가능했다. 좌굴에 의한 불안정성은 직물의 구조적 불안정성으로부터 기인하며 단순히 암시적 시적분 방법을 사용함으로써 해결되지 않는다. 그러한 불안정성은 감쇠력을 더하여 안정성을 회복할 수 있으나 직물의 움직임을 둔화 시켜 사실적인 움직임을 얻을 수 없게 한다. 본 논문에서는 즉좌굴(immediate buckling) 가정에 기반 한 새로운 직물의 좌굴 모형을 제시한다. 즉좌굴 가정은 직물이 좌굴되는 순간 안정한 상태로 곧바로 변형되는 것을 의미하며, 이러한 가정을 통해 가상적인 감쇠력을 더하지 않고도 안정적으로 직물을 시뮬레이션 할 수 있다. 결과적으로 즉좌굴 모델은 직물의 고유한 좌굴 현상을 적절히 모델링하여 안정성을 향상시킬 뿐 아니라 외부 힘에 민감하게 반응하는 직물의 움직임을 사실적으로 생성할 수 있도록 한다.
A large number of wire rope has been used in various inderstiries as Cranes and Elevators from expanding the scale of the industrial market. But now, the management of wire rope is used as manually operated by rope replacement from over time or after the accident.It is caused to major accidents as well as economic losses and personal injury. Therefore its time to need periodic fault diagnosis of wire rope or supply of real-time monitoring system. Currently, there are several methods has been reported for fault diagnosis method of the wire rope, to find out the feature point from extracting method is becoming more common compared to time wave and model-based system. This method has implemented a deterministic modeling like the observer and neural network through considering the state of the system as a deterministic signal. However, the out-put of real system has probability characteristics, and if it is used as a current method on this system, the performance will be decreased at the real time. And if the random noise is occurred from unstable measure/experiment environment in wire rope system, diagnostic criterion becomes unclear and accuracy of diagnosis becomes blurred. Thus, more sophisticated techniques are required rather than deterministic fault diagnosis algorithm. In this paper, we developed the fault diagnosis of the wire rope using probability density estimation techniques algorithm. At first, The steady-state wire rope fault signal detection is defined as the probability model through probability distribution estimate. Wire rope defects signal is detected by a hall sensor in real-time, it is estimated by proposed probability estimation algorithm. we judge whether wire rope has defection or not using the error value from comparing two probability distribution.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
Gunnery로부터 발생하는 muzzle firing은 매우 높은 에너지를 방출하는 표적으로 볼 수 있다. 따라서, xx km 이상의 원거리 gunnery의 경우 일반 CCD 영상으로는 식별하기 어렵지만, IR(infrared) 영상에서는 충분히 식별될 수 있다. 본 논문에서는 원거리 IR 영상으로부터 muzzle firing으로 발생되는 profile을 획득하여 분류하는 기법을 제안한다. IR 센서(infrared sensor)의 특성, 거리, 대기 상태 등에 따라 muzzle firing으로 발생하는 에너지는 서로 다른 양으로써 IR영상에 표현된다. 따라서, 단순히 IR 영상의 픽셀값으로 gunnery 종류를 분류하는데는 명확한 한계가 있다. 제안하는 기법에서는 xxx Hz 이상의 고속 장비를 이용하여 muzzle firing이 이루어지는 구간내에서 시간에 따른 픽셀값의 profile을 획득하여 형태기반의 특징을 추출한 후, 피셔 공간(Fisher's space)로 투영시켜 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 gunnery의 종류를 분류한다. 제안하는 기법을 이용하여 지상 및 공중에서 획득한 gunnery에 대하여 분류 실험을 수행한 결과 파라미터에 따라 최대 93%의 분류율을 확인하였다.
무선 AP 측위 시스템은 기존 GPS 측위 시스템의 단점인 신호 왜곡, 신호 수신 불량을 극복할 수 있다는 장점으로 인하여 연구 및 실용화가 활발히 진행 중이다. 이 시스템의 특징은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 탐색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 진행한다. 수집된 데이터와 DB 데이터의 비교는 핑거 프린트 방식을 활용한다. 핑거 프린트 방식은 확률론적 모델링 방식으로 DB구성 시 한 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존에 사용하고 있는 무선 AP 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 실외 측위를 위한 AP 정보 이용 방안을 제안한다.
시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이러한 어류 가공 현장의 문제점을 개선하기 위해서 AI 머신 비전을 이용한 어류의 목표 중량 절단 예측기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 입력된 물고기의 평면도와 정면도를 촬영하여 이미지기반의 전처리를 수행한다. 그런 다음 RANSAC(RANdom SAMmple Consensus)를 사용하여 어류의 윤곽선을 추출한 다음 3D 모델링을 사용하여 물고기의 3D 외부 정보를 추출한다. 이어서 추출된 3차원 특징 정보와 측정된 중량 정보를 머신러닝하여 목표 중량에 대한 절단 지점을 예측하기 위한 신경망 모델을 생성한다. 마지막으로 제안기법을 통해 예측된 절단 지점으로 직접 절단한 뒤 그 중량을 측정하였다. 그리고 측정된 무게를 목표 무게와 비교하여 MAE(Mean Absolute Error) 와 MRE(Mean Relative Error)와 같은 평가 방법을 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과, 목표 중량과 비교해 3% 이내의 평균 오차율을 달성하였다. 제안된 기법은 향후 자동화 시스템과 연계되어 수산업 발전에 크게 기여할 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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