본 논문에서는 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS; advanced driver assistance system) 용 이동객체검출 (MOD; moving object detection)을 위한 광학흐름추정기 (OFE; optical flow estimator) 의 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. 광학흐름추정 알고리즘은 차량 환경에서 높은 정확도를 나타내는 광역 최적화 (global optimization) 기반 Brox 알고리즘을 적용하였다. Brox 알고리즘의 에너지 범함수 (energy functional)를 최소화 하는 과정에서 생성되는 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위해 하드웨어 구현에 용이한 Cholesky factorization이 적용되었으며, 메모리 접근율 (memory access rate)를 줄이기 위해 시프트 레지스터 뱅크 (shift register bank)를 도입하였다. 하드웨어 구현은 Verilog-HDL을 사용하였으며, FPGA 기반 설계 및 검증이 수행되었다. 제안된 광학흐름추정기는 40.4K개의 logic slice 및 155개의 DSP48s, 11,290 Kbit의 block memory로 구현되었다.
본 연구의 목적은 도시지역에서의 침수시뮬레이션에 필요한 도시침수해석모형을 개발하고, 이를 GIS(geographic information system)와 연계 운영할 수 있는 시스템을 구축함에 있다. 이를 위해서 미국환경보호청(EPA)의 SWMM(storm water management model)모형을 이용하여 도시지역 배수 시스템에서의 도시유역 유출량 및 월류량을 계산하고, 지표면으로 월류된 유량에 대해 GIS를 이용한 침수해석을 실시하였다. GIS를 이용한 침수해석 모형으로는 Level-Pool 침수해석모형과 DEM 기반 침수해석모형을 개발하고 도시지역에서의 시간별 침수위 및 침수범위 등을 계산 할 수 있게 하였다. 도시배수시스템과 지표침수해석모형을 GIS를 이용하여 통합시킨 도시침수해석 모형을 통해서 배수 시설에서의 유출량 예측과 지표면에서의 월류유량의 전파특성을 예측할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과는 도시지역에서의 배수 시설의 설계 및 운영의 문제, 침수 예상도의 작성 및 각종 홍수 예경보 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
다제약 접근기반 OF(optical flow) 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 그러나 OF 평가시간 뿐만 아니라 오차 문제로 인하여 사용이 제한되고 있다. 본 논문에서는 sobel 에쥐 검출과 다제약 접근기반 OF를 이용하여 효율적으로 움직임 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 에쥐 검출 후 차영상과 영역분할기법으로 영상열 내 이동물체를 검출하고 임계치 처리로 잡음에 의해 검출된 이동물체들을 제거한다. 그리고 OF 최적 제약선을 찾기 위한 CHT와 Voting 누적을 적용한다. 이때 에쥐 검출과 영역분할을 이용함으로써 연속하는 영상열 내에서 이동 물체를 찾기 위한 CHT 계산시간을 현저히 줄이는 것이 가능하다. CHT 기반의 Voting은 최소자승법을 가미함으로써 오차 또한 감소시킨다. 그리고 제약선에 따른 수많은 점들을 계산하는 작업도 변환된 기울기-교점 파라미터를 사용함으로써 줄어들게 된다. 시뮬레이션 결과 영상 내에서 이동물체 인식비가 증가됨을 보였고 이동물체의 움직임 정보를 제공하는 OF 벡터도 매우 효율적으로 검출됨을 확인하였다.
국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.
본 연구에서는 3개의 실험연구를 통하여 사용자들이 동일 조건의 제품(미디어플레이어)의 경우사용하기 편한 제품보다 심미적인 제품에 대하여 더 오랜 시간 동안 사용하고, 정보를 기억하며, 집중을 한다는 것을 밝히고자 하였다. 먼저, 실험1(N=18)에서는, 세 가지의 제품을 자유롭게 사용해본 뒤, 각 제품의 심미성과 사용성을 측정하기 위해, 각각 8개와 6개의 요인적 재량이 높은 감성어휘를 선택하여 주관적 평가스케일을 작성하였다. 실험 2(N=18)에서는, 심미성에 차이가 나는 동일조건의 제품에 대해 각 제품을 사용한 시간을 측정하였고, 정보의 기억도 측정을 위해 기억한 메뉴를 묻는 설문지법을 사용하였으며, 각 제품에 얼마나 몰입하였는가를 보기 위하여 사용자가 추정하는 제품 사용시간을 물어보고 실제 사용시간과의 격차를 산출하였다. 또한 실험 3(N=18)에서는, 각각 심미성요인과 사용성요인의 값이 높은 두 개의 상반된 제품을 선별하여 제품 사용시간과 정보의 기억도, 몰입도의 차이를 상호 비교하였다. 사용성이 동일한 조건에서 심미적인 제품은, 실험에 적용된 3가지 요인 (사용시간, 몰입도, 정보의 기억도) 중 몰입도와 정보의 기억도와 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한, 상반된 두 개의 제품비교의 경우, 심미적인 제품의 경우 몰입도, 정보의 기억도 요인에서 사용성이 좋은 제품보다 높은 양의 상관관계가 도출되었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.171-176
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2007
To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.
Tracking of the moving object, which is realized by the computer vision, is used for military and industrial fields. It is the application technique with imply complicated processing for understanding the input images. But, in these days, the most moving object tracking algorithms have many difficult problems. A typical problem is the increase of calculation time depending on target number. For this reason, there are many studies to solve real time processing problems and errors for background environmental change. In this paper, we used optical flow which is one of moving object tracking algorithms. It represents vector of the moving object. Optical flow estimation based on the regularization method depends on iteration method but it is very sensitive the noise. We proposed a new method using the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation in order to find optimal constraint lines. Also, we used the logical operation in order to release the operation time. The proposed method can easily and accurately extract the optical flow of moving object area and the moving information. We have simulated the proposed method using the test images. This images are included the noise. Experimental results show that the proposed method get better flow and estimate accurately the moving information.
In wavelength-division-multiplexing(WDM) networks a link failure may cause the failure of several high-bit-rate optical channels, thereby leading to large data loss. Recently, various protection and restoration mechanisms have been proposed to efficiently deal with this problem in mesh networks. Among them, dedicated path protection(DPP) is a promising candidate because of its ultra-fast restoration time and robustness. In this work we investigate the issue of planning and optimization of WDM networks with DPP. Integer linear programming(ILP), in particular, is one of the most common exact method to solve the design optimization problem for protected WDM networks. Traditional ILP formalizations to solve this problem rely on the classical flow or route formulation approaches, but both these approaches suffer from a excessively high computational burden. In this paper, we present a variable-aggregation method that has the ability of significantly reducing the complexity of the traditional flow formulation. We compare also the computational burden of flow formulation with variable aggregation both with the classical flow and route formulations. The comparison is carried out by applying the three alternative methods to the optimization of two case-study networks.
지식과 정보는 오늘날 무한한 경제적, 사회적, 개인적 가치를 지닌 자원으로 널리 인식되고 있다. 본 연구는 정보사회의 다양한 개념과 정보의 경제적 관점을 고찰하여 보고, 이를 토대로 정보주의와 정보 공유론의 정보 관점을 살펴본다. 정보의 공유를 통한 정보유통의 활성화를 보다 확대시키기 위해 정보 정책과 정보본연의 가치회복, 정보격차의 해소 및 정보공유를 위한 사회운동 등의 대안이 제시된다.
To analyze in-vivo blood flow characteristics in a chicken embryo, in-vivo experiment was carried out using micro-PIV technique. Because endothelial cells in blood vessels are subject to shear stress of blood flow, it is important to get velocity field information of the placental blood flow. Instantaneous velocity fields of an extraembryonic blood vessel using a high-speed camera and intravital microscope. The flow images of RBCs were obtained with a spatial resolution of $20\times20{\mu}m$ in the whole blood vessels. The mean velocity field data confirm that the blood flow does show non-Newtonian fluid characteristic. The blood in a branched vessel merged smoothly without any flow separation into the main blood vessel with the presence of a slight bump. This in-vivo micro-PIV measurement technique can be used as a powerful tool in various blood flow researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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