• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.63.1-63.1
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• 2019

Solar system small bodies are unusual objects in astronomical survey data in that they are moving on the celestial sphere. In addition, even in a normal status, their magnitudes are changing over time, firstly because their relative positions with respect to the Sun and Earth are continually changing, secondly because they are rotating bodies with non-spherical shapes. Furthermore, some of them might exhibit unexpected activities, which could be caused by mass ejection or disintegration. Detections and observations of such activities are challenging due to their abrupt nature. Therefore, continuous monitoring observations of large number of Solar system small bodies are required to systematically obtain detailed/transient information about them. Since 2018/2019 winter, we have launched a new project using Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) for detecting such transient phenomena of Solar system objects. Our main goal is to monitor the magnitudes and detect sudden brightness changes. We also plan to discover interesting new objects, and monitor rotational brightness oscillations of asteroids. We intend to monitor the magnitudes of ~ 20,000 known Solar system small bodies per night, and acquire lightcurves of ~ 1,000 asteroids.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2170-2174
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• 2005

Selective Laser Sintering (SLS) is a useful rapid prototyping technique for the manufacture of three dimensional (3D) solid objects directly from a scanning data. A new approach called a Selective Multi-Laser Sintering (SMLS) system has been developed at Korea Institute Machinery & Materials (KIMM) as an industrial type SFFS. This SMLS machine is built with a frame, heaters, nitrogen supply part, laser system. This system uses the dual laser and 3D scanner made in $Solutionix^{TM}$ to improve the precision and speed for large objects. The three-dimensional solid objects are made of polyamide powder. The investigation on each part of SMLS system is performed to determine the proper theirs design and the effect of experimental parameters on making the 3D objects. The temperature of the system has a great influence on sintering the polymer. Because the stability of the powder temperature prevents the deformation of each layer, the controls of the temperature in both the system and the powders are very important during the process. Therefore, we simulated the temperature distribution of build room using the temperature analysis with ANSYS program. Selected radiant heater is used to raise temperature of powder to melting point temperature. The laser parameters such as scan spacing, scan speed, laser power and laser delay time affect the production the 3D objects too. The combination of the slow scan speed and the high laser power shows the good results without the layer curling. The work is under way to evaluate the effect of experimental parameters on process and to produce the various objects. We are going to experiment continuously to improve the size accuracy and surface roughness.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.25-31
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• 2007

현대의 컴퓨터 그래픽스 기술은 정규화된 좌표 및 장치 공간에서 가상객체를 생성하여 디스플레이 한다. 우리는 가상 객체의 그래픽스 기술 외에 텍스트 정보를 별도로 제공하지 않으면 이 객체와 관련된 실세계에서의 물리적 속성을 알아낼 수가 없다. 또한, 컴퓨터 디스플레이의 제한된 해상도 때문에 두 물체 크기의 차가 매우 클 경우에는 동시에 디스플레이 할 수 없게 되어 그 두 물체 크기를 시각적으로 정확하게 비교할 수가 없게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가상환경에서 물리적 속성 중 하나인 실제 길이를 정의하고 이를 구현하는 방법을 정의한다. 또한, 밀리미터(mm), 미터(m) 및 킬로미터(km)와 같은 실세계 물리적 길이 단위로 물체의 실제 정확한 길이를 표현하기 위한 LOLD (Level of Length Detail) 개념을 정의한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권3호
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• pp.127-136
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• 2003

본 논문에서는 템플릿 변형과 Level-Set 이론을 사용하여 모델과 에지 기반의 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 배경의 변화, 객체 자체의 모양변화, 객체간의 겹침 등이 있는 경우에도 객체를 추적할 수 있다. 먼저, 객체 추적을 위해 템플릿과 목적 프레임간의 상호 영역 차이(Inter-region distance)와 에지 값으로 구성된 에너지 함수 PDEF(Potential Difference Energy Function)를 새롭게 정의한다. 이 함수는 객체 위치 및 경계 예측과 객체 모양 재결정 단계에서 사용된다. 객체 위치 및 경계 예측 단계에서는 객체의 변화가 어파인(affine) 변형을 따른다는 가정 하에 객체의 대략적인 모양 및 위치를 예측한다. 객체 모양 재결정 단계에서는 퍼텐셜 에너지 지도(Potential energy map)와 수정된 Level-Set 운동 함수를 사용하여 객체의 정확한 형태를 재결정한다. 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 방법보다 배경의 변화가 큰경우, 객체 자체의 모양변화가 심한 경우, 객체간의 겹침이 있는 경우 등 다양한 상황이 포함된 동영상에서 정확하게 객체를 추적할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.535-544
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• 2018

급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.63-76
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• 2005

최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2881-2894
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• 2014

In complicated environment, context information plays an important role in image segmentation/labeling. The recently proposed auto-context algorithm is one of the effective context-based methods. However, the standard auto-context approach samples the context locations utilizing a fixed radius sequence, which is sensitive to large scale-change of objects. In this paper, we present a scale invariant auto-context (SIAC) algorithm which is an improved version of the auto-context algorithm. In order to achieve scale-invariance, we try to approximate the optimal scale for the image in an iterative way and adopt the corresponding optimal radius sequence for context location sampling, both in training and testing. In each iteration of the proposed SIAC algorithm, we use the current classification map to estimate the image scale, and the corresponding radius sequence is then used for choosing context locations. The algorithm iteratively updates the classification maps, as well as the image scales, until convergence. We demonstrate the SIAC algorithm on several image segmentation/labeling tasks. The results demonstrate improvement over the standard auto-context algorithm when large scale-change of objects exists.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제5권1호
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• pp.19-27
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• 2005

As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권2호
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• pp.146-153
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• 2015

An unmanned aerial photography method by using an unmanned helicopter is useful method for measuring of the water-entry traces of small falling objects into the sea. Pixel sizes on the aerial photograph may be too large due to a limit of camcorder resolution and a wide shooting area. If the pixel size is too large, identification of water-entry trace is impossible. Thus an accurate prediction of water-entry trace size is required. The traces of water-entry could be classified into three types such as splash, water column, and bubble. Diameters of each trace are predicted by water-entry impact pressure theories, cavity theories, and trial test results. The results are verified by drop tests using an unmanned helicopter at two water-entry speeds. As a result, prediction and test results showed sufficient similarity to evaluate the identifiability of water-entry trace.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1121-1141
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• 2020

We propose a robust visual object tracking algorithm fusing a convolutional neural network tracker trained offline from a large number of video repositories and a color histogram based tracker to track objects for mixing immersive audio. Our algorithm addresses the problem of occlusion and large movements of the CNN based GOTURN generic object tracker. The key idea is the offline training of a binary classifier with the color histogram similarity values estimated via both trackers used in this method to opt appropriate tracker for target tracking and update both trackers with the predicted bounding box position of the target to continue tracking. Furthermore, a histogram similarity constraint is applied before updating the trackers to maximize the tracking accuracy. Finally, we compute the depth(z) of the target object by one of the prominent unsupervised monocular depth estimation algorithms to ensure the necessary 3D position of the tracked object to mix the immersive audio into that object. Our proposed algorithm demonstrates about 2% improved accuracy over the outperforming GOTURN algorithm in the existing VOT2014 tracking benchmark. Additionally, our tracker also works well to track multiple objects utilizing the concept of single object tracker but no demonstrations on any MOT benchmark.