최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.
The paper presents an approach for recognizing the broken area of the traffic signs. The method is based on the Recognition System for Traffic Signs (RSTS). This paper describes an approach to using the location histogram matching for the broken traffic signs recognition, after the general process of the image detection and image categorization. The recognition proceeds by using the SIFT matching to adjust the acquired image to a standard position, then the histogram bin will be compared preprocessed image with reference image, and finally output the location and percents value of the broken area. And between the processing, some preprocessing like the blurring is added in the paper to improve the performance. And after the reorganization, the program can operate with the GPS for traffic signs maintenance. Experimental results verified that our scheme have a relatively high recognition rate and a good performance in general situation.
QR 코드는 스티커 형태로 인쇄되어 설치비용이 저가로 위치 인식하기 위한 천장이나 벽면에 인공지표를 붙이는 위치 인식 방식과 비전으로 위치 인식을 하는 방식에 비교하여 위치 인식 정확도 면이나 설치비용 면에서 많은 장점을 보유하고 있어 모든 산업에 전반적으로 적용 가능한 로봇을 만든다. 본 연구에서는 정사각형 2차원 바코드를 통해 오차범위는 3 mm 이내 로봇에 적용하는 기술로 정확도가 뛰어나 정확한 위치제어가 가능한 로봇을 만들 수 있음을 보여주며, 특히 여러 공학 기술이 합쳐진 융합연구는 QR 코드 인식 실내이동 로봇제어 연구의 시스템 구성을 중심으로 기술한 것이다.
The purpose of this study was to investigate the differences of middle school students' recognition of food and nutrition part in Home Economics by gender, school location and school type. The study was carried out through questionnaire about three category: perception (interests, practical usefulness, attitude change in food behavior), difficulty (nutrition and health in adolescence, balanced diet, principle of cooking and preparing food), necessity (nutrition and health in adolescence, balanced diet, principle of cooking and preparing food). The subjects were 1014 middle school students of 1st grade in Jeonbuk area; urban 334, suburban 339 and rural 341. The results of this study were as follows. 1) There was difference in ‘interests’ by gender (girls > boys), school location (urban, suburban > rural) and school type (coeducation > boys, girls). There were differences in ‘practical usefulness’ by school location (urban > rural) and in ‘attitude change in food behavior’ by school location (urban > suburban > rural) and school type (boys, girls > coeducation). 2) There was difference in difficulty in section of ‘nutrition and health in adolescence’ by school location (suburban > rural). There were no differences in section of ‘balanced diet’ by gender, school location and school type. But there were differences in section of ‘ principle of cooking and preparing food’ by school location (urban, rural > suburban) and school type (coeducation > boys). 3) There were differences in necessity for ‘balanced diet’ and for ‘ principle of cooking and preparing food’ by school location (urban, suburban > rural) and school type (coeducation > boys, girls). Characteristically, the boys had more necessity for ‘nutrition and health in adolescence’ and for ‘balanced diet’ than girls but girls had more necessity for ‘principle of cooking and preparing food’ than boys. It suggests that gender, school type and school location should be considered for an effective and practical curriculum of food and nutrition part in Home Economics.
가까운 미래에는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 등의 객체의 위치를 인식하여 이를 기반으로 양질의 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치 기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스의 하나로 대두되고 있다. 사물의 위치 인식을 위한 방법으로 RF를 이용한 위치 인식 방법은 있으나 USN과 접목한 방법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 연구는 RF 및 USN 기술을 이용하여 사물의 위치를 인식하기 위한 방버벵 관한 연구로서 여러 센서 모듈들이 주고받는 RF 신호의 세기 정보를 이용하여 위치를 인식한다. 그리고 향후 연구 내용으로서 날씨, 온도 등과 같이 신호의 세기에 직간접적으로 영향을 줄 수 있는 다양한 조건들을 반영함은 물론 유전자 알고리즘을 이용하여 사물의 위치를 보다 정확하게 인식하기 위한 최적화 방법에 대하여 논의한다.
The light has been considered as a main character that can not be omitted in architecture since ancient time. The recognition of space by light means that light makes the fictional space recognizable concretization. Light and shade make emptiness and substance can be easily recognized. Also reiteration and location of light and shade change the degree of acknowledgement. The character of light can strengthen or weaken the power of recognition concerning territory, direction and location. Also it can broaden, close, and segregate the domain and eventually strengthen recognition. In this study, I will try to find how space can be recognized with the help of light in architectural territories in terms of actual states. Also the main aim of my study will be the study of the light application in real space with the architectural example of space recognition by light and possible opportunity of it in space plan.
As one of the most interesting scenes, landmarks constitute a large percentage of the vast amount of scene images available on the web. On the other hand, a specific "landmark" usually has some characteristics that distinguish it from surrounding scenes and other landmarks. These two observations make the task of accurately estimating geographic information from a landmark image necessary and feasible. In this paper, we propose a method to identify landmark location by means of landmark recognition in view of significant viewpoint, illumination and temporal variations. We use GPS-based clustering to form groups for different landmarks in the image dataset. The images in each group rather fully express the possible views of the corresponding landmark. We then use a combination of edge and color histogram to match query to database images. Initial experiments with Zubud database and our collected landmark images show that is feasible.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 위치인식 시스템을 제안하였다. 위치를 지정한 다수의 고정노드를 구성하고, 이동노드로부터 수신되는 RSSI를 측정한다. LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크의 학습을 위해 정해진 위치 정보를 목표값으로 하여 고정노드에서 측정된 RSSI를 입력으로 사용하여 학습을 진행한다. 실내에 고정노드를 배치하고, 실험을 통해서 삼각측량법과 위치 추적 성능을 검토하였다.
LBS(Location-Based Service)로 센서 혹은 이동 단말의 위치를 인식할 수 있는 장비들이나 모듈들을 사용하여 산악지역이나 건물이 밀집한 도심지역 혹은 이동 단말들이 쉽게 이동할 수 있는 공간에서 이동 단말들의 위치를 드론을 기반으로 위치를 확인하는 것은 쉬운 일이 아닐 것이다. 그러나, 기술의 발전으로 인한 GPS의 성능이 발전하였지만 아직 GPS모듈을 이용한 위치 인식시스템에는 해상 및 육상에서의 위치 인식에서 많이 사용되고 있으며 보다 많은 활용 여지가 많이 남아 있다. 현재 대부분의 기존 센서네트워크의 위치 인식은 다수의 이동형 기지국이 GPS에 의존한 위치정보를 가지고 이동 단말에게 최소 3개 이상의 위치 파악 송신 정보 메시지를 보내주어야 하지만, 가속도 센서를 활용하여 어느 정도의 이동 속도를 유지하는 이동식 중계기의 위치 인식은 효율적인 통신망 연결을 위해 필요하다.
본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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