본 논문에서는 키 프레임 영상과 SURF 특징점 기반의 시각 단어들을 이용한 효과적인 실시간 시각 루프 결합 탐지기 VILODE를 제안한다. 시각 루프 결합 탐지기는 과거에 지나온 위치들 중 하나를 다시 재방문하였는지를 판단하기 위해, 새로운 입력 영상을 이미 지나온 위치들에서 수집한 과거 영상들과 모두 비교해보아야 한다. 따라서 새로운 위치나 장소를 방문할수록 비교 대상 영상들이 계속해서 증가하기 때문에, 일반적으로 루프 결합 탐지기는 실시간 제약과 높은 탐지 정확도를 동시에 만족하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 시스템에서는 입력 영상들 중에서 의미 있는 것들만을 선택해 이들만을 비교하는 효과적인 키 프레임 선택 방법을 채택하였다. 따라서 루프 탐지에 필요한 영상 비교를 대폭 줄일 수 있다. 또한 본 시스템에서는 루프 결합 탐지의 정확도와 효율성을 높이기 위해, 키 프레임 영상들을 시각 단어들로 표현하고, DBoW 데이터베이스 시스템을 이용해 키 프레임 영상들에 대한 색인을 구성하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시각 루프 결합 탐지기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
현재 AVC 장비의 운영방법은 하나의 센서가 고장 나면 해당 차로의 교통량 속도 차량 종류에 대한 모든 정보의 생성을 중단하고 있다. 현재의 운영방법은 정상 센서에서 수집한 자료들을 활용하지 않는다는 비효율이 존재한다. 본 연구는 이런 비효율을 개선하기 위하여 일부 센서가 고장 난 AVC (Automatic Vehicle Classification)장비에서 교통량과 속도의 산출 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 센서의 고장유형을 총 4가지로 분류하였으며, 각 고장유형별로 교통량과 속도를 산출하고 이에 대한 정확도분석을 수행하였다. 그 결과 교통량은 정확도가 매우 높은 값(정확도: 100%, 98%, 97%)으로 산출이 가능하였으며, 속도의 경우 충분히 받아들일 만한 수준의 속도 값(RMSE 값 16.9 이하)이 산출되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법론들을 사용하면 AVC 장비의 운영 효율을 증가 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 텔레메트리 시스템에 적용하기 위한 PLL 기반의 시각동기 알고리즘을 제시하고 FPGA 로직을 구현하였다. 텔레메트리 시스템에서 대형 비행체의 경우 각각의 분산 획득 장치들을 통해 상태정보를 계측하여 실시간으로 비행 상태를 분석해야하므로 정밀도 향상을 위한 장치 및 시스템 간의 시각 동기의 중요성이 커지고 있다. 이 때문에 시각동기 기법으로 타 시각동기 방법보다 복잡도가 적고, 동기를 위한 추가적인 메시지 전송을 최소화하여 데이터 처리에 적은 시간이 소요되는 PLL 기반의 시각동기 알고리즘을 제안하였다. 타당성을 확인하기 위해 python 시뮬레이션을 수행하였으며 최종적으로 FPGA 내에 VHDL 로직을 구현하여 시각 동기 성능을 확인하였다.
본 연구는 IT 전문가들이 행복하게 직무를 수행함에 있어 필요한 요인들이 무엇인지를 동태적이고 구조적인 Causal Loop Diagram을 통해 파악하고 개인적, 조직적, 정부 차원의 행복 촉진 요인들을 제시하였다. 본 연구에 적용한 시스템 다이내믹스 방법론은 수치적인 정확성을 추구하는 대신에 상식적 피드백 구조의 CLD를 통해 행태의 개연성을 추구하는 질적 연구기법이다. 6개의 CLD에서 직무만족, 조직몰입, 긍정감성, 부정감성, 우호적 관계, 직무지속의도 등의 핵심요인들과 그들에 영향을 미치는 다수의 원인요인들이 IT 전문가들의 직무 행복을 파악하기 위한 통합적 시각으로 조명되었다. 본 연구는 변수간의 단편적인 관계를 살펴보는 양적 연구에서 나아가 전체 요인들을 상호 구조적이고 현실적인 시각으로 살펴보는 탐색적 연구로서 의미가 있다.
This paper presents a robot manipulator kinematic motion control scheme based on velocity feedback loop. The desired joint velocity is obtained by the feature-based visual servoing and is used in the joint velocity control loop system for trajectory control of the robot manipulator. The asymptotic stability of the closed loop system is shown by the Lyapunov method. Effectiveness of the proposed method is shown by simulation and experimental results on a robot manipulator with two degree of freedom.
With emphasis on the importance of systems thinking for the establishment of learning organization, Senge in his famous book "The Fifth Discipline", explains in depth four disciplines such as personal mastery, mental models, shared vision, team learning, which are all geared up to the implementation of learning organization. However, two critical pitfalls are found: First, a holistic picture is absent in his presentation of learning organization, which just seems like a puzzle with linking pieces missing between disciplines. Secondly, as is often the case too much details are discussed in expense of insights on each discipline. This paper thus attempts to draw core metaphysical insights underlying Senge's learning organization disciplines by reinterpreting them from oriental perspectives; and to identify mechanisms depicting how they are working together as a whole, which is enabled by exploiting causal loop diagrams as a tool of systems thinking. In addition some thoughts on the implications of systems thinking on each of the learning organization disciplines.
For mobile robot, recognizing its current location is very important to navigate autonomously. Especially, loop closing detection that robot recognize location where it has visited before is a kernel problem to solve localization. A considerable amount of research has been conducted on loop closing detection and localization based on appearance because vision sensor has an advantage in terms of costs and various approaching methods to solve this problem. In case of scenes that consist of repeated structures like in corridors, perceptual aliasing in which, the two different locations are recognized as the same, occurs frequently. In this paper, we propose an improved method to recognize location in the scenes which have similar structures. We extracted salient regions from images using visual attention model and calculated weights using distinctive features in the salient region. It makes possible to emphasize unique features in the scene to classify similar-looking locations. In the results of corridor recognition experiments, proposed method showed improved recognition performance. It shows 78.2% in the accuracy of single floor corridor recognition and 71.5% for multi floor corridors recognition.
Loop-mediated isothermal amplification (LAMP)법은 등온에서 DNA 주형을 변성시키지 않고 실시하기 때문에, autocycling 가닥 변위 DNA 합성에 의존한다. 그래서 고가의 PCR 장비를 필요로 하지 않고 등온 유지가 가능한 저가의 장비인 항온 수조, 오븐, 온장고 등에서 증폭이 가능하다. 본 연구진은 Streptococcus parauberis의 random primer중에서 5개를 선정하여, 신장도가 높은 2개의 primer를 이용하여 최적 반응온도 및 최적 반응시간, 최적 반응 조건들을 확립하였다. 그리고 기존의 PCR과 LAMP의 민감도의 비교 분석을 측정한 결과, LAMP의 높은 검출 한계를 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 non-target DNA의 영향을 받지 않고 등온 조건 하에서 DNA를 증폭시킬 수 있는 LAMP법과 SYBR-green I를 이용하여 시각화시켰으며, 기존의 PCR과 비교 분석함으로써, S. parauberis에 대한 신속하고 정확한 진단법을 확립하였다.
한국어 단어의 글자 수, 받침의 수와 위치, 합성어 여부가 기억폭에 미치는 효과를 검증하였다. 그 결과, 전반적으로 글자가 많은 단어일수록 기억폭이 작았으며, 두 글자 단어들에서 받침이 많을수록 기억폭이 더 작았고(기억폭에 대한 받침효과), 합성어보다 단일어의 기억폭이 더 컸다. 단어당 읽기 속도를 측정한 결과, 글자가 많은 단어일수록 속도가 느렸지만, 두 글자 단어들에서 뒷받침단어의 읽기 속도가 받침없는 단어, 앞받침단어 및 양받침단어보다 더 빨랐고(읽기 속도에 대한 말미 받침효과), 합성어보다 단일어의 읽기 속도가 더 빨랐다. 기억폭과 읽기 속도간에 관찰된 이러한 관계는 단어길이효과에 대한 음운루프설명과 잘 부합되지 않으며, 기억폭이 음운정보 뿐만 아니라 시각적 캐시에 표상되는 철자 정보의 영향을 받는다는 설명을 지지해준다.
다수의 출력변수를 가지고 있는 실시스템에서, 출력변수의 측정치가 어떠한 사정(하드웨어상 혹은 제어대상의 특성 등)에 의하여 동시에 전부 검출되어지지 않고, 측정방식이나 성분이 유의한 것끼리 몇개씩 서로 조금씩 틀린 시각에 측정되어 차례로 디지틀 계산기에 입력되어지는 경우가 있다. 다시 말하면, P개의 검출량이 조금씩 틀린 시각 $kT_{o}+t_{1},kT}o}+t_{2}.{\cdot}{\cdot}{\cdot},kT_{o}+t_{r}(0{\le}t_{1}{<}t_{2}{<}{\cdot}{\cdot}{\cdot}{<}t_{r}{<}T_{0})$에 각각 $P_{1},P_{2},{\cdot}{\cdot}{\cdot},P_{r}(P=P_{1}+P_{2}+{\cdot}{\cdot}{\cdot}+P_{r})$개씩 측정되어 얻어지게 된다/ 본 논문에서 말하는 다중 시리얼 샘플링이라고 하는 것은 이와같은 데이터의 취득방식을 의미하고 있다. 종래의 관측기이론에서는 P개의 검출량을 가진 제어대상의 상태추정에는 P개이 데이터를 동시에 필요로 하고 있다. 따라서 종래의 관측기이론을 그대로 상기와 같은 대상에 적용하게 되면, P개의 측정치가 전부 얻어지는 시간 $T_o$마다 상태의 추정치를 갱신하는 관측기가 얻어진다. 그러므로, 이와같은 관측기를 사용하게 되면 임의의 시각에 한조의 출력변수가 검출되더라도 그 정보를 직접 이용하지 못하고 나머지의 출력변수가 전부 검출될 때까지 기다리지 않으면 안되게 되므로, 하드웨어사의 기능을 최대한 이용하지 못하고 있는 것이 아닌가 생각된다. 본 논문에서는 상기와 같은 시스템에 있어서, 한조의 출력변수가 검출될 때마다 관측기의 내부상태를 갱신해서 새로운 상태추정치를 얻을 수 있는 $'$다중시리얼 샘플링형 관측기$'$를 제안하고 그의 구성가능성을 증명한다. 또한, 다중시리얼 샘플링형 관측기의 출력으로 폐루프를 구성하였을 경우, 전체 제어계의 안정성에 관한 문제를 검토하고, 시뮬레이션에 의하여 본 논문에서 제안된 관측기의 유효성을 확인한다.유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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