최근 각광을 받고 있는 지도(이하 맵)를 활용한 서비스는 맵에 접근한 후 인터페이스를 통해 다양한 매쉬업 형태의 결과를 제공하는 방식이다. 이러한 서비스는 사용자에게 정확한 정보를 제공할 수는 있지만 맵의 재활용은 어렵다. 본 논문의 스케치맵 시스템은 기존의 대형 맵 시스템과는 달리 목적에 부합하는 특정 지점과 경로를 XML 문서로 표현한다. 또한, 스케치맵 간에 클러스터링 방법을 사용함으로써 맵에서 표현되는 지점을 최적의 내용으로 갱신한다. 그 결과로서, 목적지점에 대한 경로를 간단하게 약도로 표현하기 위해 설계된 맵 서비스 시스템이다. 본 시스템은 스케치 맵의 XML 문서 입력에 대하여 스케치맵 생성기에서 분석 분할 클러스터링의 과정을 통해 유효한 형태의 스케치맵을 생성한다. 스케치맵의 분할 및 병합을 위한 질의처리 방법으로는 LCS(Longest Common Subsequence) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 본 스케치맵 시스템에 대한 기대효과를 시뮬레이션으로 제시하여 정보와 지식을 공유하는 보이는 맵들이 모여 거대한 맵을 형성함으로서 새로운 검색 포털로서의 역할을 수행할 수 있음을 보인다.
An autonomous semantic-map building method is proposed, with the robot localized in the semantic-map. Our semantic-map is organized by objects represented as SIFT features and vision-based relative localization is employed as a process model to implement extended Kalman filters. Thus, we expect that robust SLAM performance can be obtained even under poor conditions in which localization cannot be achieved by classical odometry-based SLAM
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
연구에서는 2007년 고시예정인 산지이용구분도를 정확하고 효율적으로 작성하기 위하여 GIS에 기반한 산지이용구분도 작성방법을 수립하였다. 산지이용구분도 작성절차는 임지추출 및 보완, 법정용도지역 구분, 기타 보전 및 준보전산지 구분, 지적기반 수치산지이용구분도 작성, 산지이용구분도(안) 편집 및 출력, 검수 및 보완 등 6단계로 구성하였다. 수립된 작성절차를 적용하여 경기도 화성시 지역을 대상으로 축척 1:25,000 14도엽 및 1:5,000 173도엽의 산지이용구분도와 산지이용구분대장을 작성하였다.
It is essential to estimate the vehicle localization for an autonomous safety driving. In particular, since LIDAR provides precise scan data, many studies carried out to estimate the vehicle localization using LIDAR and pre-generated map. The road marking always exists on the road because of provides driving information. Therefore, it is often used for map information. In this paper, we propose to generate the Gaussian mixture map based on road-marking information and localization method using this map. Generally, the probability distributions map stores the single Gaussian distribution for each grid. However, single resolution probability distributions map cannot express complex shapes when grid resolution is large. In addition, when grid resolution is small, map size is bigger and process time is longer. Therefore, it is difficult to apply the road marking. On the other hand, Gaussian mixture distribution can effectively express the road marking by several probability distributions. In this paper, we generate Gaussian mixture map and perform vehicle localization using Gaussian mixture map. Localization performance is analyzed through the experimental result.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식네트워크를 구성하는지 알아본다.
In previous study, it showed that the MAP was greatly effective polishing process for magnesium plate. But it had lower efficiency than magnetic materials such as SM45C. It was very difficult to cut non-magnetic materials using the MAP process because the process was fundamentally possible by help of a magnetic force. This study aimed to verify analytically formation of the magnetic field in a case of the non-magnetic materials especially focused on magnesium plate. So, In this study, the magnetic density flux was predicted using simulation program. As a result, the magnetic density flux was lower at the center of pole on inductor than outside. It had same result on the experimental verification. And magnetic force was lower according to increase of working gap. So, to improve the magnetic force, permanent magnet was installed under the workpiece. In that case, the magnetic density flux not only at center but also at outside of pole was increased. Therefore, the efficiency of magnetic abrasive polishing was also increased. A design of experimental method was adopted for assessment of parameters' effect on the MAP results of magnesium plate for improving the magnetic force.
터보 코드는 반복 복호를 하기 때문에 긴 복호시간을 필요로 한다. 고속 통신을 하기 위해서는 복호 시간을 줄여야 하며 이는 병렬 처리를 통해 해결할 수 있다. 하지만 병렬 처리 시 메모리 경합이 발생할 수 있는데 이는 복호기의 성능을 저하시킨다. 이러한 메모리 정합을 피하기 위해 2006년 QPP 인터리버가 제안되었다. 본 논문에서는 QPP 인터리버에 적합하며 비교적 적은 지연 시간을 갖고 회로의 크기도 줄인 MDF 기법을 제안한다. 그리고 MDF 기법을 사용한 MAP 복호 모듈의 설계를 보인다. 구현한 복호기는 Xilinx 사의 FPGA에 타켓팅하였으며 최대 80Mbps의 처리율을 보인다.
본 연구는 동영상과 수치지도를 결합하는 기법 및 공정의 개발을 그 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상을 GIS에 도입하는 과정에서 필요한 동영상의 위치색인(georeferencing)기법을 개발하고 실험용 데이터베이스를 구축하여 평가를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 동영상의 georeferencing 기법은 DGPS를 이용한 위치측정, 이상점의 제거, 지도융합기법, time-tag을 이용한 동영상의 위치색인 등으로 구성되며, 정확한 위치가 알려져 있는 가로등을 기준점으로 위치정확도 평가를 행한 결과, 92.8%의 기준점이 전후 2프레임안에 포함되는 결과를 얻었다. 본 논문의 궁극적 의미는 기존의 2차원 수치지도의 한계를 넘어선 새로운 개념의 수치지도에 대한 가능성을 제시하였다는 것에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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