본 논문은 사실적인 3D 얼굴 모델링과 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 사실적인 3D 얼굴 모델링 기법에서 개별적인 3D 얼굴 모양과 텍스쳐 맵을 만들기 위해 Generic Model Fitting 기법을 적용하였다. Generic Model Fitting에서 Deformation Function을 계산하기 위해 개별적인 얼굴과 Generic Model 사이의 대응점을 결정하였다. 그 후, Calibrated Stereo Camera로부터 캡쳐 된 영상들로부터 특징점을 3D로 복원하였다. 텍스쳐 매핑을 위해 Fitted된 Generic Model을 영상으로 Projection하였고 사전에 정의된 Triangle Mesh에서 텍스쳐를 Generic Model에 매핑 하였다. 잘못된 텍스쳐 매핑을 방지하기 위해, Modified Interpolation Function을 사용한 간단한 방법을 제안하였다. 3D 얼굴 표정을 생성하기 위해 Vector Muscle기반 알고리즘을 사용하고, 보다 사실적인 표정 생성을 위해 Deformation 과 vector muscle 기반의 턱 rotation을 적용하였다.
최근 과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 과학, 기술, 산업 간의 관계를 r명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고자 한다. 한국의 지식흐름을 정량적으로 측정할 수 있는 방법은 미국특허의 인용정보와 유럽특허의 인용정보를 이용하는 방법이 있으나 본 연구는 한국인이 미국에 출원한 인용정보를 이용하여 한국의 과학-기술-산업에 대한 흐름을 분석하고자 한다. 이를 위해 미국특허에 인용된 학술문헌정보를 추출하여 특허의 기술 분야와의 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 수정하여 기술-산업간 지식흐름 데이터를 산출하여 이를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 overlap function을 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 살펴보고자 한다.
본 논문은, 대표적인 FACTS기기중의 하나인 싸이리스터제어 병렬보상기의 특성 연구를 수행한다. 이를 위하여 푸리에 공간에서 전력조류 조건을 만족하는 싸이리스터 점호각을 수치해석적으로 구하고, 그 계산 결과를 이용하여 정상상태 및 고조파 특성을 해석하였다. 그리고, Poincare Mapping 이론을 이용한 스위칭 주파수영역에서 안정도 해석과 EMTP 시뮬레이션을 이용한 시평면상에서 해석결과의 검증 및 여러 운전점에서 과도응답특성의 비교연구를 수행하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권2호
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pp.98-109
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2010
This paper deals with a new method of unmanned aerial vehicle (UAV) recovery when a UAV fails to get a global positioning system (GPS) signal at an unprepared site. The proposed method is based on the simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. It is a process by which a vehicle can build a map of an unknown environment and simultaneously use this map to determine its position. Extensive research on SLAM algorithms proves that the error in the map reaches a lower limit, which is a function of the error that existed when the first observation was made. For this reason, the proposed method can help an inertial navigation system to prevent its error of divergence with regard to the vehicle position. In other words, it is possible that a UAV can navigate with reasonable positional accuracy in an unknown environment without the aid of GPS. This is the main idea of the present paper. Especially, this paper focuses on path planning that maximizes the discussed ability of a SLAM algorithm. In this work, a SLAM algorithm based on extended Kalman filter is used. For simplicity's sake, a blimp-type of UAV model is discussed and three-dimensional pointed-shape landmarks are considered. Finally, the proposed method is evaluated by a number of simulations.
The purpose of this study is to develope a CAD-based tool for rasterization of polygonal vector map in AutoCAD. To identity the layer property of polygonal entity with user-defined coordinates as topology, algorithm in processing entity data of selection set that intersected with scan line was used, and the layers were extracted sequentially by sorted intersecting points in data-list. In addition to the functions for querying and modifying topology, two options for mapping were set up to construct plan projection type and to change meshes' properties in existing DTM data. In case of plan projection type, user-defined cell size of 3DFACE mesh is available for more detailed edge, and topological draping on landform can be executed in case of referring DTM data as an AutoCAD's drawing. The concept of algorithm was simple and clear, but some unexpectable errors were found in detecting intersected coordinates that were AutoCAD's error, not the utility's. Also, the routines to check these errors were included in algorithmic processing. Developed utility named MESHMAP was written in entity data control functions of AutoLISP language and dialog control language(DCL) for the purpose of user-oriented interactive usage. MESHMAP was proved to be more effective in data handling and time comparing with GRIDMAP module in LANDCADD which has similar function.
A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
본 논문에서는 최근에 관심을 모으고 있는Table Look- Up형의 FPGA를 위한 다출력 함수로직 합성 알고리즘에 대해 기술한다. 본 고에서 제안하는 TLU형 FPGA를 위한 다출력 함수 로직 합성 방법은 기능적 분해 방법을 사용하였으며, 이 방법을 이용한 2가지의 새로운 알고리즘을 설명한다. 첫번째는 한 출력에 적용한 Rofh-Karp 알고리즘을 다출력에 웅용할 수 있도록 확장하였으며, 두 번째는 분해과정에서 공통 분해 함수를 찾는 효과적 인 알고리즘을 제안한다. 기술 매핑의 최적화 대상은 CLB 개수를 고려했으며, 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘과의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 새로운 알고리즘을 구현하여 실험한 결과를 기존의 다출력 함수 분해 방법과 비교하면 CLB 의 개수, 네트 수 등 성능과 수행 시간에서 매우 만족할 만한 결과를 얻었다.
최근 이더넷 신호를 융통성 있게 구성하도록 하는 FlexE는 OTN을 통해 투명하게 전달하기 위하여 OTN으로 수용하는 것을 ITU-T에서 권고하고 있다. FlexE신호를 OTN 페이로드로 맵핑할 때 발생할 수 있는 비트율 차이를 보상하기 위하여 유휴 코드워드를 제거하거나 삽입하는 방법을 사용한다. 그러나 이와 같은 방법을 구현하기 위해 필요한 세부적인 기능 블록은 아직 공개되고 있지 않다. 본 논문에서는 최근 ITU-T 요구사항을 기초로 하여 400G급을 기준으로 FlexE 신호의 OTN 맵핑을 위한 세부적인 기능 블록을 살펴보았다. 또한 세부 기능 블록을 바탕으로 유휴 코드워드의 제거 및 삽입되는 발생 특성을 얻기 위하여 수학적인 분석을 하였고, 이를 이용한 시뮬레이션을 결과를 보였다.
The analysis model is the power law creep material containing an elliptical rigid inclusion subjected to the arbitrarily directional stress on infinite boudary. The stress analysis is performed using the conformal mapping function and complex pseudo-stress function. The stress distributions near an elliptical rigid inclusion are obtained with various ellipse shapes, strain hardening exponents and directions of applied stress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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