To augment emotion and immersion in virtual reality (VR), technological research based on scent displays have increased in recent years. The results of extensive studies have enabled the development of methods to interface head mounted displays (HMDs) with scent devices, and the possibility of VR applications of this development was identified via several demonstrations in actual VR environments. Despite all these efforts, more practical methods and conditions for scent display in VR environments are yet to be developed. To efficiently interface VR and scent, this study proposes three ways to set the position for scent display and scent conditions. The first is scent display using local positioning in the VR engine, the second is scent display using the relative distance and orientation between user and object in VR environments, and the third is scent display using time setting. In this study, we developed scent devices using a piezo actuator to validate the proposed method and successfully conducted demonstrations and experiments.
Autonomous vehicles require precise knowledge of their position, velocity and orientation in all weather and traffic conditions in any time. And, these information is effectively used for path planning, perception, and control that are key factors for safety of vehicle driving. For this purpose, a high precision GNSS technology is widely adopted in autonomous vehicles as a core localization and navigation method. However, due to the lack of infrastructure as well as cost issue regarding GNSS correction data communication, only a few high precision GNSS technology will be available for future commercial autonomous vehicles. Recently, a high precision GNSS sensor that is based on a Broadcast-RTK system to dramatically reduce network maintenance cost by utilizing the existing broadcasting network is released. In this paper, we present the performance test result of the broadcast-RTK-based commercial high precision GNSS receiver to test the feasibility of the system for autonomous driving in Korea. Massive measurement campaigns covering of Korea region were performed, and the obtained measurements were analyzed in terms of ambiguity fixing rate, integer ambiguity loss recovery, time to retry ambiguity fixing, average correction information update rate as well as accuracy in comparison to other high precision systems.
본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
차세대 전자 디스플레이 관련 제품의 휴대편리성, 유연성, 경량화, 대형화 등의 요구조건을 확보할 수 있는 유기반도체 소재기반 소프트 일렉트로닉스에 많은 관심이 모아지고 있다. 소프트 일렉트로닉스의 응용분야로는 전자 신문, 전자 책, 스마트카드, RFID 태그, 태양전지, 휴대용 컴퓨터, 센서, 메모리 등이 있으며, 핵심소자는 유기 전계효과 트랜지스터(organic field-effect transistor, OFET)이다. OFET의 고성능화를 위해서는 유기반도체, 절연체, 전극 구성소재들이 최적화 구조를 형성하도록 적층되어야 한다. 필름형성화 과정에서 대부분의 유기반도체 소재는 결합력이 약한 van der Waals 결합으로 자기조립 결정구조를 형성하므로, 이들의 결정성 필름구조는 주위 환경(공정변수 및 기질특성)에 의해 크게 달라진다. 특히 기질의 표면 에너지(surface energy) 및 표면 거칠기(surface roughness)에 따라 유기반도체 박막 내 결정 구조 및 배향 등은 크게 달라져, OFET의 전기적 특성에 큰 차이를 미친다. 유기친화적 절연층 소재 및 표면개질화는 전하이동에 유리하도록 용액 및 증착공정 유기반도체 박막의 결정구조 및 배향을 유도시켜 OFET의 전기적 성능을 향상시킬 수 있다.
소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
높은 큐리온도를 가진 다결정 세라믹스 $Sr_{2}Nb_{2}O_{7}$ 및 $La_{2}Ti_{2}O_{7}$을 화학적공침법으로 제조하고 하소분말의 입도분포와 상구조 및 소결특성 등을 조사하였으며, 소결온도에 따른 입자배향도와 전기적 특성을 선행연구 고상반응법 및 용융염합성법과 비교하였다. 화학적공침법을 이용함으로써 고상반응법에 비해 $100{\sim}150^{\circ}C$ 낮은 하소온도에서 단일상을 얻을 수 있었고, 특히 $Sr_{2}Nb_{2}O_{7}$의 경우, $700^{\circ}C$에서 중간 생성물 $Sr_{5}Nb_{4}O_{15}$가 생성된 후 $800^{\circ}C$의 낮은 하소온도에서 단일상이 나타났으며 얻어진 하소분말도 미세하고 균일하였다. 화학적공침법에 의해 $1500^{\circ}C$에서 소결한 $Sr_{2}Nb_{2}O_{7}$ 세라믹스는 이론밀도의 97%에 달하는 우수한 소결성을 보였을 뿐만 아니라 (0k0) 방향의 입자배향도가 현저히 컸으며, 결과적으로 절단방향에 따른 유전특성의 이방성을 나타내어 a-cut 방향의 유전율은 단결정에 비해 손색이 없었다.
다수의광학위성센서들이선형 배열 형태에 기반을두고설계되었다. 널리 알려진 광학위성센서의 종류는 다음과 같이 경로 평행 방향 1열스캐너(along-track line scanner), 경로 직각 방향 1열 스캐너(across-track linescanner), 3열 스캐너(three- line scanner)로 구분할 수 있다. 이들 센서들을 이용하여 위성 및 항공기에서 지상지물의 정확한 위치정보를 획득하려고 할 때 센서의 외부 표정요소와 내부 표정요소는 매우 중요한 요소들이다. 이들 센서들의 영상생성기하구조는 태양에 의한열영향, 진동, 바람등의 다양한 물리적 현상들에 의하여 시시각각 변동될 가능성이 있기에 내부표정요소의 편의가 지상에 미치는 영향을 분석하는 것은 매우 중요하다. 실제적인 비행경로와 자세정보를 바탕으로 생성된 시뮬레이션 자료를 이용하여 본 연구에서는 각 센서의 초점거리에 편의량을 점진적으로 추가하면서 실험과 분석을 수행하였으며, 또한 비행고도를 고고도와 저고도의 두가지 경우로 비교하였다.실험결과, 경로평행방향 1열 스캐너의 경우에 초점거리편의량의 증가가 지상스캔라인방향(Y 방향)의 오차를 유발하였으며, 경로 직각 방향 1열 스캐너의 경우 스캔라인방향과 수직방향으로 오차가 증가하였고, 3열 스캐너의 경우에는 수직방향으로만 오차가 증가하였다. 이들 실험결과는 향후 새로운 센서개발과 센서캘리브레이션 정확도에 가이드라인을 제공할 수 있다고 본다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.
고주파 마그네트론 스펏터링법을 이용하여 La 성분비에 따른 PLT 박막을 제조하였다. 낮은 분위기압력하에서 PLT 박막은 높은 C 축 배향성을 보였다. PLT 박막의 C축 배향성은 분위기 압력과 La 성분비가 증가할수록 XRD 와 SEM 분석에서 감소함을 확인하였다. La의 성분비가 증가할수록 PLT 박막의 비유전율은 증가하였으며 잔류분극은 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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