• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2010년 춘계학술대회논문집
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• pp.242-246
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• 2010

To determine the trajectories and the impact of rain drops on the facade of a tall building, a particle tracking method is employed form steady state simulation of turbulent flow around the building. The simulation is performed for the upper part of the building comprising a detailed louver system. Rain is trapped at relative high rates on the roof and the penthouse, with Local Intensity Factors (LIF's) of the order of 1. The upper parapets and upper floors get a fair amount of wetting with LIF's of the order of 0.6. The wetting decreases downwards reaching values of 0.2 to 0.25 at the level of the louver system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.311-316
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• 2009

본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.