본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.
다채널 디지털 GPS 수신기를 구현하기 위하여 RF-to-IF엔진 (엔진 1), 신호처리 엔진 (엔진 2), 항법 소프트웨어를 개발하였다. 고속 SiGe HBT률 이용한 LNA, 믹서, VCO 등의 하이브리드 IC를 COB형태로 구현하여 엔진 1 보드에 부착하였다. 6채널 디지털 상관기를 클락 및 마이크로프로세서 인터페이스와 함께 Altera Flex 10K FPGA 및 ASIC 기술로 구현하였다. 항법 소프트웨어는 GPS 신호의 트래킹 및 획득을 위한 상관기 제어, 메시지 저장, 위치 계산 등을 수행한다. 개발된 GPS수신기는 단일 채널 신호를 발생하는 STR2770 시뮬레이터를 이용하여 테스트하였는데, 성공적인 항법 신호획득 및 위치 계산 결과를 확인하였다.
본 연구에서는 공간정보를 활용하여 구현가능한 방범 관련 기능 및 서비스를 평가할 수 있는 기준을 도출하고, 도출된 기준별 상대적 중요도를 계산하여 최종적으로 공간정보 기반 지능형 방범서비스 어플리케이션의 적용 기능/서비스 대안에 대한 우선순위를 제시하였다. 또한 현재 정부 및 지자체 주도하에 운영 중인 10여개의 국민안심서비스의 연계방안과 세부 서비스 구현방안을 함께 제시함으로써 실질적인 사업화 및 실증화가 가능한 공간정보 기반 지능형 방범 앱서비스 모델을 제시하였다. 최종 평가기준은 1계층에 속하는 3가지와 2계층에 속하는 12가지의 평가기준에 따라 AHP 중요도 평가분석을 수행하였으며, 이를 토대로 긴급상황 시 대처방안, 보호자 실시간 위치파악 및 미아/치매환자전용 단말 사용, 사용자 참여 및 정보제공 등의 지능형 방범서비스 어플리케이션 구현방안을 모색하였다.
건설 프로젝트에서 정보관리 시스템은 도면, 문서관리, 행정처리 위주로 사용되고 있으며, 실시간 의사소통 및 참여자간의 의사전달 관리를 지원하는데는 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 커뮤니케이션 방식과 콘텐츠를 지원하는 플랫폼 비즈니스 시대에 맞추어 프로젝트 참여자간 의사전달 관리를 지원하는 협업 플랫폼을 개발함으로써 효과적인 의사소통, 정보공유 및 업무관리 효율화에 기여하고자 한다. 도면 및 문서관리 또는 행정업무 중심으로 사용되는 기존 프로젝트 또는 사업관리 시스템에서 벗어나 프로젝트 참여자간 커뮤니케이션 및 협업과 관련된 일련의 활동을 지원하는 협업 플랫폼(CCP)을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서 개발된 CCP는 설문조사를 통해 협업 플랫폼 사용에 따른 효과가 검증되었으며, 기존 커뮤니케이션 또는 협업 방식에 비해 정보공유 및 배포, 기록 및 추적관리가 용이하며, 자신의 업무능력 향상에 기여한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.
움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.
제어를 위한 기구부의 위치 정보는 BLDC 모터의 홀센서를 이용하여 정확한 위치 및 속도제어가 가능하도록 알고리즘을 구현하였으며, 실제 기구부의 방위각과 고도각에 대한 제어 정밀도를 측정한 결과 최대 $2.02^{\circ}$, $1.01^{\circ}$. 오차범위 $1.86^{\circ}$이내로 비교적 정확하였다. 태양광 발전 모니터링 시스템은 LCU를 중심으로 한 통합 모니터링 제어 시스템으로 모든 장비들은 1:N 방식으로 다중 동시접속이 가능하고, 원격지에서 시스템의 제어 및 현재 상태에 대한 실시간 감시가 가능하도록 개발하였다.
The purpose of this study is to analyze elementary teachers' science class objectively and quantitatively using Mobile Eye Tracker. The mobile eye tracker is easy to wear in eyeglasses form. And experiments are collected in video form, so it is very useful for realizing objective data of teacher's class situation in real time. Participants in the study were 2 elementary teachers, and they are teaching sixth grade science in Seoul. Participants took a 40-minute class wearing a mobile eye tracker. Eye movements of participants were collected at 60 Hz, and the collected eye movement data were analyzed using SMI BeGaze 3.7. In this study, the area related to the class was set as the area of interest, we analyzed the visual occupancy of teachers. In addition, we analyzed the linguistic interaction between teacher and students. The results of the study are as follows. First, we analyze the visual occupancy of meaningful areas in teaching-learning activities by class stage. Second, the analysis of eye movements when teachers interacted with students showed that teacher A had a high percentage of students' faces, while teacher B had a high visual occupation in areas not related to classes. Third, the linguistic interaction of the participants were analyzed. Analysis areas include questions, attention-focused language, elementary science teaching terminology, daily interaction, humor, and unnecessary words. This study shows that it is possible to analyze elementary science class objectively and quantitatively through analysis of visual occupancy using mobile eye tracking. In addition, it is expected that teachers' visual attention in teaching activities can be used as an index to analyze the form of language interaction.
본 논문에서는 모바일 단말기에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 기술을 바탕으로 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 어디에서든지 차량 조회 및 차량 위치 추적을 위한 시스템을 제안한다. 모바일 단말기에서 획득된 차량의 정보는 부호화되어 무선 통신망을 통하여 원격지의 서버로 전송된다. 원격지의 서버는 복호화 과정을 거쳐 전송된 텍스트 형식의 차량 번호와 위치 정보는 실시간 추정한 공간상관거리를 통하여 가용자의 위치를 측정하기 위해 공간정보와 속성 정보를 갖는 수치 값들 가운데 원하는 데이터 값에 가장 우선하는 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 이동 가능한 차량 번호판 인식 시스템을 구현한다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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