혼합 현실(MR : Mixed Reality) 기술의 발전은 의료 지원 장비 연구와 개발에 큰 영향을 주고 있다. 특히 현장에서 발생하는 응급 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원한다. MR 기술은 가상 정보를 실세계에 결합시켜 사용자가 실세계에서 가상 객체를 볼 수 있게 함으로써 응급 처치 및 현장 지원의 접근을 가능하게 한다. 그러나 장비의 특성 상 가상 객체를 사용자 시각 기준으로 정확히 일치시키는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위해 본 논문은 MR 환경에서의 3차원 생체 객체 인식 및 정합 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 사용자 측면에서 광학 기반 HMD를 장착한 상태에서 가상 오브젝트가 렌더링되어 가시화될 때 사용자의 시야인지 오차를 줄일 수 있었고 스켈레톤 인식 중 관절-Loss 현상을 없앨 수 있었다. 제안 방법은 실제 사용자 시야와 가상 이미지 사이의 오차를 줄이며, 가상 객체 인식 및 정합 과정에서 발생하는 오차를 감소시키는 기초를 제공할 수 있다. 본 연구를 활용하여 응급 처치를 위한 원격 의료 지원 시스템의 정확도를 개선하는 데 이바지할 것으로 기대된다.
현재 국내 포털사이트 및 기타 공공기관에서 제공하는 지오코딩 서비스는 어드레스-포인트 지오코딩 기법을 활용한다. 이 기법은 매우 높은 위치 정확도를 가지는 반면, 데이터의 품질이 지오코딩 결과물에 큰 영향을 미치며, 3차원 주소에 대한 지오코딩 및 역 지오코딩에 활용될 수 없다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 미국 센서스 국에서 개발한 도로 기반 지오코딩 기법에 기반 하여, 우리나라 도로명주소를 활용한 지오코딩 기법을 제시한다. 이때, 본 연구에서 제안하는 지오코딩 기법은 (1) 단일 건물을 표현하는 2차원 주소뿐만 아니라 지하 건축물 또는 실내 공간까지 포함하는 3차원 주소의 지오코딩을 지원하는 지오코딩 기법과, (2) 특정 지점을 주소로 반환하는 역지오코딩 기법으로 구분된다. 실제 연구 대상지역을 대상으로 제안한 지오코딩 기법을 적용한 결과, 도로명주소의 지오코딩 시 82.63% 매칭률, 역 지오코딩 시 98.5% 매칭률을 가지는 것으로 나타났으며, 평균 위치 오차가 1.7미터로 나타남에 따라 제안한 지오코딩 기법을 활용한 위치 기반 서비스가 가능함을 보였다. 지오코딩 기법 개발에 있어, 본 연구에서는 주소 정규화를 위한 파싱 알고리즘 및 농촌지역, 도로종속 구간 등의 일부 지역을 고려하지 않고 수행하였다. 이에 향후 연구에서는 이와 같은 사항을 고려한 개선된 지오코딩 기법이 제시될 필요가 있다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
뉴스페이스(new space) 시대가 도래함에 따라 국내 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상과의 글로벌 융합활용 기술확보가 대두되고 있다. 일반적으로 다중센서 위성영상은 취득 당시의 다양한 외부요소로 인해 영상 간 상대적인 기하오차(relative geometric error)가 발생하며, 이로 인해 위성영상 산출물의 품질이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 존재하는 상대기하오차를 최소화하기 위한 정밀영상정합(fine-image registration) 방법론을 제안한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 중첩영역을 선정한 후 두 영상 간 공간해상도를 통일한다. 이어서, 특징 및 영역 기반 정합기법을 결합한 형태의 하이브리드(hybrid) 정합기법을 이용하여 정합점(tie-point)을 추출한다. 그리고 피라미드(pyramid) 영상 기반의 반복적 정합을 수행하여 정밀영상정합을 수행한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 Sentinel-2A 및 PlanetScope 영상을 이용하여 제안기법의 정확도 및 성능을 평가하였다. 그 결과, Sentienl-2A 영상 기준 평균 Root Mean Square Error (RMSE) 1.2 pixels, PlanetScope 영상 기준 평균 RMSE 3.59 pixels의 정확도가 도출되었다. 이를 통해 제안기법을 이용하여 효과적으로 정밀영상정합을 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 미래 교수-학습방법 유형과 학습 공간 유형을 분석하여 교수-학습방법 유형에 적합한 공간 유형을 연결(matching)해보고, 공간 유형별 교수-학습방법과 학습양식의 활용정도를 학교급별로 제안하고자 하였다. 그 결과, 플립 러닝, 디퍼 러닝, 협력 학습, 몰입형 가상현실 학습, 놀이 학습, OER활용 학습 등 6가지의 교수-학습방법 유형과 놀이 및 탐구 공간, 제작 및 거치 공간, 발표 및 전시 공간, 독립된 학습 공간, 학습의 장으로서의 교실, 학습의 내용으로서의 교실 등 6가지의 학습 공간 유형을 도출하였다. 아울러 Table 12와 13과 같이 미래 교수-학습방법 유형에 적합한 공간 유형을 연결해보고, 공간 유형별 교수-학습방법뿐만 아니라 22가지 학습양식의 활용정도를 학교급 또는 학년군별로 제시하였다.
We constructed an unbiased asteroid catalog from the mid-infrared part of the All-Sky Survey with the Infrared Camera (IRC) on board AKARI. About 20% of the point source events recorded in the IRC All-Sky Survey observations were not used for the IRC Point Source Catalog in its production process because of a lack of multiple detection by position. Asteroids, which are moving objects on the celestial sphere, are included in these "residual events" We identified asteroids out of the residual events by matching them with the positions of known asteroids. For the identified asteroids, we calculated the size and albedo based on the Standard Thermal Model. Finally we had a new brand of asteroid catalog, which contains 5,120 objects, about twice as many as the IRAS asteroid catalog.
This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발달과 정보통신 기술의 발달로 증강현실 기술의 많은 발전이 이루어졌다. 하지만 가상의 공간과 실제의 공간이 매칭이 된 이미지를 보면 아직 현실감은 다소 떨어진다. 본 연구에서는 문제의 원인을 가상의 오브젝트가 실제 공간에서의 깊이 감을 고려하지 않고 형성되어 공간감을 파괴시키는 문제와 마커에 의존한 인식 기술의 한계성 두 가지로 설정하고 해결하였다. 공간감은 사람의 신체와 가상의 오브젝트 사이의 위계질서를 형성함으로써, 마커 기술의 한계성은 시간 지연과 카메라 움직임에 따라 마커의 위치를 역으로 추적하는 방식으로 문제를 해결하였다.
This paper is concerned with the robust stability of linear quadratic state feedback regulators for infinite dimensional systems in the presence of system uncertainties Several robustness results ensuring the asymptoitc stability and exponential stability of the perturbed closed loop system are derived for a class of nonlinear perturbations of the system and input operators satisfying the matching condition. For the case where the input space is finite dimensional, some robust properties of the state feedback regulator designed on the basis of the linear quadratic regulator for finite dimensional unstable modes are also discussed seperately.
State-space techniques are employed to derive an equivalent nonlinear recurrent time-domain model that describes the series resonant converter behavior exactly. This model is employed effectively to analyze large signal behavior by propagating the recurrent equation and matching boundary conditions through digital computation. The model is verified with a laboratory converter for a steady-state operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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