• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.113-120
• /
• 2014

최근 들어 스마트폰과 IT기기를 이용한 서비스가 활성화되고, 어떻게 하면 두 가지 이상의 기기를 이용해 융합을 할 수 있을 것인가에 대한 관심이 대두되고 있다. 그중 하나로 모바일 분야에서 네트워크와 하드웨어의 발전을 통해 디지털 지리공간 및 컴퓨터 지도의 급속한 발전이 이뤄지고, 어떻게 하면 효율적으로 지도 데이터를 3D 환경에서 시뮬레이션하고, 가상환경을 통해 서비스를 제공할 것인가에 초점이 맞춰져있다. 본 연구에서는 증강현실과 GIS(Geographic Information System), SLM(Static LOD Model)을 융합한 기술로 증강현실의 기본적 개념과 접근법을 기본으로 지리적인 공간에서 어떻게 증강현실을 재해석하고 이를 기반으로 관련 컨텐츠의 개발과 활용을 어떻게 하는가에 목적을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 3DS 모델의 데이터 구조를 제안한 SLM 데이터 포맷으로의 전환하기 위한 가능성을 분석하고, SLM 모델 포맷의 생성 및 가시화 도구는 기존 3차원 모델 포맷을 SLM 모델로 포맷을 변환하기 위한 기능 및 가시화 기능을 제공한다. 또한, 3D 가상 모델을 효율적으로 만들기 위한 포맷을 제안한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.79-87
• /
• 1993

각종 건설공사와 국토종합개발계획을 위한 3차원 지형정보의 효율적인 획득에 대한 중요성이 날로 강조되고 있는 가운데, GPS를 이용한 3차원 위치결정의 정확도 분석 및 응용 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 kinematic GPS에 의한 지형정보구축의 효용성 및 응용 가능성을 입증하고자 삼각, 삼변측량 및 static GPS 측량을 수행하고 그 성과를 kinematic GPS 측랑성과와 비교 분석하였다. 그 결과 기선길이 1.5km 정도의 소규모 지역에서 kinematic GPS 측량으로도 static에 대해 기선의 경우 6mm 이하, 위도, 경도의 경우 2/10,000-4/10,000초, 고도의 경우 20cm 미만의 차로 3차원 위치를 결정할 수 있었다. 또한 종래의 측량방법과 비교해 볼 때 수평위치에서 l/l,000-3/l,000초 정도의 접근양상을 보였다. 따라서 이를 이용한 지형도 작성 및 G1S와 연계한 데이타베이스 구축의 효용성 및 실용가능성을 기대할 수 있을 것이다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
• /
• 제3권4호
• /
• pp.274-285
• /
• 2011

The supercavitating vehicle is an underwater vehicle that is surrounded almost completely by a supercavity to reduce hydrodynamic drag substantially. Since the cruise speed of the vehicle is much higher than that of conventional submarines, the drag force is huge and a buckling may occur. The buckling phenomenon is analyzed in this study through static and dynamic approaches. Critical buckling load and pressure as well as buckling mode shapes are calculated using static buckling analysis and a stability map is obtained from dynamic buckling analysis. When the finite element method (FEM) is used for the buckling analysis, the solver requires a linear static solver and an eigenvalue solver. In this study, these two solvers are integrated and a consolidated buckling analysis module is constructed. Furthermore, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is combined in the buckling analysis module to perform a design optimization computation of a simplified supercavitating vehicle. The simplified configuration includes cylindrical shell structure with three stiffeners. The target for the design optimization process is to minimize total weight while maintaining the given structure buckling-free.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.350-356
• /
• 2017

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.368-378
• /
• 2015

2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 이 기술은 3D 입체영상 콘텐츠 부족을 해결할 수 있다는 장점이 있다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 특정 영상이외에는 영상에서 신뢰성 있는 단서가 있는 경우는 많지 않다. 따라서 3D변환 기술은 일반 영상에서도 우수하고, 일관된 입체영상이 생성하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 본논문에서는 상기 조건을 만족할 수 있는 3D변환 방법을 제안한다. 주 기술로 최근 다양한 분야에서 활용되는 관심맵과 에지를 활용한 다. 깊이맵을 생성하기 위해서 기하적 투영, 근접 모델 및 바이노믹 필터를 활용한다. 실험에서는 제안한 방법을 24개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 입체감 및 시각적 피로도 등의 주관적 평가를 통해 3D 콘텐츠의 우수한 만족도를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.99-106
• /
• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제7권11호
• /
• pp.2657-2675
• /
• 2013

A novel neighbor selection-based fingerprinting algorithm using matrix correlation (MC) for Wi-Fi localization is presented in this paper. Compared with classic fingerprinting algorithms that usually employ a single received signal strength (RSS) sample, the presented algorithm uses multiple on-line RSS samples in the form of a matrix and measures correlations between the on-line RSS matrix and RSS matrices in the radio-map. The algorithm makes efficient use of on-line RSS information and considers RSS variations of reference points (RPs) for localization, so it offers more accurate localization results than classic neighbor selection-based algorithms. Based on the MC algorithm, an error estimation method using artificial neural network is also presented to fuse available information that includes RSS samples and localization results computed by the MC algorithm and model the nonlinear relationship between the available information and localization errors. In the on-line phase, localization errors are estimated and then used to correct the localization results to reduce negative influences caused by a static radio-map and RP distribution. Experimental results demonstrate that the MC algorithm outperforms the other neighbor selection-based algorithms and the error estimation method can reduce the mean of localization errors by nearly half.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권1호
• /
• pp.165-184
• /
• 2023

The ARX-based lightweight block cipher is widely used in resource-constrained IoT devices due to fast and simple operation of software and hardware platforms. However, there are three weaknesses to ARX-based lightweight block ciphers. Firstly, only half of the data can be changed in one round. Secondly, traditional ARX-based lightweight block ciphers are static structures, which provide limited security. Thirdly, it has poor diffusion when the initial plaintext and key are all 0 or all 1. This paper proposes a new dynamic ARX-based lightweight block cipher to overcome these weaknesses, called DABC. DABC can change all data in one round, which overcomes the first weakness. This paper combines the key and the generalized two-dimensional cat map to construct a dynamic permutation layer P1, which improves the uncertainty between different rounds of DABC. The non-linear component of the round function alternately uses NAND gate and AND gate to increase the complexity of the attack, which overcomes the third weakness. Meanwhile, this paper proposes the round-based architecture of DABC and conducted ASIC and FPGA implementation. The hardware results show that DABC has less hardware resource and high throughput. Finally, the safety evaluation results show that DABC has a good avalanche effect and security.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.422-424
• /
• 2021

In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.31-39
• /
• 2006

가시성그래프는 최소 탐색 공간으로 게임환경을 모델링하여 효과적으로 길을 찾을 수 있도록 하는 방법으로 잘 알려져 있다. 일반화 가시성그래프는 가시성그래프의 가장 큰 단점으로 지적되는 "벽-껴안기" 문제를 해결하기 위해 확장된 장애물의 경계 위에 생성된 가시성그래프이다. 일반화 가시성그래프에 의해 구해진 경로는 근사 최적이며 자연스럽게 보이는 장점이 있다. 본 논문에서는 변화하는 출발점과 목표점과 정적인 장애물 사이를 움직이는 게임 캐릭터에 효과적으로 일반화 가시성그래프를 적용하는 방법을 제안한다. 일반화 가시성그래프는 일단 생성되면 최소 탐색공간을 보장하지만 그 생성 자체는 노드사이의 링크의 교차 여부론 일일이 체크하여야 하므로 시간이 많이 소요된다. 아이디어는 먼저 정적인 장애물만으로 지도를 생성해 놓고 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는 것이다. 출발점과 목표점의 포함 부분이 여러 번 반복되어야 하는 과정이므로 출발점과 목표점을 빠르게 포함시키는데에 연산 기하학 분야의 회전 plane-sweep 알고리즘을 이용할 것을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 전체 그래프를 매번 생성하는 것보다 제안한 방법의 실행시간이 39%-68% 정도 향상되었음을 보여준다.