• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제48권12호
• /
• pp.97-102
• /
• 2011

본 논문에서는 LVDT 구조를 이용한 신호 매핑 기반의 새로운 변위측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 상대 값을 이용한 신호 매핑방식을 사용하기 때문에 PCB상에 구현되는 코일 패턴이나, 트랜스 소자의 변수들에 독립적으로 동작할 수 있다. 이는 절대 값을 사용하면서 발생하는 다수의 튜닝작업이 필요 없고 단지 상대 값을 추출하기 위해 최종단계에서의 범위를 측정하는 캘리브레이션 공정만 필요하다. TI DSP 칩셋인 TMS320F2812에 코일 패턴이 다른 다수의 보드를 통하여 본 논문에서 제안하는 기법을 구현해 본 결과, PCB 코일 패턴이 조악하더라도 높은 정밀도와 신뢰성을 갖는 출력 신호를 얻음으로써 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.183-190
• /
• 2021

Tomographic particle image velocimetry (PIV) is a widely used method that measures a three-dimensional (3D) flow field by reconstructing camera images into voxel images. In 3D measurements, the setting and calibration of the camera's mapping function significantly impact the obtained results. In this study, a camera self-calibration technique is applied to tomographic PIV to reduce the occurrence of errors arising from such functions. The measured 3D particles are superimposed on the image to create a disparity map. Camera self-calibration is performed by reflecting the error of the disparity map to the center value of the particles. Vortex ring synthetic images are generated and the developed algorithm is applied. The optimal result is obtained by applying self-calibration once when the center error is less than 1 pixel and by applying self-calibration 2-3 times when it was more than 1 pixel; the maximum recovery ratio is 96%. Further self-correlation did not improve the results. The algorithm is evaluated by performing an actual rotational flow experiment, and the optimal result was obtained when self-calibration was applied once, as shown in the virtual image result. Therefore, the developed algorithm is expected to be utilized for the performance improvement of 3D flow measurements.

• 로봇학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.25-31
• /
• 2022

Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.

• 대한수학회보
• /
• 제48권5호
• /
• pp.991-1002
• /
• 2011

An iterative algorithm is provided to find a common element of the set of fixed points of a nonexpansive mapping and the set of solutions of some variational inequality in a Hilbert space. Using this result, we consider a strong convergence result for finding a common fixed point of a nonexpansive mapping and a strictly pseudocontractive mapping. Our results include the previous results as special cases and can be viewed as an improvement and refinement of the previously known results.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1989년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.488-493
• /
• 1989

In this paper, the structure of CMAC address mapping is first revisited, and the address hashing function and the random mapping is discussed in the conventional CMAC implementation. Then the effective size of CMAC memory is derived from the modulus property of the CMAC address vector, and a new hashing function for the effective memory mapping is proposed for a CMAC implementation with feasible memory size and no troublesome random mapping. Finally, the performance of the conventional CMAC learning algorithm and that of the proposed new CMAC scheme arc compared via simulations.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.15-17
• /
• 2006

This paper presents a new global intensity compensation method for extracting moving object in a visual surveillance system by compensating time variant intensity changes of background region. The method that compensates a little changes of intensity due to time variant illumination change and automatic gain control of camera is called global intensity compensation. The proposed method expresses global intensity change with a mapping table to describe complex form of intensity change while the previous method models this global intensity change with a simple function as a straight line. The proposed method builds the mapping table by calculating the cross histogram between two images and then by selecting an initial point for generating the mapping table by using Hough transform applied to the cross histogram image. Then starting from the initial point, the mapping table is generated according to the proposed algorithm based on the assumption that reflects the characteristic of global intensity change. Experimental results show that the proposed method makes the compensation error much smaller than the previous GIC method

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제30권5_6호
• /
• pp.213-222
• /
• 2003

일반적으로 하이퍼볼릭 공간상에서 대칭 패턴을 생성하는 알고리즘은 벡터표현 방식에 기반한 포워드 매핑 알고리즘을 사용한다. 기존의 알고리즘에서는 복사한 대칭 패턴을 표현하는 레이어의 증가에 따라 메모리의 사용이 기하급수적으로 증가한다 이러한 문제점으로 인해 전체 패턴의 정밀한 표현이 불가능하다. 또한 기본 패턴으로 비트맵 이미지를 사용하기 어렵고 벡터형태의 결과를 이미지로 변환하는 추가의 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 하이퍼볼릭 공간에서 대칭 패턴을 생성하는데 있어 정밀하고도 효율적인 계산 방법인 백워드 매핑 알고리즘을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.33-48
• /
• 2006

의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.1621-1629
• /
• 2010

본 논문에서는 칼라비전의 색사상에서 가장 많이 활용되는 MSR(multi-scale Retinex) 기법의 속도를 크게 개선한 MSRCR(MSR with color restoration) 알고리즘을 제시한다. 기존 MSR기법은 보통 3개의 SSR(single-scale Retinex)로 구성되며 각 SSR에 크기가 다른 Gaussian 주변함수를 사용하고 있으며, 이 함수와의 상승적분 부분에서 많은 계산이 요구된다. 그러므로 제안한 알고리즘은 속도를 높이기 위해 Gaussian 함수와 등가적인 HDC(hierarchical discrete correlation)를 사용하고 휘도영상에만 적용하는 기법을 제시하며, 휘도영상의 Retinex 결과 값을 이용하여 색이 보존되는 단순한 MSRCR 알고리즘을 개발하였다. 실험을 통하여 제안한 기법은 기존의 가장 단순한 MSR기법보다 연산량 및 속도를 1/9.5배, 1/3.5배로 줄일 수 있었으며 기존 기법과 동등한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
• /
• pp.339-346
• /
• 2006

Increased usage of autonomous underwater vehicle (AUV) has led to the development of alternative navigational methods that do not employ the acoustic beacons and dead reckoning sensors. This paper describes a simultaneous localization and mapping (SLAM) scheme that uses range sonars mounted on a small AUV. The SLAM is one of such alternative navigation methods for measuring the environment that the vehicle is passing through and providing relative position of AUV by processing the data from sonar measurements. A technique for SLAM algorithm which uses several ranging sonars is presented. This technique utilizes an unscented Kalman filter to estimate the locations of the AUV and objects. In order for the algorithm to work efficiently, the nearest neighbor standard filter is introduced as the algorithm of data association in the SLAM for associating the stored targets the sonar returns at each time step. The proposed SLAM algorithm is tested by simulations under various conditions. The results of the simulation show that the proposed SLAM algorithm is capable of estimating the position of the AUV and the object and demonstrates that the algorithm will perform well in various environments.