본 논문에서는 입력으로 주어진 점집차 (point cloud)으로부터 캐널곡면을 복원 (reconstruction)하는 알고리즘을 제시한다. 캐널곡면은 반경이 변화하며 중심점이 기준곡선(spine curve)을 따라 이동하는 구(moving sphere)의 스웹트곡면(swept surface)이다. 이 논문에서는 수축기법(shrinking method)과 moving least-square 방법을 이용하여 주어진 점집합을 세곡선(thin-curve)형태의 점집합으로 수축시킴으로써 캐널곡면의 기준곡선을 근사한다. 근사된 기준곡선과 입력으로 주어진 점집합에 포함된 점들 사이의 거리를 이용하여, 캐널곡면을 구성하는 이동 구의 반경을 계산한다.
Object detection is a fundamental yet challenging task in computer vision that plays an important role in object recognition, tracking, scene analysis and understanding. This paper aims to propose a multiproperty fusion algorithm for moving object detection. First, we build a scale-invariant feature transform (SIFT) vector field and analyze vectors in the SIFT vector field to divide vectors in the SIFT vector field into different classes. Second, the distance of each class is calculated by dispersion analysis. Next, the target and contour can be extracted, and then we segment the different images, reversal process and carry on morphological processing, the moving objects can be detected. The experimental results have good stability, accuracy and efficiency.
선량분포특성은 거리의 제곱에 반비례하기 때문에 근접조사에서 선원의 조그마한 오차는 선량계산에서 큰 차이를 초래할 수 있어서 선원의 정확한 거리 이동과 그에 따른 critical organ에 조사되는 선량의 정확도는 자궁경부암 환자의 치료성적에 결정적인 역할을 할 수가 있다. 특히 High Dose Rate의 RALS(Remote After Loading System)에서 선원의 정확한 calibration은 자궁경부암 환자의 치료에서 선량분포에 지대한 영향을 미치며 나아가 이 선량분포는 치료후 나타나는 재발 및 합병증이나 휴유증의 발생에도 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 실제 RALS시 선원의 거리 이동을 측정하여 치료계획용 computer에서 계산된 선원간의 거리 이동과 비교 검토하였으며 Rectum 위치에 chamber를 삽입하여 실제 Rectum에 조사되는 선량과 computer에서 계산된 값들을 비교검토하였다. Tandem Source을 1cm 간격으로 거리를 이동하면서 실험을 되풀이 한 결과 처음 monitor로 1cm을 이동할 때 측정치가 0.8cm 이동한 것으로 나타났으며, 2번째부터 5번째까지의 거리 이동에서는 monitor의 값과 측정치의 값이 정확하게 일치하였다. 또한 12명의 환자를 대상으로 실시한 Rectum dose의 측정치는 computer계산치보다 평균 8%로 낮게 나타났다.
Going up and down the stairs is a repeated task in the activities of daily living. These activities are needed during the recovery process with impaired lower limbs. This paper presents the difference of EEI (energy expenditure index) through the slope of stairs. Twenty-one normal young adults took a part in this study (11 males, 10 females). They stepped up and down the stairs which had two different slopes for 5 minutes. Resting heart rate, walking heart rate, and moving distance were recorded. EEI was calculated from the heart rate and moving speed which was calculated by the distance of movement. Data were analyzed by repeated two-way ANOVA with SAS program and the difference of EEI through the slope of stairs was not statistically significant (p=0.9971). The results show that EEI was not affected by the slope of stairs in normal people. But distance of movement (p=0.0067) and speed (p=0.0064) had a significant difference.
본 논문은 미시공간에서 다수의 로봇들의 자율 이동에 대해 계층적 구조를 가진 퍼지-뉴럴 알고리즘을 제안한다. 이 계층적 알고리즘은 그 하부에 로봇이 목표에 도달하게 하며 주는 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 위의 두 알고리즘에 의한 로봇의 회전각도 와 이동 거리를 합성하여 주위 환경에 대하여 로봇이 지능적인 주행을 수행한 누 있도록 구성되어 있으며 시뮬레이션을 통하여 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.
This paper proposes an enhanced Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm based on matching laser image and Extended Kalman Filter (EKF). In general, laser information is one of the most efficient data for localization of mobile robots and is more accurate than encoder data. For localization of a mobile robot, moving distance information of a robot is often obtained by encoders and distance information from the robot to landmarks is estimated by various sensors. Though encoder has high resolution, it is difficult to estimate current position of a robot precisely because of encoder error caused by slip and backlash of wheels. In this paper, the position and angle of the robot are estimated by comparing laser images obtained from laser scanner with high accuracy. In addition, Speeded Up Robust Features (SURF) is used for extracting feature points at previous laser image and current laser image by comparing feature points. As a result, the moving distance and heading angle are obtained based on information of available points. The experimental results using the proposed laser slam algorithm show effectiveness for the SLAM of robot.
반도체 장비나 산업용 정밀 머신 툴 등에서 고정밀 위치제어는 매우 중요하다. 고정밀 위치제어장치와 같은 미소단위로 이동하는 물체의 이동 거리나 위치를 측정하는 다양한 기기나 반도체 제조장치 등에서 고정밀도로 위치제어를 행하는 기기들의 위치 변위 검출에 대한 정확도는 제어기의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중의 하나가 된다 본문에서는 기존의 저가형 광학식 엔코더의 전기적 회로 부분의 변형으로 디지털 신호 및 회절격자의 회절량에 대한 아날로그 신호를 기초로 하여 마이크로프로세스의 협력으로 고정도의 위치를 얻을 수 있는 새로운 방식의 위치검출기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
Among the position sensing methods available, the arc sensor which utilizes the electrical signal obtained from the welding arc itself is one of the most prevalently used methods, because it has an advantage that no particular sensing device is necessary and real-time sensing of a groove position is possible directly under the arc. The authors have already developed a seam tracking system that contains a new arc sensor algorithm, which uses the relative welding current variation according to the tip-to-workpiece distance in GMA welding. In this study a torch height control algorithm for automatic weld seam tracking was proposed for completing the previous system, which uses an on-off control technique. To implement the torch height control algorithm during weld seam tracking the system parameters which include 2nd averaging range, weighting factor for 2nd moving averaging, and Z-directional basic compensation distance were determined by experimental analysis. Finally the two different height control methods, one is simple on-off control and the other on-off control using a reference current value , were compared in their tracking abilities.
During the shipbuilding process, many blocks are moved between shipyard workshops by block carrying vehicles called a transporter. Because block logistics management is one of the essential factors in enhancing productivity, it is necessary to manage block information with the transporter that moves it. Currently, because a large amount of data per day are collected from sensors attached to blocks and transporters via IoT infrastructure installed in shipyards, automated methods are needed to analyze them. Therefore, in this study, we developed an algorithm that can automatically match the transporter and the working block based on the GPS sensor data. By comparing the distance between the transporter and the blocks calculated from the Haversine formula, the block is found which is moved by the transporter. In this process, since the time of the measured data of moving objects is different, the time standard for calculating the distance must be determined. The developed algorithm was verified using actual data provided by the shipyard, and the correct result was confirmed with the distance based on the moving time of the transporter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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