본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. ETB-트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지함으로써 저장시 동일한 이동 객체의 선행노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시에도 바로 디스크에 접근해 해당 객체의 제적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB-트리는 새로운 이동 객체의 제적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리 구조 뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다. 마지막으로, 성능 평가를 분석한 결과, 제안하는 색인 기법이 기존의 색인 기법들에 비해 삽입과 제적 질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보임을 알 수 있다.
본 연구는 지하철의 표정속도 향상을 통해 승객의 총통행시간을 절감시키고자 수행하였다. 본 연구가 갖는 기존연구와 차별성은 열차의 신호시스템측면을 고려하여 승객의 통행시간변화를 분석했기 때문에 기존의 운영계획측면에서 임의로 운전시격을 변화시켜 분석한 열차의 승객통행시간 절감효과보다 신뢰성과 현실성을 높일 수 있다. 본 연구의 주요내용은 열차운행의 신호시스템측면에서 기존의 고정폐색방식보다 우수한 이동폐색방식을 적용하여 사례노선의 최소운전시격을 산정(시뮬레이션)한 후, 이를 단독 또는 Skip-stop방식과 혼용하여 승객통행시간 절감효과를 분석 제시하였다. 본 연구의 분석결과, 이동폐색방식은 고정폐색방식보다 총통행시간과 표정속도에서 각각 24.4%, 32.3% 향상 효과가 나타났으며, 이를 Skip-stop방식 중 격역정차방식과 혼용하여 적용할 경우, 총통행시간은38.1~52.5%, 표정속도는 최대 58.1%까지 향상되는 시너지 효과가 나타났다.
교량의 설계 및 시공에 있어 적절한 설계하중을 산정하기 위해 차량의 하중을 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동하중에 대해 다축의 모멘트 영향선을 이용하여 시간에 따라 하중을 식별하는 알고리듬을 제안하였다. 또한 2개 이상의 하중을 식별하는 경우, 시간에 따른 하중 식별 결과가 심한 진동을 하기 때문에 밀도추정함수를 통해 최종 식별하중을 구하는 방법을 제안하였다. 단경간 판형교에 대한 수치예제를 수행하여 제안한 알고리듬 및 방법들을 검증하였다. 수치예제에서는 계측오차와 속도오차에 대한 오차분석을 수행하였다. 또한 제안된 알고리듬을 6m 길이의 강재 모형교량을 이용한 실내실험을 통해 재검증하였다. 속도와 하중의 종류에 따라 하중식별 능력이 달랐으나 개발한 알고리듬이 최대 10% 수준의 오차 내에서 하중을 식별할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티 레이저 라인 조사 방법을 이용한 능동적 비젼(Active Vision)의 방법으로 비등속 이동물체의 표면을 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안한다. 레이저 라인을 물체에 조사하고 레이저가 조사된 방향과 각도를 달리한 방향에서 이를 관찰하면 레이저 라인이 표면의 굴곡에 따라 휘어지는 현상을 관찰할 수 있다. 이를 삼각기법(triangulation method)을 이용하여 분석하면 물체의 표면 3차원 정보 획득이 가능하다. 기존에 대표적 구조화 조명기법인 단일 라인(single stripe) 기법과 단일 프레임(single frame) 기법의 장단점과 제안하는 멀티 라인 기법의 장점을 설명하고 정밀도를 높이기 위한 레이저 라인의 효율적 배치에 대하여 설명한다. 강인한 레이저 라인의 추출을 위하여, 레이저 라인 피크 검출기법과 색 분석을 통해 얻은 레이저 반응도를 함께 이용하는 방법을 소개하였고, 효과적인 레이저 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 표현하기 위하여 동기화 정보 획득에 영상 간 특징점 매칭을 활용한 영상 정합 기법을 접목하였다. 3차원 표면 모델링 기술을 최종적으로 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안 3D 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 후판 영상에서 직선 패턴을 검출하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판의 직선 검출은 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석하거나 인식할 때 기본적으로 사용되는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 직선 패턴이 중복된 에지 영상에 대해서는 모든 직선을 정확하게 검출하기 위하여 먼저 각 직선 패턴을 전체 영상에서 분리한 후 고유값을 계산한다. 또한 에지를 구성하는 픽셀의 수와 에지의 방향 정보를 이용하여 불필요한 직선 에지들을 제거함으로써 후판의 직선 에지를 정확하게 검출하도록 한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 고유값을 이용한 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
Kim, Jeong-Ha;Kim, Hyoung-Bae;Lee, Hak-No;Nam, Boo-Hee
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2106-2111
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2003
In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-trans formed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.
본 논문에서는 철도 전동 소음의 주요 소음원인 레일 소음의 방사 특성을 이론적으로 해석하고 배열 마이크로폰을 이용한 레일 소음 측정 시 발생하는 현상들에 관해 이론적으로 고찰하였다. 철도 궤도는 국내 고속철도 콘크리트 도상 궤도를 대상으로 하였으며, 레일에 고속의 이동 하중이 작용하는 경우에 대한 진동 및 소음 방사 특성을 해석하였다. 본 연구를 통해 이동 하중이 작용할 때 발생하는 레일의 소음 방사 특성을 파악하였으며, 배열 마이크로폰을 이용한 레일 소음 측정시 빔 각도가 배열 마이크로폰 출력 음압에 중요하게 작용함을 확인하였다. 따라서 배열 마이크로폰을 이용해 레일 소음을 규명하기 위해서는 레일의 방사 특성을 반영한 배열 마이크로폰 빔 각도 설정이 필요함을 이해하였다.
In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-transformed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-fransform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this condition of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.
EO TGP(Electro-Optical Targeting Pod) is an optical tracking system which has various functions such as target tracking and image stabilization and LOS(Line of Sight) change. Especially, it is very important to move the LOS into a interest point for joystick command. When pilot move joystick in order to observe different scene, EO TGP gimbals should be operated properly. Generally, most EOTS just operate corresponding gimbal for joystick command. For example, if pilot input horizontal command in order to observe right hand screen, it just drive azimuth gimbal at any position. But in the screen, the image dosen't move in a horizontal direction because gimbal structure is Euler angle. And image rotation is occurred by elevation gimbal angle. So we need to move Pitch gimbal. So in the paper, we designed LOS moving algorithm which convert LOS command to gimbal velocity command to move LOS properly. We modeled a differential kinematic equation and then change the joystick command into velocity command of gimbals. This algorithm generate velocity command of each gimbal for same horizontal direction command. Finally, we verified performance through MATLAB/Simulink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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