nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 급격한 도시화로 인한 신도시, 택지개발지구 등의 증가로 기존 구조물 하부를 통과하는 비개착 강관압입공법의 적용이 증가하는 추세이다. 비개착공법은 시공 중 기존구조물의 정상적인 운영 안정성이 확보되어야 하므로 강관압입에 의한 지표침하의 정밀한 예측이 필수적으로 필요한 공법이다. 강관압입 시 침하를 발생시키는 원인은 강관 선단과 강관과의 직경차에 의한 공극, 원활한 강관압입을 위한 과굴착, 강관과 지반과의 마찰에 의한 공극 발생 등이 있으며, 이는 Shield TBM 시공 시 발생하는 침하 원인과 유사하다. 본 연구에서는 Shield TBM의 침하 예측방법인 Gap Parameter Method와 Volume Loss Method를 이용하여 강관압입 시 침하를 예측하였으며, 현장시험을 통하여 예측방법에 대한 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 Volume Loss 예측방법이 현장시험과 가장 유사한 결과로 나타났으나, 추후 예측방법의 Factor 결정 및 비개착공법 전체 침하예측을 위한 적용성 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Non-excavation method is needed to secure the stability of existing structures during construction. Therefore, prediction of ground settlement is essential. Causes of settlement when using steel pipe indentation method are leading pipe-steel pipe gap, excessive excavation and soil-steel pipe friction etc. Also they are similar to the causes of settlement when using Shield TBM during construction. In this study, ground settlement during steel pipe indentation is predicted by the Gap Parameter Method and Volume Loss Method which are kinds of Shield TBM prediction Method. and compared with those of prediction methods by conducting field test. As a result, Volume Loss Prediction Method is the most similar to the field tests. However, It is needed to additional studies, such as decision of the factors and adaptability for total settlement predictions of non-excavation method.

(게재일: 2015.11.01)
본 연구에서는 압밀 배수를 촉진하기 위한 공법에서 사용되는 조립토나 골재로의 세립토 관입 정도를 다양한 조건에서 실험을 통해 확인하여 세립토의 조립토나 골재로의 관입특성을 규명하였다. 지중응력에 대응하는 압력의 크기나 세립토 함수비의 변화에 상관없이 해성점토가 해사나 표준사로는 관입되지 않아 모래 배수/말뚝 체에서의 배수저항 현상은 전혀 발생하지 않은 것으로 확인되었고, 오히려 물다짐에 의한 모래 배수/말뚝 체의 전단강도가 크게 증대한 것으로 보인다. 골재의 경우에는 골재의 입경이 클수록 해성점토의 관입깊이는 증대하고, 같은 골재라도 압력이나 함수비가 클수록 해성점토의 관입깊이는 증대함을 알 수 있었으며, 액성한계보다 작은 함수비를 갖는 해성점토는 입자가 작은 편인 13mm 골재로의 관입깊이가 현저하게 줄어들어 그 관입깊이가 상당히 적다 하더라도 일단 관입된 세립토에 의해 배수/말뚝 체에서의 배수저항 현상이 발생할 것으로 사료된다. 따라서 자연함수비가 액성한계보다 큰 매우 연약한 세립토층에서는 모래보다 큰 입경을 갖는 쇄석이나 자갈 등 골재를 사용하는 gravel drain 공법 및 gravel compaction pile 공법 등의 적용을 지양해야 하고, 자연함수비가 액성한계보다 작은 연약한 세립토 지반에서도 gravel drain 공법 및 gravel compaction pile 공법 등과 같은 연직배수공법을 적용할 경우 그 효용성은 크게 저하할 것으로 사료된다.

In this study, the infiltration quantity of fine-grained soil into coarse-grained soil or aggregate for methods to accelerate consolidation drainage is checked by laboratory tests under various conditions and those characteristics on infiltration are examined closely. Irrespectively of pressures to fine-grained soil corresponding to stresses in a soil mass or moisture contents of fine-grained soil, fine-grained soil does not infiltrate into standard sand and marine sand, so it is verified that drain-resistance into sand mass of drainage / pile does not occur entirely and its shear strength would increase highly by water compaction. It is known that the infiltration depth of fine-grained soil into aggregate increases according that those size is larger in case of aggregates and it increases according that the pressure or the moisture contents is higher in case of same size aggregate. It is thought that drain-resistance into aggregate mass of drainage / pile would occurs by infiltrated fine-grained soil in advance though the infiltration depth of fine-grained soi of lower moisture content than liquid limit into 13 mm aggregate is low quietly. So gravel drain method or gravel compaction pile method, etc. using aggregate of gravels or crushed stones, etc. larger than sand particle size should be not applied in very soft fine-grained soil mass of higher natural moisture contents than liquid limit, and it is thought that its applying is not nearly efficient also in soft fine-grained soil mass of lower natural moisture contents than liquid limit.

(게재일: 2015.11.01)
본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 -0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

For this study, we developed an algorithm to estimate the total amount of clouds using sky image data from the Skyviewer equipped with CCD camera. Total cloud amount is estimated by removing mask areas of RGB (Red Green Blue) images, classifying images according to frequency distribution of GBR (Green Blue Ratio), and extracting cloud pixels from them by deciding RBR (Red Blue Ratio) threshold. Total cloud amount is also estimated by validity checks after removing sunlight area from those classified cloud pixels. In order to verify the accuracy of the algorithm that estimates total cloud amount, the research analyzed Bias, RMSE, and correlation coefficient compared to records of total cloud amount earned by human observation from the Gangwon Regional Meteorological Administration, which is in the closest vicinity of the observation site. The cases are selected four daily data from 0800 LST to 1700 LST for each season. The results of analysis showed that the Bias in total cloud amount estimated by the Skyviewer was an average of -0.8 tenth, and the RMSE was 1.6 tenths, indicating the difference in total cloud amount within 2 tenths. Also, correlation coefficient was very high, marking an average of over 0.91 in all cases, despite the distance between the two observation sites (about 4 km).

(게재일: 2015.08.30)
본 연구는 고창군 일대의 지질학적 특성을 고려한 지질명소를 탐색하고 국가지질공원의 가능성을 조사한 것이다. 고창군 일대의 지질명소는 문헌 연구 및 현장 조사를 통해 탐색하였다. 그 결과 선운산도립공원 내에 있는 진흥굴, 도솔암 마애불, 용문굴, 낙조대와 천마봉 등 4곳과 그리고 병바위, 구과상 유문암, 고창고인돌 3곳, 총 7곳의 지질명소를 제안하였다. 이외에도 지질학적, 교육적 가치가 뛰어난 지역인 하전 갯벌과 명사십리 해빈 등이 있다. 더불어, 다양한 지질관광 교육프로그램이 개발된다면 고창군 일대는 국가지질공원으로 지정될 자격을 갖추고 있다고 판단된다.

This study is to explore geosites considering the geological characteristics in Gochang-gun and to investigate a possibility of being designated as the national geopark of Korea. In this study, the geosites within Gochang-gun are explored through literature search and field work. The results indicate that seven of the geosites in the Seonunsan area are relevant as potential national geopark, including Jinheunggul, Dosolam Maebulsang, Youngmungul, Nakjodae and Cheonmabong, Byungbawi, spherulitic rhyolite, and Dolmen site. In addition, there are other areas that have valus in terms of geological and educational aspect, including Hajeon mud flat and Myoungsasipri beach. The results of study imply that if various educational programs for the geotourism are properly developed, the Gochang-gun area has potential to be designated as the national geopark of Korea.

(게재일: 2015.08.30)
이 연구의 목적은 STEAM 프로그램이 고등학생의 정의적 영역에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 '산사태와 우리생활'을 주제로 한 STEAM 프로그램을 개발하여 고등학교 과학 동아리 학생 16명에게 7주 동안 적용하였다. 정의적 영역에 관한 과학적 태도 검사를 사전과 사후에 실시하였으며, 프로그램 적용이 끝난 후 STEAM 프로그램에 관한 설문조사 및 심층인터뷰를 실시하였다. 과학적 태도의 관점에서 STEAM 프로그램은 즐거움, 가치, 자신감, 그리고 일반적인 과학적 태도에서 긍정적 효과를 가져 온다는 것이 나타났다. 프로그램 평가 설문지 결과를 살펴보면 정의적 영역에 도움이 되었다고 응답한 학생이 가장 많았으며 인지적 영역에서도 긍정적 변화가 있음이 확인되었다.

The purpose of this study was to find out the effects of STEAM program on affective domain in high school students. For this purpose, we developed a STEAM program based on 'Landslide and Life' and applied it to 16 members of science club in high school for 7 weeks. We conducted a pre- and post-test of students' scientific attitude in affective domain. We also conducted a survey and in-depth interview about the STEAM program after the implementation of the program. Regarding scientific attitude, the STEAM program found positive on students' increased interest, value, confidence, and general attitude about science. Results of the program evaluation questionnaire, depicted that the most response was made to an item that the program was much helpful in affective domain and that there were positive changes in cognitive domain.

(게재일: 2015.08.30)
본 연구의 목적은 우리나라 고등학교 지구과학 수업의 담화적-인식적 기제들을 탐색하는 것이었다. 세 명의 현직 고등학교 교사들로부터 총 11편의 지구과학 수업 녹화물을 수집하였으며, 모두 전사한 후, 선행 연구에서 사용한 담화 분석틀을 이용하여 분석하였다. 그 결과로 고등학교 지구과학 수업에서 특정한 인식적 기능을 담당하는 기능적 집합으로서 담화적-인식적 기제들을 확인하였고, 그 특징을 인식적 기능을 중심으로 기술하였다. 또, 분석 결과를 선행 연구의 결과와 비교하여 지구 과학 수업의 담화적-인식적 기제들의 특징을 강조하였다. 앞으로의 연구를 위한 시사점으로 중학교 과학 수업과 대안적인 형태의 과학 수업에 대한 분석, 교사들과의 심층 면담과 같은 확대된 연구 방법을 통한 연구를 제안하였다.

The purpose of this study was to explore discursive-epistemic mechanisms in high school earth science lessons. A total of 11 video recordings of earth science lessons were collected from three inservice high school teachers. The video recordings were all transcribed and analyzed by employing the discourse analysis framework used in relevant previous studies. In analysis, we identified discursive-epistemic mechanisms as functional assemblies for fulfilling particular epistemic functions in the earth science lessons. The characteristics of these mechanisms were described according to their epistemic functions. The findings of the study were compared with those of previous studies to highlight the characteristics of discursive-epistemic mechanisms in the earth science classrooms. Analyses of middle school science lessons and of science lessons in alternative forms, as well as studies using extended research methods such as indepth interviews with teachers, were suggested as implications for future research.

(게재일: 2015.08.30)
영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

When a video surveillance system tracks a specific object, it is very important to get quickly the information of the object through fast image processing. Usually one camera surveillance system for tracking the object made results in various problems such like occlusion, image noise during the tracking process. It makes difficulties on image based moving object tracking. Therefore, to overcome the difficulties the multi video surveillance system which installed several camera within interested area and looking the same object from multi angles of view could be considered as a solution. If multi cameras are used for tracking object, it is capable of making a decision having high accuracy in more wide space. This paper proposes a method of recognizing and tracking a specific object like a car using the homography in which multi cameras are installed at the crossroad.

(게재일: 2015.02.25)
Brain-computer interface 기술은 일상에서 편안한 생활을 위해 다방면으로 연구가 진행 중이다. 본 연구는 3가지 동작의 뇌파특성을 분석하여 의수와 같은 외부기기의 세밀한 동작 제어를 목적으로 한다. 피험자들은 악력기를 쥘 때 (Grip), 손가락만을 움직일 때 (Move), 아무런 동작을 취하지 않을 때 (Relax)의 3가지 동작을 수행하였고, 뇌파를 측정하여 power spectrum analysis와 multi-common spatial pattern 알고리즘으로 특징추출을 수행하였으며, 분류알고리즘인 SVM(support vector machine)으로 뇌파의 특징데이터들을 분류하였다. 실험결과 3개의 다른 동작을 분류한 결과, 실험에 참여한 3명의 피험자 중 2명에게서 Grip 클래스의 분류율이 가장 높은 분류율을 보였다. 본 연구의 결과는 뇌파를 이용하여 의수가 필요한 환자들에게 유용할 것으로 기대한다.

Brain-computer interface (BCI) is being studied for convenient life in various application fields. The purpose of this study is to investigate a changing electroencephalography (EEG) for precise motion of a robot or an artificial arm. Three subjects who participated in this experiment performed three-task: Grip, Move, Relax. Acquired EEG data was extracted feature data using two feature extraction algorithm (power spectrum analysis and multi-common spatial pattern). Support vector machine (SVM) were applied the extracted feature data for classification. The classification accuracy was the highest at Grip class of two subjects. The results of this research are expected to be useful for patients required prosthetic limb using EEG.

(게재일: 2015.02.25)
커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다.

In support vector machine, the values of parameters included in kernels affect strongly generalization ability. It is often difficult to determine appropriate values of those parameters in advance. It has been observed through our studies that the burden for deciding the values of those parameters in support vector regression can be reduced by utilizing ensemble learning. However, the straightforward application of the method to large scale problems is too time consuming. In this paper, we propose a method in which the original data set is decomposed into a certain number of sub data set in order to reduce the burden for parameter tuning in support vector regression with large scale data sets and imbalanced data set, particularly.

(게재일: 2015.02.25)
본 논문에서는 지자기센서와 스마트폰을 사용하여 개인이동시스템(PMS)을 구현한다. 지자기센서를 사용한 PMS 제어 시스템은 탑승자가 원하는 방향으로 스마트폰을 향하게 하면 PMS는 탑승자가 원하는 방향으로 이동한다. 본 논문에서 제안한 스마트폰 제어 PMS는 지자기센서를 사용함으로써 버튼 조작에 의한 제어보다 더 직관적으로 PMS를 제어하므로 사용자에게 더욱 편리한 인터페이스를 제공한다. 그리고, PMS에 장착된 모터의 기계적 특성을 보정하기 위하여 지자기센서가 사용되었다. 또한, 본 논문은 지자기센서 기반의 PMS의 제어방법으로 절대방향과 상대방향 제어방법을 제안한다. 실험 결과로서 제안된 두 가지 방법으로 지자기센서 기반의 PMS가 편리하고 효과적으로 제어되었다.

In the paper, a smartphone-controlled personal mobility system(PMS) based on a compass sensor is developed. The use of a magnetic compass sensor makes the PMS move according to the heading direction of a smartphone controlled by a rider. The proposed smartphone-controlled PMS allows more intuitive interface than PMS controlled by pushing a button. As well, the magnetic compass sensor makes a role in compensating for the mechanical characteristics of motors mounted on the PMS. For adequate control of the robot, two methods: absolute and relative direction methods based on the magnetic compass sensor and wireless communication are presented. Experimental results show that the PMS is conveniently and effectively controlled by the proposed two methods.

(게재일: 2015.02.25)
고정밀도와 고속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 기법 및 고이득 관측기 기반의 강인 속도 제어 기법이 제안된다. APS에 존재하는 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 불확정성은 시스템의 속도 제어 성능에 직접적인 영향을 주며 이러한 불확정성 하에서도 강인한 속도 응답 성능을 보유하는 속도 제어기가 요구된다. 시스템의 불확정성을 효과적으로 추정할 수 있는 고이득 관측기를 통해 외란이 추정되며 시스템의 불확정성을 제거하기 위해 추정된 외란이 제어입력에 전향제어 방식으로 보상된다. 기존의 외란 관측기가 질량 변화에 기인한 시변 외란을 효과적으로 보상하는 데에 한계가 있는 반면 제안된 속도 제어 시스템은 외란추력 및 질량 변화 하에서도 강인한 속도 추종 성능을 제공한다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 속도 응답 성능을 가지며 고정밀도와 고속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.

To implement an automatic picking system (APS) in distribution center with high precision and high dynamics, this paper presents a high gain observer-based robust speed controller design for a linear induction motor (LIM) drive. The force disturbance as well as the mechanical parameter variations such as the mass and friction coefficient gives a direct influence on the speed control performance of APS. To guarantee a robust control performance, the system uncertainty caused by the force disturbance and mechanical parameter variations is estimated through a high gain disturbance observer and compensated by a feedforward manner. While a time-varying disturbance due to the mass variation can not be effectively compensated by using the conventional disturbance observer, the proposed scheme shows a robust performance in the presence of such uncertainty. A Simulink library has been developed for the LIM model from the state equation. Through comparative simulations based on Matlab - Simulink, it is proved that the proposed scheme has a robust control nature and is most suitable for APS.

(게재일: 2015.02.25)
본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.

In this paper, we design fuzzy inference-based deterioration diagnosis system through different image for rapid as well as efficient diagnosis of electrical equipments. When the deterioration diagnosis of the electrical equipment starts, abnormal state of assigned area is detected by comparing with the temperature of the first normal state of the area. Deterioration state of detected area is diagnosed by using fuzzy inference algorithm. In the fuzzy inference algorithm, fuzzy rules are defined by If-then form and are described as look-up table. Both temperature and its ensuing variation are used as input variables. While triangular membership function is used for the fuzzy input variables of fuzzy rules, singleton membership function is used for the output variable of fuzzy rules. The final output is calculated by using the center of gravity of fuzzy inference method. Experimental data acquired from individual electrical equipments is used in order to evaluate the output performance of the proposed system.

(게재일: 2015.02.25)
웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.

There are various researches which proposed an automatic instance generation from freetext on the web. Existing researches that focused on English, adopts pattern representation which is generated by simple rules and regular expression. These simple patterns achieves high performance, but it is not suitable in Korean due to differences of characteristics between Korean and English. Thus, this paper proposes a novel method for generating patterns and instances which focuses on Korean. A proposed method generates high quality patterns by taking advantages of dependency relations in a target sentences. In addition, a proposed method overcome restrictions from high degree of freedom of word order in Korean by utilizing postposition and it identifies a subject and an object more reliably. In experiment results, a proposed method shows higher precision than baseline and it is implies that proposed approache is suitable for self-knowledge learning system.

(게재일: 2015.02.25)
본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.

This paper proposes an application of unscented Kalman filter(UKF) for localization of an underwater robot. The method compares the bathymetric measurement from the robot with the seabed terrain information. For the measurement of bathymetric range to seabed, it uses a DVL which typically yields four range data together with velocity of the robot. Usual extended Kalman filter is not appropriated for application in case of terrain navigation, since it is not feasible to derive Jacobian for the bathymetric range measurement. Though particle filter(PF) is a nice solution which doesn't require Jacobian and can deal with non-linear and non-Gaussian system and measurement, it suffers from heavy computational burden. The paper compares the localization performance and the computation time of the UKF approach and PF approach. Though there have been some UKF methods which are used for underwater navigation, application of the UKF for bathymetric localization is rare. Especially, the proposed method uses only four range data whereas many of the bathymetric navigation methods have used multibeam sonar which yields hundreds of scanned range data. The result shows feasibility of the UKF approach for terrain-based navigation using small numbers of range data.

(게재일: 2015.02.25)
로봇 비전, 3차원 형상 모델링 그리고 모션 제어를 하기 위해 3차원 깊이 추정이 필요하다. 기존에 제안 되었던 깊이 추정 방법은 렌즈와 물체사이의 거리를 변화시켜 가면서 취득된, 일련의 전체영상에 대해서 초점값을 계산하는 방법에 기초하고 있다. 그러나 이러한 방법은 전체 영상에 대해서 초점값 계산을 위한 마스크 연산을 하기에 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 반해서 본 논문에서 제안하는 방법은 물체간의 깊이를 추정하는 시간을 개선하기 위하여 전체 영상을 고려하지 않고, 물체간의 경계면과 경계면 부근의 영상 정보만을 이용하여 깊이를 추정한다. 특히 직선과 원으로 구성된 물체의 경계면을 검출하기 위해서 허프 변환을 이용하였으며, 깊이 추정은 초점 정보를 이용하였다. PCB 영상을 이용하여 실험을 수행한 결과, 이전에 비해서 더욱 효과적인 깊이 추정이 가능함을 알 수 있었다.

Depth estimation is often required for robot vision, 3D modeling, and motion control. Previous method is based on the focus measures which are calculated for a series of image by a single camera at different distance between and object. This method, however, has disadvantage of taking a long time for calculating the focus measure since the mask operation is performed for every pixel in the image. In this paper, we estimates the depth by using the focus measure of the boundary pixels located between the objects in order to minimize the depth estimate time. To detect the boundary of an object consisting of a straight line and a circle, we use the Hough transform and estimate the depth by using the focus measure. We performed various experiments for PCB images and obtained more effective depth estimation results than previous ones.

(게재일: 2015.02.25)
본 논문은 중소기업의 CEO의 핵심역량 24개를 FSM을 이용하여 구조분석을 하고 5개의 그룹으로 분류하였다. 또한 CEO의 업무별로 CEO의 업무능력과 핵심역량과의 관련성을 파악하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 본 논문의 특징은 중소기업 CEO의 역량에 대한 분류와 구조화를 통한 층별 상호간의 관계를 알 수 있고, CEO의 업무능력에 무슨 역량그룹이 영향을 주는지를 알 수 있게 해준다.

In this paper, the structural analysis, which used Fuzzy Structural Modeling, was conducted about the 24 core cometencies of CEO of SME. It classified them into five groups. Also, regression analysis was conducted to evaluate the relationship beween the job capability and core competencies of the CEO. The characteristic of this paper is to know the relationship beween the structure and classification of the layers for the core competency of CEO, and is to know that each competency group has an influence on the job capability of CEO.

(게재일: 2015.02.25)
본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

In this study, we introduce robust face recognition system with illumination variation realized with the aid of CT preprocessing method. As preprocessing algorithm, Census Transform(CT) algorithm is used to extract locally facial features under unilluminated condition. The dimension reduction of the preprocessed data is carried out by using PCA which is the extended type of PCA. Feature data extracted through dimension algorithm is used as the inputs of proposed radial basis function neural networks. The hidden layer of the radial basis function neural networks(RBFNN) is built up by fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm and the connection weights of the networks are described as the coefficients of linear polynomial function. The essential design parameters (including the number of inputs and fuzzification coefficient) of the proposed networks are optimized by means of artificial bee colony(ABC) algorithm. This study is experimented with both Yale Face database B and CMU PIE database to evaluate the performance of the proposed system.

(게재일: 2015.02.25)