부분 정보를 이용한 시각 데이터의 구조화 된 이해: 희소성, 무작위성, 연관성, 그리고 딥 네트워크

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2019. 2. Oh, Songhwai.For a deeper understanding of visual data, a relationship between local parts and a global scene has to be carefully examined. Examples of such relationships related to vision problems include but not limited to detecting a region of interest in the scene, classifying an image based on limited visual cues, and synthesizing new images conditioned on the local or global inputs. In this thesis, we aim to learn the relationship and demonstrate its importance by showing that it is one of critical keys to address four challenging vision problems mentioned above. For each problem, we construct deep neural networks that suit for each task. The first problem considered in the thesis is object detection. It requires not only finding local patches that look like target objects conditioned on the context of input scene but also comparing local patches themselves to assign a single detection for each object. To this end, we introduce individualness of detection candidates as a complement to objectness for object detection. The individualness assigns a single detection for each object out of raw detection candidates given by either object proposals or sliding windows. We show that conventional approaches, such as non-maximum suppression, are sub-optimal since they suppress nearby detections using only detection scores. We use a determinantal point process combined with the individualness to optimally select final detections. It models each detection using its quality and similarity to other detections based on the individualness. Then, detections with high detection scores and low correlations are selected by measuring their probability using a determinant of a matrix, which is composed of quality terms on the diagonal entries and similarities on the off-diagonal entries. For concreteness, we focus on the pedestrian detection problem as it is one of the most challenging problems due to frequent occlusions and unpredictable human motions. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm works favorably against existing methods, including non-maximal suppression and a quadratic unconstrained binary optimization based method. For a second problem, we classify images based on observations of local patches. More specifically, we consider the problem of estimating the head pose and body orientation of a person from a low-resolution image. Under this setting, it is difficult to reliably extract facial features or detect body parts. We propose a convolutional random projection forest (CRPforest) algorithm for these tasks. A convolutional random projection network (CRPnet) is used at each node of the forest. It maps an input image to a high-dimensional feature space using a rich filter bank. The filter bank is designed to generate sparse responses so that they can be efficiently computed by compressive sensing. A sparse random projection matrix can capture most essential information contained in the filter bank without using all the filters in it. Therefore, the CRPnet is fast, e.g., it requires 0.04ms to process an image of 50×50 pixels, due to the small number of convolutions (e.g., 0.01% of a layer of a neural network) at the expense of less than 2% accuracy. The overall forest estimates head and body pose well on benchmark datasets, e.g., over 98% on the HIIT dataset, while requiring at 3.8ms without using a GPU. Extensive experiments on challenging datasets show that the proposed algorithm performs favorably against the state-of-the-art methods in low-resolution images with noise, occlusion, and motion blur. Then, we shift our attention to image synthesis based on the local-global relationship. Learning how to synthesize and place object instances into an image (semantic map) based on the scene context is a challenging and interesting problem in vision and learning. On one hand, solving this problem requires a joint decision of (a) generating an object mask from a certain class at a plausible scale, location, and shape, and (b) inserting the object instance mask into an existing scene so that the synthesized content is semantically realistic. On the other hand, such a model can synthesize realistic outputs to potentially facilitate numerous image editing and scene parsing tasks. In this paper, we propose an end-to-end trainable neural network that can synthesize and insert object instances into an image via a semantic map. The proposed network contains two generative modules that determine where the inserted object should be (i.e., location and scale) and what the object shape (and pose) should look like. The two modules are connected together with a spatial transformation network and jointly trained and optimized in a purely data-driven way. Specifically, we propose a novel network architecture with parallel supervised and unsupervised paths to guarantee diverse results. We show that the proposed network architecture learns the context-aware distribution of the location and shape of object instances to be inserted, and it can generate realistic and statistically meaningful object instances that simultaneously address the where and what sub-problems. As the final topic of the thesis, we introduce a new vision problem: generating an image based on a small number of key local patches without any geometric prior. In this work, key local patches are defined as informative regions of the target object or scene. This is a challenging problem since it requires generating realistic images and predicting locations of parts at the same time. We construct adversarial networks to tackle this problem. A generator network generates a fake image as well as a mask based on the encoder-decoder framework. On the other hand, a discriminator network aims to detect fake images. The network is trained with three losses to consider spatial, appearance, and adversarial information. The spatial loss determines whether the locations of predicted parts are correct. Input patches are restored in the output image without much modification due to the appearance loss. The adversarial loss ensures output images are realistic. The proposed network is trained without supervisory signals since no labels of key parts are required. Experimental results on seven datasets demonstrate that the proposed algorithm performs favorably on challenging objects and scenes.시각 데이터를 심도 깊게 이해하기 위해서는 전체 영역과 부분 영역들 간의 연관성 혹은 상호 작용을 주의 깊게 분석하는 것이 필요하다. 이에 관련된 컴퓨터 비전 문제로는 이미지에서 원하는 부분을 검출한다던지, 제한된 부분적인 정보만으로 전체 이미지를 판별 하거나, 혹은 주어진 정보로부터 원하는 이미지를 생성하는 등이 있다. 이 논문에서는, 그 연관성을 학습하는 것이 앞서 언급된 다양한 문제들을 푸는데 중요한 열쇠가 된다는 것을 보여주고자 한다. 이에 더해서, 각각의 문제에 알맞는 딥 네트워크의 디자인 또한 토의하고자 한다. 첫 주제로, 물체 검출 방식에 대해 분석하고자 한다. 이 문제는 타겟 물체와 비슷하게 생긴 영역을 찾아야 할 뿐 아니라, 찾아진 영역들 사이에 연관성을 분석함으로써 각 물체 마다 단 하나의 검출 결과를 할당시켜야 한다. 이를 위해, 우리는 objectness에 대한 보완으로써 individualness라는 개념을 제안 하였다. 이는 임의의 방식으로 얻어진 후보 물체 영역 중 하나씩을 물체 마다 할당하는데 쓰이는데, 이것은 검출 스코어만을 바탕으로 후처리를 하는 기존의 non-maximum suppression 등의 방식이 sub-optimal 결과를 얻을 수 밖에 없기 때문에 이를 개선하고자 도입하였다. 우리는 후보 물체 영역으로부터 최적의 영역들을 선택하기 위해서, determinantal point process라는 random process의 일종을 사용하였다. 이것은 먼저 각각의 검출 결과를 그것의 quality(검출 스코어)와 다른 검출 결과들 사이에 individualness를 바탕으 로 계산된 similarity(상관 관계)를 이용해 모델링 한다. 그 후, 각각의 검출 결과가 선택될 확률을 quality와 similarity에 기반한 커널의 determinant로 표현한다. 그 커널에 diagonal 부분에는 quality가 들어가고, off-diagonal에는 similarity가 대입 된다. 따라서, 어떤 검출 후보가 최종 검출 결과로 선택될 확률이 높아지기 위해서는, 높은 quality를 가짐과 동시에 다른 검출 결과들과 낮은 similarity를 가져야 한다. 이 논문에서는 보행자 검출에 집중하였는데, 이는 보행자 검출이 중요한 문제이면서도, 다른 물체들에 비해 자주 가려지고 다양한 움직임을 보이는 검출이 어려운 물체이기 때문이다. 실험 결과는 제안한 방법이 non-maximum suppression 혹은 quadratic unconstrained binary optimization 방식들 보다 우수함을 보여주었다. 다음 문제로는, 부분 정보를 이용해서 전체 이미지를 classify하는 것을 고려한다. 다양한 classification 문제 중에, 이 논문에서는 저해상도 이미지로부터 사람의 머리와 몸이 향하는 방향을 알아내는 문제에 집중하였다. 이 경우에는, 눈, 코, 입 등을 찾거나, 몸의 파트를 정확히 알아내는 것이 어렵다. 이를 위해, 우리는 convolutional random projection forest (CRPforest)라는 방식을 제안하였다. 이 forest에 각각의 node 안에는 convolutional random projection network (CRPnet)이 들어있는데, 이는 다양한 필터를 이용해서 인풋 이미지를 높은 차원으로 mapping 한다. 이를 효율적으로 다루기 위해 sparse한 결과를 얻을 수 있는 필터들을 사용함으로써, 압축 센싱 개념을 도입 할 수 있도록 하였다. 즉, 실제로는 적은 수의 필터만을 사용해서 전체 이미지의 중요한 정보를 모두 담고자 하는 것이다. 따라서 CRPnet은 50×50 픽셀 이미지에서 0.04ms 만에 동작 할 수 있을 정도로 매우 빠르며, 동시에 성능 하락은 2% 정도로 미미한 결과를 보여주었다. 이를 바탕으로 한 전체 forest는 GPU 없이 3.8ms 안에 동작하며, 머리와 몸통 방향 측정에 대해 다양한 데이터셋에서 최고의 성능을 보여주었다. 또한, 저해상도, 노이즈, 가려짐, 블러 등의 다양한 경우에도 좋은 성능을 보여주었다. 다음으로 부분-전체의 연관성을 통한 이미지 생성 문제를 탐구한다. 입력 이미지 상에 어떤 물체를 어떻게 놓을 것인지를 유추하는 것은 컴퓨터 비전과 기계 학습의 입장에서 아주 흥미로운 문제이다. 이는 먼저, 물체의 마스크를 적절한 크기, 위치, 모양으로 만들면서 동시에 그 물체가 입력 이미지 상에 놓여졌을 때에도 합리적으로 보일 수 있도록 해야 한다. 그렇게 된다면, image editing 혹은 scene parsing 등의 다양한 문제에 응용 될 수 있다. 이 논문에서는, 입력 semantic map으로 부터 새로운 물체를 알맞은 곳에 놓는 문제를 end-to-end 방식으로 학습 가능한 딥 네트워크를 구성하고자 한다. 이를 위해, where 모듈과 what 모듈을 바탕으로 하는 네트워크를 구성하였으며, 두 모듈을 spatial transformer network을 통해 연결하여 동시에 학습이 가능하도록 하였다. 또한, 각각의 모듈에 지도적 학습 경로와 비지도적 학습 경로를 병렬적으로 배치하여 동일한 입력으로 부터 다양한 결과를 얻을 수 있게 하였다. 실험을 통해, 제안한 방식이 삽입될 물체의 위치와 모양에 대한 분포를 동시에 학습 할 수 있고, 그 분포로부터 실제와 유사한 물체를 알맞은 곳에 놓을 수 있음을 보였다. 마지막으로 고려할 문제는, 컴퓨터 비전 분야에 새로운 문제로써, 위치 정보가 상실 된 적은 수의 부분 패치들을 바탕으로 전체 이미지를 복원하는 것이다. 이것은 이미지 생성과 동시에 각 패치의 위치 정보를 추측해야 하기에 어려운 문제가 된다. 우리는 적대적 네트워크를 바탕으로 이 문제를 해결하고자 하였다. 즉, 생성 네트워크는 encoder-decoder 방식을 이용해서 이미지와 위치 마스크를 찾고자 하는 반면에, 판별 네트워크는 생성된 가짜 이미지를 찾으려고 한다. 그리고 전체 네트워크는 위치, 겉보기, 적대적 경쟁의 세 가지 목적 함수들로 학습이 된다. 위치 목적 함수는 알맞은 위치를 예측하기 위해 사용되었고, 겉보기 목적 함수는 입력 패치 들이 결과 이미지 상에 적은 변화만을 가지고 남아있도록 하기 위해 사용되었으며, 적대적 경쟁 목적 함수는 생성된 이미지가 실제 이미지와 비슷할 수 있도록 하기 위해 적용되었다. 이렇게 구성된 네트워크는 별도의 annotation 없이 기존 데이터셋 들을 바탕으로 학습이 가능한 장점이 있다. 또한 실험을 통해, 제안한 방식이 다양한 데이터셋에서 잘 동작함을 보였다.1 Introduction 1 1.1 Organization of the Dissertation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2 Related Work 9 2.1 Detection methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Orientation estimation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3 Instance synthesis methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4 Image generation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3 Pedestrian detection 19 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2 Proposed Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2.1 Determinantal Point Process Formulation . . . . . . . . . . 22 3.2.2 Quality Term . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2.3 Individualness and Diversity Feature . . . . . . . . . . . . . 25 3.2.4 Mode Finding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.2.5 Relationship to Quadratic Unconstrained Binary Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.3 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.1 Experimental Settings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.2 Evaluation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.3.3 DET curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.3.4 Sensitivity analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.3.5 Effectiveness of the quality and similarity term design . . . 44 3.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4 Head and body orientation estimation 51 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.2 Algorithmic Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.3 Rich Filter Bank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.3.1 Compressed Filter Bank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.3.2 Box Filter Bank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.4 Convolutional Random Projection Net . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.4.1 Input Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.4.2 Convolutional and ReLU Layers . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.4.3 Random Projection Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.4.4 Fully-Connected and Output Layers . . . . . . . . . . . . . 62 4.5 Convolutional Random Projection Forest . . . . . . . . . . . . . . 62 4.6 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.6.1 Evaluation Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.6.2 CRPnet Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.6.3 Head and Body Orientation Estimation . . . . . . . . . . . 67 4.6.4 Analysis of the Proposed Algorithm . . . . . . . . . . . . . 87 4.6.5 Classification Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.6.6 Regression Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.6.7 Experiments on the Original Datasets . . . . . . . . . . . . 100 4.6.8 Dataset Corrections . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5 Instance synthesis and placement 109 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 5.2 Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5.2.1 The where module: learning a spatial distribution of object instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5.2.2 The what module: learning a shape distribution of object instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.2.3 The complete pipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 5.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6 Image generation 129 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 6.2 Proposed Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 6.2.1 Key Part Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.2.2 Part Encoding Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.2.3 Mask Prediction Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 6.2.4 Image Generation Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.2.5 Real-Fake Discriminator Network . . . . . . . . . . . . . . . 139 6.3 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 6.3.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 6.3.2 Image Generation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 6.3.3 Experimental Details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 6.3.4 Image Generation from Local Patches . . . . . . . . . . . . 150 6.3.5 Part Combination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 6.3.6 Unsupervised Feature Learning . . . . . . . . . . . . . . . . 151 6.3.7 An Alternative Objective Function . . . . . . . . . . . . . . 151 6.3.8 An Alternative Network Structure . . . . . . . . . . . . . . 151 6.3.9 Different Number of Input Patches . . . . . . . . . . . . . . 152 6.3.10 Smaller Size of Input Patches . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 6.3.11 Degraded Input Patches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 6.3.12 User Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 6.3.13 Failure cases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 6.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 7 Conclusion and Future Work 179Docto

A Study on the Performance Evaluation of OpenGL-based Graphics Sub-System

The company, SGI, developed the new 3D API, OpenGL and opened the specification of OpenGL to the public. Many other companies which try to develop the graphic hardware system are maintaining and advancing the products related OpenGL with OpenGL specification. The softwares which are accelerated by OpenGL show various results according to the detail function in the accelerating device, OpenGL. However, there is a loss in the performance of the system hardware because users are not fully prepared for understanding the graphic hardwares and 3D API. In this thesis, 3D performance environmental settings supporting the OpenGL 3D API Graphic Sub-system were tested with SPECviewperf 7.1 based on Pro/Engineer 2001 which includes two models in shaded, wireframe, and hidden-line removal, three modes and seven viewsets. Finally, this research aims for organizing the optimal environment of major application which used by users with the result of 3D performance analysis.1. 서 론 1 1.1 연구배경 1 1.2 연구내용 1 1.3 연구목적 2 2. OpenGL 3D API 성능 평가 환경 설정 3 2.1 Graphics Sub-system 3 2.2 OpenGL 3D API 4 2.3 Specviewperf 6 2.4 테스팅 플랫폼 12 3. OpenGL 3D 성능 SPECViewperf 테스트 13 3.1 OpenGL 3D Performance 테스트 13 3.1.1 테스트 계획 14 3.1.2 OpenGL Settings 테스트 17 3.1.3 Default Color Depth, Buffer-Flipping Mode, Vertical Sync 테스트 22 3.2 OpenGL 그래픽 서브시스템 최적화 성능테스트 27 3.3 OpenGL 그래픽 서브시스템 성능저하 환경테스트 29 4. SPECViewperf 테스트결과 분석 및 평가 31 5. 결 론 3

RGB-PTAM 기반 쿼드로터 무인비행로봇의 상태추정

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2016. 2. 이동준.본 논문에서는 무인비행로봇의 비행을 위한 상태추정 기법에 대해서 기술한다. 논문에서 제시되는 상태추정 기법은 카메라에 적용한 영상 알고리즘과 관성측정장치의 데이터를 기반으로 확장칼만필터를 적용하여, 위성항법시스템이 차단된 환경에서의 상태추정을 보장한다. 이를 위하여 사용되는 영상 알고리즘이 회색조의 명도 정보가 아닌 RGB 각각의 색상 채널을 이용한다. 또한 제안된 영상 알고리즘은 주변 환경의 공간 기하학적 구조뿐만 아니라 평면상의 색상변화를 민감하게 감지하며, 자신의 위치 및 자세를 추정한다. 마지막으로 상태추정 기법의 실험 결과를 제시한다.We introduce a novel state estimation for unmanned aerial vehicle (UAV) based on Simultaneous Localization And Mapping algorithm with RGB color model. The proposed method allows robust and consistent estimation of pose over artificial environments with little texture and plentiful color variation. To achieve this, the method combines high frequency data from inertial measurement unit (IMU) and low frequency data from the vision algorithm based on RGB color model under Extended Kalman Filter framework. The vision algorithm conducts feature extraction on intensities of each RGB color channel instead of grayscale light intensity. While feature extraction on grayscale light intensity detects spatial geometric edges, the extraction on color channels also detects color variation on plane sensitively. The method is applied to estimate the pose of UAV in GPS-denied environments and the experiment is also performed to illustrate the accuracy.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation and Objectives 1 1.2 State of the Art 2 1.3 Contribution of this Work 4 Chapter 2 System Description 6 2.1 System overview 6 2.2 Control of Unmanned Aerial Vehicles 7 Chapter 3 State Estimation 10 3.1 IMU Sensor Model 11 3.2 State Representation 12 3.3 Error State Representation 14 3.4 Extended Kalman Filter 16 Chapter 4 Vision algorithm 19 4.1 Parallel Tracking and Mapping 19 4.2 RGB-PTAM 21 4.2.1 Tracking 21 4.2.1.1 Feature extraction 21 4.2.1.2 Matching 25 4.2.1.3 Pose update 25 4.2.2 Mapping 26 Chapter 5 Experiment 27 5.1 Hardwares 27 5.2 Vision algorithm 28 5.3 Experimental Result 29 Chapter 6 Conclusion and Future Work 36 6.1 Conclusion 36 6.2 Future Work 37 Bibliography 38 요약 43Maste

Localization in Low Luminance, Slippery Indoor Environment Using Afocal Optical Flow Sensor and Image Processing

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 전기·정보공학부, 2017. 8. 조동일.실내 서비스로봇의 위치 추정은 자율 주행을 위한 필수 요건이다. 특히 카메라로 위치를 추정하기 어려운 실내 저조도 환경에서 미끄러짐이 발생할 경우에는 위치 추정의 정확도가 낮아진다. 미끄러짐은 주로 카펫이나 문턱 등을 주행할 때 발생하며, 휠 엔코더 기반의 주행기록으로는 주행 거리의 정확한 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 카메라 기반 동시적 위치추정 및 지도작성 기술(simultaneous localization and mappingSLAM)이 동작하기 어려운 저조도, 미끄러운 환경에서 저가의 모션센서와 무한초점 광학흐름센서(afocal optical flow sensorAOFS) 및 VGA급 전방 단안카메라를 융합하여 강인하게 위치를 추정하는 방법을 제안했다. 로봇의 위치 추정은 주행거리 순간 변화량과 방위각 순간 변화량을 누적 융합하여 산출했으며, 미끄러운 환경에서도 좀 더 정확한 주행거리 추정을 위해 휠 엔코더와 AOFS로부터 획득한 이동 변위 정보를 융합했고, 방위각 추정을 위해 각속도 센서와 전방 영상으로부터 파악된 실내 공간정보를 활용했다. 광학흐름센서는 바퀴 미끄러짐에 강인하게 이동 변위를 추정 하지만, 카펫처럼 평평하지 않은 표면을 주행하는 이동 로봇에 광학흐름센서를 장착할 경우, 주행 중 발생하는 광학흐름센서와 바닥 간의 높이 변화가 광학흐름센서를 이용한 이동거리 추정 오차의 주요인으로 작용한다. 본 논문에서는 광학흐름센서에 무한초점계 원리를 적용하여 이 오차 요인을 완화하는 방안을 제시하였다. 로봇 문형 시스템(robotic gantry system)을 이용하여 카펫 및 세가지 종류의 바닥재질에서 광학흐름센서의 높이를 30 mm 에서 50 mm 로 변화시키며 80 cm 거리를 이동하는 실험을 10번씩 반복한 결과, 본 논문에서 제안하는 AOFS 모듈은 1 mm 높이 변화 당 0.1% 의 계통오차(systematic error)를 발생시켰으나, 기존의 고정초점방식의 광학흐름센서는 14.7% 의 계통오차를 나타냈다. 실내 이동용 서비스 로봇에 AOFS를 장착하여 카펫 위에서 1 m 를 주행한 결과 평균 거리 추정 오차는 0.02% 이고, 분산은 17.6% 인 반면, 고정초점 광학흐름센서를 로봇에 장착하여 같은 실험을 했을 때에는 4.09% 의 평균 오차 및 25.7% 의 분산을 나타냈다. 주위가 너무 어두워서 영상을 위치 보정에 사용하기 어려운 경우, 즉, 저조도 영상을 밝게 개선했으나 SLAM에 활용할 강인한 특징점 혹은 특징선을 추출하기 어려운 경우에도 로봇 주행 각도 보정에 저조도 이미지를 활용하는 방안을 제시했다. 저조도 영상에 히스토그램 평활화(histogram equalization) 알고리즘을 적용하면 영상이 밝게 보정 되면서 동시에 잡음도 증가하게 되는데, 영상 잡음을 없애는 동시에 이미지 경계를 뚜렷하게 하는 롤링 가이던스 필터(rolling guidance filterRGF)를 적용하여 이미지를 개선하고, 이 이미지에서 실내 공간을 구성하는 직교 직선 성분을 추출 후 소실점(vanishing pointVP)을 추정하고 소실점을 기준으로 한 로봇 상대 방위각을 획득하여 각도 보정에 활용했다. 제안하는 방법을 로봇에 적용하여 0.06 ~ 0.21 lx 의 저조도 실내 공간(77 sqm)에 카펫을 설치하고 주행했을 경우, 로봇의 복귀 위치 오차가 기존 401 cm 에서 21 cm로 줄어듦을 확인할 수 있었다.제 1 장 서 론 1 1.1 연구의 배경 1 1.2 선행 연구 조사 6 1.2.1 실내 이동형 서비스 로봇의 미끄러짐 감지 기술 6 1.2.2 저조도 영상 개선 기술 8 1.3 기여도 12 1.4 논문의 구성 14 제 2 장 무한초점 광학흐름센서(AOFS) 모듈 16 2.1 무한초점 시스템(afocal system) 16 2.2 바늘구멍 효과 18 2.3 무한초점 광학흐름센서(AOFS) 모듈 프로토타입 20 2.4 무한초점 광학흐름센서(AOFS) 모듈 실험 계획 24 2.5 무한초점 광학흐름센서(AOFS) 모듈 실험 결과 29 제 3 장 저조도영상의 방위각보정 활용방법 36 3.1 저조도 영상 개선 방법 36 3.2 한 장의 영상으로 실내 공간 파악 방법 38 3.3 소실점 랜드마크를 이용한 로봇 각도 추정 41 3.4 최종 주행기록 알고리즘 46 3.5 저조도영상의 방위각 보정 실험 계획 48 3.6 저조도영상의 방위각 보정 실험 결과 50 제 4 장 저조도 환경 위치인식 실험 결과 54 4.1 실험 환경 54 4.2 시뮬레이션 실험 결과 59 4.3 임베디드 실험 결과 61 제 5 장 결론 62Docto

A Study on the Trial Results and Performance Trend of Diesel Main Engine

Before delivery, ship-building company has to carry out performance test of main engine exactly in maker's shop and sea trial and then summit standard data so that operators can compare performance of main engine after delivery. ⅲ Shipping company and operators have to manage well to keep shipping schedules without problems in main engine. Specially operators have to operate main engine within the limit of operation point, and adjust the related parameters to be operated safely and continuously. Also operators have ability to analyze fouling condition of hull through comparing data gotten from P-V curve and performance results of new building ships in trial with service ships. ⅲ In this study, not only compared main engine performance results in shop trial and sea trial, but also investigated performance trend in accordance with the time elapsed for the service ship's diesel engine. ⅳ They were confirmed as follows. First, shop trial load is higher than sea trial load but ship's speed is satisfied with owner's contract speed. Because the rating of main engine is considered with sea margin and propeller margin. Second as time goes by, the load of service ship increases steadily and other parameters related with main engine shows variable changes depend on the load increment of main engine.Abstract ⅲ 제 1 장 서 론 1 제 2 장 시운전 일반 3 2.1 시운전의 정의 3 2.2 시운전의 조건과 절차 5 2.2.1 공장시운전 5 2.2.2 해상시운전 9 2.3 주기관 출력산정 15 2.3.1 주기관 출력의 정의 15 2.3.2 주기관 성능과 마력 산출 17 2.3.3 실린더 정수와 마력 19 2.4 주기관 성능 변수간의 상관관계 분석 20 2.5 연구대상 선박의 제원 24 제 3 장 공장시운전과 해상시운전 분석 25 3.1 회전수 25 3.2 지시평균유효압력 30 3.3 최고폭발압력과 압축압력 33 3.4 배기가스온도와 소기온도 38 3.5 연료소비율 45 제 4 장 운항선박의 성능 변화 분석 47 4.1 프로펠러 회전수 47 4.2 정미평균유효압력과 배기가스온도 50 4.3 최고폭발압력과 압축압력 54 4.4 V.I.T. 인덱스 63 4.5 과급기회전수와 소기압력 65 4.6 과급기 터빈 입·출구 온도 차이 72 4.7 에어쿨러 냉각효율 75 4.8 실린더오일 소비율 78 제 5 장 결 론 80 참고 문헌 82 부 록 8

히치하이킹 남미(1) - 발파라이소 가는 길

하늘과 무척 가까이 닿았다고 생각했는데, 여전히 구름 한 점 없 는 파아람은 멀고 높았다. 여민 옷 사이로 와 닿는 안데스 4,000미 터의 바람은 차고 청명하다. 언제나처럼 트럭 뒤 칸에서, 비포장 길 이 만드는 불규칙적인 덜컹거림의 리듬에 실려 우리는 다음 목적지로 향하는 길이었다. 흙먼지 뒤집어쓰고 꾸벅꾸벅 졸고 있는 동료 하나, 거센 바람에도 스페인어 책을 잡고 중얼중얼하는 동료 하나. 벗어놓 은 신발과 거대한 배낭 여러 개, 그 외에는 인간의 흔적은 찾아 볼 수 없다. 오로지 거대한 안데스 산맥의 기암괴석, 이국적인 선인장, 키 작은 나무들, 그리고 끝도 없이 이어진 구불구불한 길만이 눈앞에 펼쳐지고 있었다. 비현실적일 정도로 선명한 색감과 그 색의 향기까 지 느끼던 순간에, 내가 살던 회색의 도시에서 이 여행을 준비하느라 분주했던 시간들은 어느덧 아련해져 있었다. 남미 대륙에 온 몸으로 부딪혀 보자!는 막연하고 아련한 포부를 품고, 여행 계획을 세우기 시작했던 것은 3월. 시간이 지나면서 페 루, 볼리비아, 칠레, 아르헨티나로 이어지는 경로가 세워지고 함께 할 사람들이 구체화되었다. 여행을 준비하는 과정은 여행만큼이나 다 사다난했다. 여행 경비가 부족해, 우리의 계획을 기획서로 만들어 기 업과 학교를 찾아다녔지만 허사이기 일쑤였으며, 멤버가 바뀌기도 하 고, 우리끼리의 의견 조율이 힘들어 마음의 상처를 입기도 했다. 힘 이 빠지는 와중에도 항공권 예약과 미국 비자 신청을 비롯한 온갖 일 들은 하루하루를 꽉꽉 채웠다. 정말 내가 남미 땅을 밟게 될까, 스스 로도 실감하지 못하는 사이에도 우리가 떠날 6월 30일은 꾸준히 다 가와서, 난 마침내 남미로 향하는 비행기 앞에서 붕붕거리는 마음을 다잡으며 섰다. 네 명의 동료, 여기저기서 힘겹게 지원받은 체재비, 커다란 배낭 하나, 그리고 남미 대륙을 히치하이킹만으로 누비겠다는 두근거리는 꿈이 나와 함께 놓여있었다. [안소연

A study on the Revitalization of Yangsan ICD

Abstract Yang San ICD(Inland Container Depot) had performed an important role for Busan Port and Korea's port & logistics industries, increasing international logistics cmpetitiveness and containers transportation competitiveness in Busan region dealing with 1330 thousand TEU in 2005 since its opening in Mar. 2000. However, it is necessary to seek for the new measure to revitalize Yangsan ICD since its cargo volume decreased rapidly due to the opening of Busan new port and Busan new port hinterland in 2006. Therefor, this study constructed a evaluation model using AHP(analytic hierarchy process) and conducted a survey targeting local businesses and persons concerned in Yang San ICD to seek a measure for revitalization. The result of the research is that Yang San ICD needs to switch functions to logistics centers(terminal facilities, logistics warehouse) for revitalization considering its advantage of facility location and through extension of utilization period and securing building-to-land ratio, existing and new businesses' stable activity should be guaranteed. Furthermore, utilizing facilities such as railway station in ICD, active railway revitalization policy may increase cargo volume and Yan San ICD should perform its role as an inland logistics depot through revitalization of railway freight transportation in the national logistics system focusing on road freight transportation.표 목차 ⅴ 그림 목차 ⅵ Abstract ⅶ 제 1 장 서론 1.1 연구의 배경과 목적 1 1.2 연구의 방법과 구성 2 제 2 장 양산 ICD 운영 현황 및 실태 2.1 양산 ICD 운영현황 5 2.1.1 개요 5 2.1.2 기능 9 2.1.3 운영현황 13 2.1.4 물동량 현황 17 2.2 내륙물류기지 운영 현황 21 2.2.1 내륙물류기지 현황 13 2.2.2 내륙물류기지 물동량 현황 28 2.3 양산 ICD 문제점 30 제 3 장 선행연구 고찰 및 연구의 모형 3.1 선행연구 고찰 33 3.2 연구의 모형 36 3.2.1 AHP(Analytic Hierarchy Process) 36 3.2.2 연구의 구성 40 제 4 장 양산 ICD 활성화를 위한 방안 4.1 응답자 현황 42 4.2 양산 ICD 활성화를 위한 중요도 분석 43 4.2.1 평가기준의 중요도 43 4.2.2 세부 평가요인의 중요도 44 4.2.3 평가요인별 중요도 46 4.3 양산 ICD 활성화를 위한 중요도 비교 분석 48 4.3.1 평가기준의 중요도 비교 48 4.3.2 세부 평가요인의 중요도 비교 49 4.3.3 평가요인별 중요도 비교 51 4.4 시사점 52 제 5 장 결론 5.1 연구 결과의 요약 55 5.2 연구의 한계와 향후 연구 방향 57 참고문헌 59 부록 6

Easily Removable Ureteral Catheters for Internal Drainage in Children: A Preliminary Report

PURPOSE: We review our experience using a new and easily removable ureteral catheter in patients who underwent complicated ureteral reimplantation. Our goal was to shorten hospital stay and lower anxiety during catheter removal without fear of postoperative ureteral obstruction. MATERIALS AND METHODS: Between April 2009 and September 2010, nine patients who underwent our new method of catheter removal after ureteral reimplantation were enrolled. Patients who underwent simple ureteral reimplantation were excluded from the study. Following ureteral reimplantation, a combined drainage system consisting of a suprapubic cystostomy catheter and a ureteral catheter was installed. Proximal external tubing was clamped with a Hem-o-lok clamp and the rest of the external tubing was eliminated. Data concerning the age and sex of each patient, reason for operation, method of ureteral reimplantation, and postoperative parameters such as length of hospital stay and complications were recorded. RESULTS: Of the nine patients, four had refluxing megaureter, four had a solitary or non-functional contralateral kidney and one had ureteral stricture due to a previous anti-reflux operation. The catheter was removed at postoperative week one. The mean postoperative hospital stay was 2.4 days (range 1-4 days), and the mean follow-up was 9.8 months. None of the patients had postoperative ureteral obstructions, and there were no cases of migration or dislodgement of the catheter. CONCLUSION: Our new method for removing the ureteral catheter would shorten hospital stays and lower levels of anxiety when removing ureteral catheters in patients with a high risk of postoperative ureteral obstruction.ope

Dynamics of heart rate variability in patients with type 2 diabetes mellitus during spinal anaesthesia: prospective observational study

BACKGROUND: Little is known about the changes in autonomic function during spinal anaesthesia in type 2 diabetic patients. The purpose of the study was to assess the influence of spinal anaesthesia on the heart rate variability in type 2 diabetic patients according to the glycated hemoglobin (HbA1c) level. METHODS: Sixty-six patients who were scheduled for elective orthostatic lower limb surgery were assigned to three groups (n = 22, each) according to HbA1c; controlled diabetes mellitus (HbA1c 7 %) and the control group. The heart rate variability was measured 10 min before (T0), and at10 min (T1), 20 min (T2) and 30 min (T3) after spinal anaesthesia. RESULTS: Before spinal anaesthesia, total, low-and high-frequency power were significantly lower in the uncontrolled diabetec group than in other group (p < 0.05). During spinal anaesthesia, total, low- and high-frequency powers were did not change in the uncontrolled diabetec group while the low-frequency power in the controlled diabetec group was significantly depressed (p < 0.05). The ratio of low-to high-frequency was comparable among the groups, while it was reduced at T1-2 than at T0 in all the groups. The blood pressures were higher in the uncontrolled diabetec group than in the other groups. CONCLUSIONS: Spinal anaesthesia had an influence on the cardiac autonomic modulation in controlled diabetec patients, but not in uncontrolled diabetec patients. There were no differences in all haemodynamic variables during an adequate level of spinal anaesthesia in controlled and uncontrolled type 2 DM. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02137057.ope