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곽휘권(Kwak, Hwy-Kuen) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.9
본 논문은 의도하지 않게 카메라에 입력되는 회전, 병진 움직임뿐만 아니라 확대 축소에 의한 움직임을 SIFT 기법을 이용하여 추정하고 제거하는 영상 안정화 기법을 제시한다. 또한 영상 분할 및 통합 방법을 이용하여 움직이는 물체가 영상 에 입력되었을 경우에도 이러한 외란을 제거하고 영상 안정화를 수행하도록 한다. 제시된 방법은 다른 방법과 결과를 비교하 는 실험을 수행하여 성능이 우수함을 검증한다. This paper proposes an image stabilization method for arbitrary disturbances, such as rotation, translation and zoom movement, using the SIFT (Scale Invariant Feature Transform). In addition, image stabilization was carried out using the image division and merge technique when moving objects appear on the scene. Finally, the experimental results showed that the suggested image stabilization scheme produced superior performance compared to the previous ones.
Neural Network를 이용한 PDR 시스템의 정확도 향상 기법
곽휘권(Kwak, Hwy-Kuen) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.8
본 논문에서는 확률신경망 이론을 적용하여 GPS 단절구간에서 보행자의 위치정보의 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 일반적인 보행 외 옆으로 걷기, 오리걸기, 기어가기 등 여러 보행 형태에 대한 보행 패턴을 학습하고 이에 대한 이동거리를 구하여 관성항법의 적분오차를 최소화하도록 한다. 제안 시스템은 보행자가 휴대할 수 있는 소형/경량화/저전력 설계된 H/W 모듈 형태로 구현을 하였으며, 건물 내에서의 보행자 이동 실험을 통해 제안 시스템의 성능을 검증하였다. This paper proposes an improved scheme of pedestrian position information system using neural network theory in a GPS-disabled area. Through a learning/obtaining gait pattern and step distance about walk, run, duck walk, crab walk and crawl, the position estimation error could be minimized by rejecting the inertial navigation drift. A portable hardware module was implemented to evaluate the performance of the proposed system. The performance and effectiveness of the suggested algorithm was verified by experiments indoors.
로봇 전역경로계획을 위한 신경망 기반 위협맵 생성 기법
곽휘권(Kwak, Hwy-Kuen),김형준(Kim, Hyoung-Jun) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.7
본 논문은 로봇 전역경로계획을 위하여 위협맵을 생성하는 기법을 제안한다. 로봇의 무장 정보와 적 또는 장애물의 위험정보를 비교하고 신경망 이론 기반의 학습을 수행하여 절대적인 수치로 정량화한 위협맵을 생성한다. 또한 로봇이 제안 된 기법으로 생성된 위협맵을 기반으로 경로를 이동한 결과와 기존의 결과를 비교하여 로봇의 위협정도를 파악하여 성능을 검증한다. This paper proposes the creation scheme of a threat map for robot global path planning. The threat map was generated using neural network theory by analyzing the robot's armament state and the menace information of an enemy or obstacle. In addition, the performance of the suggested method was verified using the compared result of the damage amount and existing robot path data.