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최태종,김정국,허웅,장병태,Choi, Tae-Jong,Kim, Jung-Kuk,Huh, Woong,Jang, Byung-Tae 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.41 No.4
한글 본 논문에서는 개방된 광역을 대상으로 하는 옥외 증강현실을 위한 관측점 트래킹 시스템을 구현하였다. 옥외용 증강현실 시스템은 관측점이 이동하면 주위환경이 변하기 때문에 이동체의 위치와 관측시점의 위치를 트래킹 해야만 실제영상과 가상영상의 정확한 정합이 가능하다. 따라서 옥외용 증강현실의 전역 트래킹은 이동체의 위치와 방향을 추적하는 시스템이므로 GPS를 응용하여 구현하였다. 지역 트래킹 시스템은 이동할 때 현재 위치에서 이동체 내부의 사용자가 바라보는 시점의 변화를 추적하기 위한 장치이므로 제한된 영역에서 시점 트래킹이 가능한 광학식 위치 추적 시스템을 사용하여 구현하였다. 따라서 본 논문은 실제 영상과 실시간으로 트래킹된 가상정보를 정합함으로서 제한적이지만 옥외용 증강현실 시스템의 응용분야에 적용 가능성을 보였다. In this paper, a view point tracking system has been realized for outdoor augmented reality including broad area monitoring. Since the surroundings of the moving view point are changing, it is necessary to track the position and observation moment of the view point system for consistency between real and virtual images. For this reason, the GPS(Global Positioning System) is applied to the realized system for tracking the information on position and direction of the moving system. In addition, an optical position tracking system that is able to track view point in a limited area is used, because the local tracking system has to trace the image variation, seen to the observer in a moving vehicle, at a particular position and time. It was found that the realized outdoor augmented reality system, which combined the virtual information tracked in real time with the real image, can be very practical in various application area.
GPS 트래킹 방식을 이용한 옥외용 증강현실 시스템 구현
최태종,김정국,허웅,장병태,Choi, Tae-Jong,Kim, Jung-Kuk,Huh, Woong,Jang, Byun-Tae 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.39 No.5
본 논문에서는 GPS를 사용하여 위치와 자세 트래킹 정보를 이용하는 옥외용 증강현실 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동 운용국과 지상 운용국으로 구성하였고, 이동 운용국은 실시간 영상 획득 장치, GPS 트래킹 장치와 무선 데이터 송수신기로 구성하였다. 지상 운용국은 무선 송수신기, 가상 영상 발생 장치와 영상 합성 장치로 구성하였다. 영상 획득 장치가 부착된 이동 운용국의 위치와 자세를 측정하는 GPS 트래킹 장치는 TANS Vector와 RT-20으로 DGPS을 이용하도록 설계하였고, 무선 데이터 송수신기는 이동 운용국과 지상 운용국간의 데이터 전송을 위하여 이용하였다. 차량과 헬리콥터에 구현한 시스템을 장착하여 평가한 결과 건축 시뮬레이션과 방송, 여행지 안내, 무인정찰기, 유${\cdot}$무인 항공기에서의 항법 지원과 능동적인 정보수집, 재해 관찰 등과 같은 분야에 적용할 수 있음을 알 수 있었다. In this paper, we describe an outdoor augmented reality system using GPS tracking for position and attitude information. The system consist of a remote mobile operation unit and a ground operation unit. The remote mobile operation unit includes a real-time image acquiring device, a GPS tracking device, and a wireless data transceiver; the ground operation unit includes a wireless transceiver, a virtual image generating device, and an image superimposing device. The GPS tracking device for measurement of position and attitude of the remote mobile operation unit was designed by TANS Vector and RT-20 for DGPS. The wireless data transceiver was for data transmission between the remote mobile operation unit and the ground operation unit. After the remote mobile operation unit was installed on a vehicle and a helicopter, the system was evaluated to verify its validity in actual applications. It was found that the implemented system could be used for obtaining real-time remote information such as construction simulation, tour guide, broadcasting, disaster observation, or military purpose.
ACDE<sup>2</sup>: 수렴 속도가 향상된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘
최태종,안창욱,Choi, Tae Jong,Ahn, Chang Wook 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12
이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다. In this paper, an improved ACDE (Adaptive Cauchy Differential Evolution) algorithm with faster convergence speed, called ACDE2, is suggested. The baseline ACDE algorithm uses a "DE/rand/1" mutation strategy to provide good population diversity, and it is appropriate for solving multimodal optimization problems. However, the convergence speed of the mutation strategy is slow, and it is therefore not suitable for solving unimodal optimization problems. The ACDE2 algorithm uses a "DE/current-to-best/1" mutation strategy in order to provide a fast convergence speed, where a control parameter initialization operator is used to avoid converging to local optimization. The operator is executed after every predefined number of generations or when every individual fails to evolve, which assigns a value with a high level of exploration property to the control parameter of each individual, providing additional population diversity. Our experimental results show that the ACDE2 algorithm performs better than some state-of-the-art DE algorithms, particularly in unimodal optimization problems.
ACDE²: 수렴 속도가 향상된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘
최태종(Tae Jong Choi),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12
이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 “DE/rand/1” 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 “DE/rand/1” 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 “DE/current-to-best/1” 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다. In this paper, an improved ACDE (Adaptive Cauchy Differential Evolution) algorithm with faster convergence speed, called ACDE2, is suggested. The baseline ACDE algorithm uses a "DE/rand/1" mutation strategy to provide good population diversity, and it is appropriate for solving multimodal optimization problems. However, the convergence speed of the mutation strategy is slow, and it is therefore not suitable for solving unimodal optimization problems. The ACDE2 algorithm uses a "DE/current-to-best/1" mutation strategy in order to provide a fast convergence speed, where a control parameter initialization operator is used to avoid converging to local optimization. The operator is executed after every predefined number of generations or when every individual fails to evolve, which assigns a value with a high level of exploration property to the control parameter of each individual, providing additional population diversity. Our experimental results show that the ACDE2 algorithm performs better than some state-of-the-art DE algorithms, particularly in unimodal optimization problems.