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권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
합성영상과 딥러닝 모델을 이용한 크레인의 자세추정 = Crane pose estimation using deep learning models and synthetic images 박규하, 홍효성, 정현호, 강호준, 원문철 p. 312-319

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로봇 제어 교육에서 외란 관측기와 시간지연제어기의 연관성에 대한 튜토리얼 = A tutorial on relationship between disturbance observers and time-delayed controllers for robot manipulators in robot control education 정슬, 이준우 p. 298-305

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보행자 교통안전을 위한 새로운 Boosted 3-D PCA 검출 시스템 = A new boosted 3-D PCA detection system for pedestrian traffic safety 이경민, 인치호 p. 292-297

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개선된 과도응답을 갖는 외란관측기 기반 강인한 백스테핑 제어 = Disturbance observer based robust back-stepping control with improved transient response 박태민, 차재준, 윤태성, 박승규 p. 285-291

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다수 차량 표시 항법시스템 개발 = Development of multi-vehicle display navigation system Sokoeun Un, 전창완, 강태삼 p. 306-311

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비대면 방식 실버케어로봇 프로그램의 예비적 실험연구 = A preliminary experimental study on untact silver-care-robot program 오진환, 황지원, 강지순, 김옥선, 문교영, 박천수, 이재연, 김재홍 p. 322-333
식사보조 로봇 사용자의 시선 방향 추정 딥러닝 모델 기반 식사 의도 인식 시스템 = Meal intention recognition system based on gaze direction estimation using deep learning for the user of meal assistant robot 박현지, 장인훈, 고광은 p. 334-341
체압 분포 영상 초고해상도 보정을 이용한 욕창 예방을 위한 환자 자세 추정 = Patient posture estimation using super-resolution reconstruction of pressure distribution image for pressure ulcer prevention 김진규, 심명훈, 배은경, 문영진, 최재순 p. 342-348
EMG 데이터 취득 구간별 딥러닝을 이용한 실시간 손동작 예측 = Real-time hand gesture prediction using deep learning by EMG data acquisition section 조용운, 오도창 p. 349-355
가중 메디안 필터를 이용한 16채널 라이다의 깊이정보 업샘플링 = Upsampling of 16-channel LiDAR depth data using weighted median filter 임현빈, 김응수, 이덕만, 김희수, 박순용 p. 356-363
로봇공학 교육에서 이동 로봇팔의 기구학 유도를 위한 Denavit-Hartenberg 변수 기준의 단일 접근법에 대한 튜토리얼 = A tutorial on unified approach to Denavit-Hartenberg representation of kinematics of mobile manipulators in robotics education 정슬 p. 364-372
2자유도 저관성 능동 발목 의족 개발 및 비평탄면 보행을 위한 임피던스 제어 = Development of a 2-DOF low-inertia powered ankle prosthesis and impedance control for walking on uneven ground 최윤석, 장우석, 김용재 p. 373-381
보일러 스팀 발생 안정화를 위한 부생가스 열량 보정 방안 실증 평가 = For stabilizing boiler steam production empirical evaluation of byproduct gas calorie correction plan 박명성, 이정한 p. 382-387

참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 S. Wirges, B. Roxin, E. Rehder, T. Kühner, and M. Lauer, “Guided depth upsampling for precise mapping of urban environments,” 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 1140-1145, 2017. 미소장
2 J. Mao, X. Wang, and H. Li, “Interpolated convolutional networks for 3d point cloud understanding,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 1578-1587, 2019. 미소장
3 J.-S. Lee, C. Ryu, and H. Kim, “Real-time Object Detection based on fusion of vision and point-cloud interpolated LiDAR,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 6, pp. 469-478, 2020. 미소장
4 Z. Ma, K. He, Y. Wei, J. Sun, and E. Wu, “Constant time weighted median filtering for stereo matching and beyond,”Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision. pp. 49-56, 2013. 미소장
5 Z. Pusztai and L. Hajder, “Accurate calibration of LiDAR Camera systems using ordinary boxes,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, Venice, Italy, pp. 394-402, 2017. 미소장
6 J. Sui and S. Wang, “Extrinsic calibration of camera and 3D laser sensor system,” Proc. of the 36th Chinese Control. Conference, Dalian, China, pp. 6881-6886, Jul. 2017. 미소장
7 E. S. Kim and S. Y. Park, “Calibration of 3-D mapping system consisted of 16-Channel velodyne LiDAR and 6-Channel cameras by matching multiple 3-D planes,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 5, pp. 363-372, 2020. 미소장
8 Z. Zhang, “A flexible new technique for camera calibration,” IEEE Trans. on pattern analysis and machine intelligence, vol. 22, no. 11, pp. 1330-1334, 2000. 미소장
9 K. He, J. Sun, and X. Tang, “Guided image filtering,”European conference on computer vision, Berlin, Heidelberg, pp. 1-14, 2010. 미소장
10 OpenCV. Available online: https://opencv.org/ (accessed on 20 October 2020). 미소장
11 Q. Zhang, L. Xu, and J. Jia, “100+ times faster weighted median filter (WMF),” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2830-2837, 2014. 미소장
12 H. B. Lim, E. S. Kim, and S. Y. Park. “Velodyne LiDAR upsampling using weighted median filter of depth information,” Proc. of Autumn Annual Conference of IEIE, pp. 406-409, 2019. 미소장
13 3D point cloud and mesh processing software Open Source Project, https://www.danielgm.net/cc/ 미소장

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