The process and results of the Coupled Loads Analysis performed in the course of the development of the KOMPSAT-1 were introduced in this paper. The process of performing the Coupled Loads Analysis was explained. The finite-element model of KOMPSAT-1 was explained. The load cases analyzed were introduced. With the results obtained from the Coupled Loads Analysis, it was confirmed that the KOMPSAT-1 was safe from the loads transmitted from the launch vehicle during launch vehicle flight.
본 논문에서는 다목적실용위성 1호 개발 과정 중에 수행했던 연성 하중 해석에 대하여 소개하였다. 먼저 일반적인 연성 하중 해석 과정과 다목적실용위성 개발시 수행한 실제의 과정을 비교하였다. 그리고, 다목적실용위성 1호의 유한요소모델과 본 해석에 관련된 각 기관들의 역할을 설명하였다. 준비행모델의 진동 시험 결과를 이용한 유한요소모델의 조정에 대하여 설명하고, 또한, 해석에 입력으로 사용되는 외력함수에 해당하는 하중들에 대하여 설명하였다. 대표적인 해석 결과들을 제시하여 위성이 발사하중에 대하여 안전하다는 것이 예측되었음을 보여 주었다.
본 논문에서는 수상 및 수중운동체의 안정성 및 안정화기법에 관해 고찰한다. 선박이 운동을 하게 되면 부가질량이 변하게 되고 대칭인 시스템행렬이 비대칭이 된다. 비대칭성에 따라 시스템의 안정성해석방법도 달라지는데 예를 들어 가속도 피드백을 통해 비대칭요소를 제거하여 대칭으로 변환시키는 것이 가장 대표적인 해석 및 안정화 기법이다. 시스템 모델자체는 어디까지나 모델이기 때문에 대상시스템을 명확하게 수식으로 표현할 수 없으므로 피드백에 의한 비대칭요소를 소거시키는 방법은 타당하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 대칭행렬이 비대칭행렬로 변하는 제약에 구애받지 않는, 보다 일반성을 갖는 안정성해석법을 제안한다.
물체의 운동을 측정하기 위하여 관성 센서(inertial sensor)에 대한 배경 지식이 없는 사용자가 가속도계(accelerometer)를 사용하고자 할 경우 센서의 이름이 주는 혼동에 의하여 물체의 운동 가속도(acceleration)를 쉽게 얻어낼 수 있으리라 기대하게 된다. 반면, 가속도계가 실제 측정하여 주는 값은 비력 가속도(acceleration due to specific force)에 해당되므로 적절한 처리를 부가하지 않으면 기대한 바와 같이 물체의 운동 가속도를 얻을 수 없다. 가속도계의 측정값으로부터 운동 가속도를 추출하기 위해서는 중력장 가속도 (gravitational acceleration), 중력 가속도 (acceleration due to gravity), 비력 가속도, 그리고 운동 가속도 사이의 관계를 명확하게 구분 이해할 필요가 있다. 본 고에서는 앞선 고들에서 다룬(막대) 벡터, 좌표값, 좌표계, 좌표변환행렬, 그리고 코리올리 효과 등의 개념을 확장하여 다양한 개념의 가속도들을 구분 설명하였다.
장기선 네트워크 RTK(Real-Time Kinematic) 측량, 정밀단독측위(precise point positioning) 및 전리층/대류권 지연 모니터링등 GPS를 이용한 실시간 데이터 처리를 위해서는 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 정밀궤도 수준의 정확도가 시간지연 없이 확보되어야 한다. 본 연구는 준 실시간 위성궤도결정을 위한 선행연구로서 일반적인 위성궤도 결정 방법, 특히 동역학적 방법에 대한 이론적 고찰과 가속도 적분을 위한 지구기준/관성좌표계 변환 방법에 대한 테스트를 수행하였다. IAU 1976/1980 세차/장동모델은 IAU 2000A 모델과 0.05mas 수준의 허용범위 내 차이를 보였다. IAU 2000A 모델은 기본적으로 복잡한 장동모델로 인해 변환행렬 계산에 많은 시간이 소요된다. IAU 2000A 모델에 기존 변환 방법을 사용하는 경우가 NRO(non-rotating origin) 방법에 비해 2배정도 빠른 결과를 보인 반면 회전행렬의 실질적인 차이는 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 수상 및 수중운동체의 안정성 및 안정화기법에 관해 고찰한다. 선박이 운동을 하게 되면 부가질량이 변하게 되고 대칭인 시스템행렬이 비대칭이 된다. 비대칭성에 따라 시스템의 안정성해석방법도 달라지는데 예를 들어 가속도 피드백을 통해 비대칭요소를 제거하여 대칭으로 변환시키는 것이 가장 대표적인 해석 및 안정화 기법이다. 시스템 모델자체는 어디까지나 모델이기 때문에 대상시스템을 명확하게 수식으로 표현할 수 없으므로 피드백에 의한 비대칭요소를 소거시키는 방법은 타당하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 대칭행렬이 비대칭행렬로 변하는 제약에 구애받지 않는, 보다 일반성을 갖는 안정성해석법을 제안하였다. 그리고 시스템 안정성 조건을 행렬부등식으로 변환하여 나타내었다. 이것은 안정성 해석 및 안정화를 위한 제어이득을 효율적으로 계산할 수 있는 방법으로 다양한 제약조건에도 유연하게 대응할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 고성능 저궤도 지구관측위성의 예비연성하중 해석결과에 대하여 평가한다. 연성하중해석을 수행하기 위하여 위성체 모델을 Craig-Bampton 모델로 축약한 후 발사체 개발업체로 제공하였다. 제공된 Craig-Bampton 모델은 인공위성의 질량행렬, 강성행렬, 가속도변환행렬 및 변위변환행렬이다. 발사체 개발업체에서는 위성체 Craig-Bampton 모델과 발사체 모델을 결합하여 연성하중해석을 수행한 후 그 결과를 제공하였다. 제공받은 연성하중해석 결과를 바탕으로 발사시 위성체가 구조적으로 이상이 없는지를 평가하였다. 평가결과 위성체는 발사하중하에서 안전함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.
본 논문에서는 교량상을 이동하는 차량의 차축하중을 교량의 동적거동을 계측하여 추정하는 알고리듬을 제안하였으며, 교량을 보로 모델하여 알고리듬을 적용하였다. 가속도는 교량에서 직접 계측하였으며, 변위는 가속도와 같은 위치에 부착한 변형률을 변환하여 계산하는 식을 제안하였다. 절점하중벡터는 속도별로 준비해둔 절점하중변환행렬 데이터베이스를 사용하여 구하였다. 개발된 알고리듬을 수치예제와 실내모형실험을 통해 검증하였다. 수치예제에서는 계측오차와 속도 및 위치오차가 하중식별에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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