안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
주변 해역을 포함한 한반도 일원에서 측정된 중력자료로부터 상층중력의 고도이상(free-air anomaly)을 계산하였다. 주변 영역에서는 인접국가가 발표한 중력자료가 있는 경우 발표된 자료를 이용하였으며, 없는 경우 EGM2008(Earth Gravitational Model 2008)로부터 계산한 고도이상을 이용하였다. 중력의 상향연속은 Dragomir가 제안한 방법으로 계산하였다. 상층중력 고도이상 계산의 정확성과 계산 속도를 고려하여 적분반경은 계산 고도의 10배로 하였다. 적분에 필요한 측지선의 거리는 Bowring이 개발한 공식을 사용하였다. 위도 $33^{\circ}N{\sim}43^{\circ}N$, 경도 $124^{\circ}E{\sim}131^{\circ}E$에서 계산된 고도이상은 고도 1 km에서 -41.315에서 189.327 mgal까지 변화하고 표준 편차는 22.612 mgal이다. 고도 3 km에서는 -36.478에서 156.209 mgal까지 변화하고 표준 편차는 20.641 mgal이다. 고도 1,000 km에서는 3.170에서 5.864 mgal까지 변화하고 표준 편차는 0.670 mgal이다. 3 km 고도에서 계산된 고도이상을 같은 높이에서 측정한 항공 중력 고도이상과 비교하였다. 이들의 rms 오차는 3.88 mgal로 나타났다. 항공 중력 측정 교차점오차가 2.2 mgal 임을 고려하면 이들 오차에 의미를 부여할 수 없으며, 원인으로는 이번 연구에서 발생한 계산상 오차와 함께/또는 발표된 항공중력의 보정오차에 기인하는 것으로 사료된다. 상층중력 고도이상에 완전식으로 계산한 지구타원체 외부의 정규중력을 더하여 상층중력을 예측하였다. 이번 연구에서 국내 최초로 계산한 고도에 따른 상층중력 고도이상은 한반도 일원의 상층중력장을 잘 표현하고 있는 것으로 보이며, 상층중력장은 관성항법장치의 정확도 향상 등에 이용될 수 있을 것이다.
현재 대축척 수치지도의 경우 비용 및 공정 등의 문제로 수시 수정이 어려우며, 갱신주기별로 항공사진촬영을 통하여 이루어지고 있는 실정이다. 이러한 5년의 갱신주기로는 정보화 시대가 요구하는 정확한 데이터의 제공이 어려운 현실이다. 본 연구는 도로기반의 수치지도의 수시 수정 및 갱신하기 위한 GPS-Van 시스템의 적용 가능성 및 영향을 제시하고자 하였다. GPS-Van으로 위치정보를 취득하고 각 구간별 데이터 취득 환경과 이에 따른 정확도를 분석하였다. 오차 원인을 분석한 결과 GPS 데이터 수신 장애 지역의 경우 INS 데이터의 성능에 영향을 받았지만 작업지침에 따른 철저한 측량계획을 수립함으로써 양호한 정확도를 유지할 수 있었다. 따라서 수치지도의 수정 갱신시 GPS-Van과 현장조사를 병행함으로써 경제적 및 시간적인 측면에서 많은 절감 효과를 얻을 수 있으며 신속하고 정확한 도로기반의 수치지도를 제공할 수 있으리라 기대된다.
본 연구는, 팔(하완)을 잃은 장애자용 인공 의수를 장애자가 자신의 의도에 따라 제어하기 위한 센서 시스템과 제어알고리즘에 관한 것이다. 먼저 장애자의 여러 가지 동작 의도를 검출할 수 있는 센싱 시스템을 연구하고 이 센싱 시스템으로부터 발생된 신호를 사용하여 인공의수를 제어하는 방법에 대하여 연구한다. 센서로서는 전기 저항식 굽힘 센서를 사용한다. 이 굽힘 센서를 팔의 상완 이두근과 오구완근에 각각 1개씩 단단히 부착한다. 부착된 센서로부터 출력된 신호는 근육의 굴곡량을 나타내며 팔의 동작의도를 판단 할 수 있는 신호처리 시스템을 통과시켜 하완의 굴곡과 신전 운동, 손의 내전과 외전 운동을 구별한다. 그리고 구별된 신호로부터 실제 팔의 운동 각도를 추정하여 인공의수의 각도를 제어한다. 본 연구의 효용성을 증명하기 위해 2개의 액추에이터와 포텐셔미터를 가진 간단한 인공의수를 제작하여 제어 실험을 하였다. 실험에서 실제 팔의 각도와 인공의수의 제어 각도 사이에는 센서 외부에서 발생되는 노이즈 및 인공의수의 회전 관성, 기계적인 마찰 등으로 인한 오차가 발생하였다. 따라서 오차 값과 오차의 변화 값에 근거한 퍼지 제어 알고리듬을 이용하여 재 실험을 한 결과 하완의 굴곡/신전 운동에서는 평균 약 4도, 손의 회내/외 운동에서는 평균 약 3도의 오차가 측정되어, 퍼지제어기를 설치한 이전보다 오차가 크게 개선되었다.
위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.
관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)은 센서 오차에 의해 유발되는 항법오차 보정을 위해 보정시스템이나 보정센서를 사용한다. 위성항법시스템 (GNSS; global navigation satellite system), 속도계 (VMS; velocity measurement sensor), 레이더는 INS를 보정하기 위해 일반적으로 사용되는 장치이다. 터널을 지나거나 전파 방해를 받아 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 지상항법시스템 (LNS; land navigation system)이 주로 사용하는 보정센서는 속도계이다. 속도계는 진행방향의 속도성분만 존재하고 횡축 및 종축 속도성분이 없기 때문에 속도계 보정항법을 수행 할 때 직진 주행이 요구된다. 국내는 고속도로라도 원활히 속도계 보정항법을 할 수 있는 구간이 드문데, 이는 국토 형상 및 도로 건설 조건이 속도계 보정에 필요한 직진성 유지에 적합하지 않기 때문이다. 본 논문은 직진성이 보장되지 않는 환경에서 LNS의 속도계를 사용한 보정항법을 수행할 때, 측정치의 필터 갱신 조건을 두어 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 차량탑재 시험결과를 제시하여 알고리즘의 성능을 입증하였다.
유도제어 시스템 체계개발의 초기단계에는 운용 효과도 도출 및 요구사항 적합성 검토를 통한 체계 개략사양도출을 위해 효과도 분석을 수행한다. 본 논문의 목표는 M&S (Modeling & Simulation)를 활용한 운용 효과도 분석을 통해 고속 무인 수중운동체의 목표점 도달 임무를 위한 체계 요구사항 도출이다. 운용 효과도는 대상 수중운동체의 목표점 도달 정확도로 정의한다. 도달 정확도에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수는 항법센서 성능이다. 본 논문에서는 관성항법센서(Inertial Navigation Sensor, INS)와 도플러 속도 측정 장치(Doppler Velocity Log, DVL)를 이용한 복합항법을 고려하였다. 몬테카를로 수치 시뮬레이션을 통해 항법센서 성능에 대한 효과도 분석을 수행한다. 몬테카를로 수치 시뮬레이션 결과는 CEP(Circular Error Probability)와 분산을 이용한 확률분석을 통해 분석한다. 상용 항법센서 가격을 고려하여 최적의 가격대 성능비를 갖는 항법센서 성능을 제시한다.
Objectives: This study shows feasibility and suitability of a microelectromechanical system inertial measurement unit(MEMS-IMU) as a helpful measurement device for evaluating movement system impairment syndrome. Methods: We reviewed articles of two fields in this study. First, we reviewed articles about movement system impairment syndrome(MSIS) as a brand new viewpoint of diagnosing and treating musculoskeletal pain. Second, we reviewed articles about conventional motion analysis system and inertial measurement unit(IMU) to show the superiority of IMU in analyzing the human movement. All papers were searched by SciVerse, world largest search engine and database about many academic fields including engineering and medicine. Results: Some physical quantities of human motions can be useful to the diagnosis of MSIS, and those data can be obtained by the MEMS-IMU without the weak points of the conventional motion analysis systems. Conclusions: Using MEMS-IMU as a measurement unit for diagnosing and evaluating MSIS is feasible and can be extended to many further studies.
가상현실(Visual Reality) 기술은 사람들의 흥미를 유발하며 그 관심으로 점점 발전하고 있다. VR 기술은 게임, 애니메이션, 교육 등 다양한 시장에서 활용되고 있다. 하지만 VR영상을 체험한 후 영상을 보내는 기기와 영상을 재생하는 HMD 등의 하드웨어 간의 지연시간 때문에 어지러움, 두통 등 멀미현상을 겪는 사람들이 많았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 어트랙션의 이동보다는 환경에 주목하여 경로에 존재하는 구분선을 근접센서로 검출하여 사용자의 운동에 따른 경로 위의 위치를 정확히 계산한다. VR 영상과 사용자의 위치를 동기화하므로 사용자의 위치오차가 0.2%로 개선되었다.
HSDPA, WiBro, 모바일 디바이스 등의 정보통신 기술의 발전으로 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현이 가능해졌다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치에 따른 특정 정보를 제공하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 오차 보정을 위한 필터 및 알고리즘을 소개하고 실내 측위 보정을 위한 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 지도를 자동으로 인식하여 교차로, 복도, 목적지로 분류하고 현재 위치를 인식하여 잘못된 매핑이 일어나지 않게 하고 사용자의 움직임 이벤트 발생 시 위치 검색의 효율을 높인다. 또한 유동적인 매핑계수를 두어 이동거리와 방향에 대한 오차 보정을 지속적으로 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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