최근에 정밀 추적이나 타격 등의 군사 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 앞서가는 비행체를 추적하기 위해 후방에서 촬영한 영상을 활용하여 롤, 피치, 요와 같은 그 비행체의 자세 정보를 추정하는 기존의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 기존의 영상처리기법을 이용한 연구에 칼만 필터를 적용함으로써 자세 정보를 더욱 정밀하게 추정하는 방법을 제시한다. 영상처리를 사용해서 추정한 비행 자세 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 기존의 방식에서 발생했던 자세 각도의 추정오차 범위를 크게 줄일 수 있었다. 시뮬레이션 실험을 통해서, 칼만 필터를 적용할 경우 비행체의 자세 정보를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.
전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 외력 측정을 위해 가속도 센서가 이용된다. 기상현상은 전주의 외력에 다양한 영향을 미친다. 가공전선의 탄성변화가 그중 하나이다. 이러한 이유로 전주에 미치는 기상현상 요인을 모델링 하는 것은 매우 중요하다. 가속도 센서로부터 수신된 데이터는 피치(Pitch)와 롤(Roll) 각도로 변환되어 수신된다. 기상 현상은 변수간 상관관계가 높게 나타나며, 모델링을 위해 유의한 설명변수를 선택하는 것은 과대적합(Over Fitting)의 문제에서 매우 중요한 요소이다. 다중공선성(Multicollinearity)을 고려한 설명력이 높은 모델 구축을 위해 기계학습 방법의 하나인 일반화 가법 모형(Generalized Additive Model)을 사용했다. 모델 구축에 사용된 기상 요인 변수는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 증기압, 대기압, 노점온도, 일조시간, 일사량, 운량이다. 분산 팽창 요인 검증을 수행한 결과 온도, 강수량, 풍속, 풍향, 대기압, 노점온도, 일조시간, 운량의 변수가 선택됐다. 설명변수중 일조시간, 운량, 대기압의 영향도가 높게 나타났으며, 일반화 가법 모형의 평균 결정계수(R-Squared)는 0.69로 유의한 모델을 구축했다. 구축된 모델은 전주 외력의 영향을 예측하는데 도움이 될 수 있을 것이며, 안전성 확보의 목적에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.
이 연구의 목적은 기능성 질환의 감마나이프 시상하핵파괴술(또는 담창구파괴술, 시상파괴술)에서 렉셀 감마플랜의 표적 위치측정의 능력을 평가하는 것이다. 렉셀 감마플랜의 위치 설정의 정확성을 평가하기 위해 본원에서 뇌심부 자극술 수술을 받은 10명의 환자에 대해 렉셀 감마플랜(또는 렉셀 써지플랜)과 저자의 알고리즘에 의해 계산된 표적 좌표들의 차이 Δr가 평가 되었다. Δr는 0.0244663 mm에서 0.107961 mm까지 범위의 값을 가졌다. Δr의 평균은 0.054398 mm이었다. 또한 정위 공간과 뇌지도 공간 두 좌표계 사이의 위치 관계를 결정하기 위하여 좌표변환 행렬을 매스매티카(Mathematica)의 의사역행렬 또는 특이값 분해를 사용하여 계산하였다. 정교한 정위틀 장착에도 불구하고 요(yaw)는 -3.44739 도에서 1.82243 도, 피치(pitch)는 -4.57212 도에서 0.692063 도, 롤(roll)은 -6.38239 도에서 7.21426 도까지의 정렬 불량(misalignment)이 나타났다. 결론적으로, 사내 알고리즘을 사용하여 감마나이프 플랫폼에서 렉셀 감마플랜(또는 렉셀 써지플랜)의 위치 설정에 대한 정확도를 확인함으로써 뇌심부 자극술에 금기 사항이 있는 개인이나 노인과 같이 종래 수술에 고위험으로 간주되는 환자에 대한 난치성 운동이상 질환의 대체 치료법으로 안전과 효능을 가진 감마나이프 시상하핵파괴술(또는 담창구파괴술, 시상파괴술)이 추천된다. 향후 기능성 질환의 표적 위치측정을 위해 제안된 알고리즘은 여러 감마나이프 센터의 운동이상 질환 치료에 기여할 것이라 사료된다.
한국해양연구원에서는 2011년 4월에 쇄빙선 아라온호, Oceaneering사의 ROV (Remotely Operated Vehicle) 및 삼성분자력계(Three component vector magnetometer)를 이용하여 남서태평양 라우분지에 위치한 TA25해산 칼데라 서측 사면에 대하여 심해자력탐사를 실시하였다. 연구지역은 약 900 m ~ 1200 m의 수심대역을 보인다. 이 심해탐사를 위하여 국내 최초로 3000 m급 심해 삼성분자력계를 제작하였다. 자력계센서부분은 ROV의 상부에, 자력계로거부분은 ROV의 하부에 장착하였으며, ROV는 ROV의 정확한 위치를 알려주는 USBL (Ultra Short Base Line)과 고도계를 이용하여 정해진 측선을 따라 해저면에서 약 25 ~ 30 m의 수직 간격을 유지하며 이동하였다. 삼성분자력계는 자기장의 X(북쪽성분), Y(동쪽성분)과 Z(수직성분)의 벡터성분을 측정하므로 모션센서를 이용하여 ROV의 움직임(피치, 롤, 요)에 대한 보정을 실시하였다. 자력센서자료와 모션센서자료는 ROV의 광케이블과 아라온호의 네트워크를 이용하여 노트북에 저장되며 ROV의 정확한 위치자료인 USBL자료는 후처리를 통하여 병합하였다. 이렇게 획득한 심해 삼성분자력자료는 조사지역의 유망한 열수광상을 유추하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
노래음 합성이란 주어진 가사와 악보를 이용하여 컴퓨터에서 노래음을 생성하는 것이다. 텍스트/음성 변환기에 널리 사용된 HMM 기반 음성합성기는 최근 노래음 합성에도 적용되고 있다. 그러나 기존의 구현방법에는 대용량의 노래음 데이터베이스 수집과 학습이 필요하여 구현에 어려움이 있다. 또한 기존의 상용 노래음 합성시스템은 피아노 롤 방식의 악보 표현방식을 사용하고 있어 일반인에게는 익숙하지 않으므로 읽기 쉬운 표준 악보형식의 사용자 인터페이스를 지원하여 노래 학습의 편의성을 향상시킬 필요가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 낭독형 음성합성기의 HMM 모델을 이용하고 노래음에 적합한 피치값과 지속시간 제어방법을 적용하여 HMM 모델 파라미터 값을 변화시킴으로서 노래음을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 음표와 가사를 입력하기 위한 MusicXML 기반의 악보편집기를 전단으로, HMM 기반의 텍스트/음성 변환 합성기를 합성기 후단으로서 사용하여 노래음 합성시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 합성된 노래음을 평가하였으며 평가결과 활용 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 시각적 동요를 기반으로 하는 선박운항 시뮬레이터(ship handling simulator)에서 시뮬레이터 멀미 설문(SSQ, simulator sickness questionnaire)과 압력 중심(COP, Center Of Pressure)을 이용하여 시뮬레이터 멀미(simulator sickness)를 계측할 수 있는 기법을 제안한다. 실험을 위하여 선박운항시뮬레이터에서 피실험자가 시각적 동요에 노출되도록 하였고 해상상태(sea state)를 3단계로 바꾸어 가며 실험을 수행하였다. 시각적 동요 노출의 직후에 피실험자는 SSQ를 통하여 실험동안의 자각증상에 대한 설문을 작성하였고, 시각적 노출중에는 지면반발력계를 이용하여 피실험자의 COP를 측정하였다. 시각적 동요, SSQ, 그리고 COP의 데이터 분석을 통하여 시뮬레이터 멀미와 피실험자의 COP 사이의 연관성을 고찰하였다. 실험 및 분석을 통하여 해상상태에 따른 SSQ 점수와 피실험자 COP에 대한 각각 관계식을 제시하였고, 피실험자의 종방향 COP가 시뮬레이터 멀미 계측을 위한 지수로 활용될 수 있음을 보였다.
가상공간 탐색은 근본적으로 가상카메라의 조작으로 귀결된다. 이때 가상카메라는 자유도 6을 가지고 움직인다. 그러나 우리가 주로 사용하는 마우스나 조이스틱 등의 입력장치는 2D 장치이다. 따라서 입력장치의 운동에 대응되는 카메라의 운동은 어느 한 순간에는 2D운동이다. 그러므로 카메라의 6DOF(degrees of freedom) 운동은 2D 또는 1D 운동들의 결합으로 표현할 수밖에 없다. 많은 가상공간 탐색 브라우저에서는 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 탐색 모드를 사용한다. 그러나 다수의 모드를 설정하는데 사용된 기준이 분명하지 않고 각 모드에서 가능한 조작들이 서로 중복되는 경향이 있을 뿐만 아니라 입력장치의 감각 대응성(kinesthetic correspondence)이 미흡하기 때문에 사용자가 공간을 탐색할 때 상황을 장악하고 있다는 느낌을 가지기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서는 일관적이면서도 포괄적인 단일 탐색 메타포어가 필요한데 본 논문에서는 이를 위해 헬리콥터 조종사 메타포어를 제안한다. 헬리콥터 조종사 메타포어를 이용한다는 것은 조종장치들에 의해 사용자가 공간에서 날고있는 가상 헬리콥터의 조종사가 되어 공간 영상을 탐색 한다는 의미이다. 본 논문에서는 헬리콥터의 6DOF 운동을 직관적으로 조작하기 위해서 이를 6개의 2D 운동공간, 즉, (1) 평면상의 이동, (2) 수직면상의 이동, (3) 현위치중심의 피치, 요회전, (4) 현위치중심의 롤, 피치회전, (5) 좌우상하 선회, (6) 물체중심회전, 으로 분할하고, 각 2D 운동공간을 가시화 시켜 그 공간 자체를 메뉴화 하였다. 이렇게하면 사용자로 하여금 의식적으로 특정 모드를 선택하는 부담없이 단지 필요에 의해 적절한 2D 운동공간을 시각적으로 판단할 수 있도록 해준다. 각 운동공간에서의 헬리콥터 운동은 조이스틱의 2D 조작으로 제어한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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