모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위해 사용되는 3차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐만 아니라, 오차 없이 모델링하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 3차원 객체 모델을 이용하더라도 모델링 오차에 의해서 계산되는 추적 오차와 실제 사용자의 육안으로 느끼는 추적 오차는 다를 수 있다. 이는 처리비용이 높은 정밀한 모델링 과정을 요구하지 않더라도 사용자가 느끼는 오차 허용 범위 내에서 추적을 위한 객체 모델링을 효과적으로 수행할 수 있기에 중요한 측면이 된다. 따라서 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 실제 정합 오차와 사용자의 육안으로 인지되는 정합 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
본 논문에서는 후향계단 유동장 모델링 및 복원오차를 분석한다. 유동장의 밀도를 POD(Proper Orthogonal Decomposition) 기법을 통해 공간모드와 시간모드로 추출하여 수학적으로 모델링한다. 모델링 오차를 정립하여 유동에너지와 오차 사이의 관계를 정리한다. 모델링 오차를 시간영역 뿐만 아니라 주파수 영역에서의 분석을 통하여 제어측면에서 오차의 한계를 규정한다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
항공 SAR에서 고품질의 영상을 얻기 위해서는 영상 획득 구간에서 항공기의 요동을 정확히 측정하여야 한다. 특히 요동측정을 할 때 상대적 위치오차 및 불연속성 오차를 줄여야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR)에서 실시간으로 요동측정을 하는 매개변수 사전 오차 모델링 방법(P-PEM, Pre-Parametric Error Modeling)을 제안한다. P-PEM은 기존에 본 연구진에서 제안한 항법오차를 다항식으로 모델링하여 추정하는 매개변수 오차 모델링 기법(PEM, Parametric Error Modeling)에서 확장된 기법이다. PEM은 IMU에 의한 INS 오차를 짧은 시간 동안 다항식이라 가정하여 모델링하는 요동측정기법이다. 반면, P-PEM은 다항식 오차 모델의 계수를 미리 추정하고 영상촬영단계에서 사용한다. 시뮬레이션 결과, P-PEM을 적용하면 실시간으로 불연속성 오차를 제거한 요동측정이 가능함을 확인하였다.
ANC시스템에 있어서 현재 많이 이용되고있는 Filtered-X LMS 알고리즘에서 2차 음원과 제어점간의 임펄스응답은, 미리 동정하여 사용하는 것이 일반적이지만, 2차 음원과 제어점간의 전달특성이 이후에 변화할 경우, 실제의 전달함수와 적응에 이용한 전달함수간에 모델링 오차가 발생하게된다. 이 모델링 오차에 의하여 알고리즘은 오동작을 일으키고, 시스템은 불안정하게 되기도 한다. 따라서, 본 연구에서는 참조신호가 랜덤신호일 경우에 발생하는 모델링 오차와 Filtered-X LMS 알고리즘의 오동작에 관한 이론식을 도출하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다.
굴삭기 엔진 펌프시스템을 실험결과에 근거해서 모델링하여 수치적으로 시뮬레이션을 행하였다. 엔진.펌프시스템은 그 구성이 복잡할 뿐만 아니라 시스템자체의 비선형성,작업에 따라 시스템에 가해지는 불확실한 외란, 파라미터의 변동으로 인하여 정확한 모델링을 행하기는 다소 어려움이 있었다. 비례제어만을 사용시는 정상상태오차의 발생,초기의 회전수저하등으로 인하여 적합하지 않았다. 이를 개선하기 위하여 PID제어를 사용하였을 경우 정상상태오차는 제거할 수 있으나 정착시간이 길어지는 것을 볼 수 있었다. 슬라이딩모우드에 의한 제어법을 적용하였을 경우 정상상태오차,정착시간,최대회전수저하량을 모두 만족하였으나 과도상태에서 오실레이션이 발생하는 현상을 볼 수 있었다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
본 논문에서는 디졸브 모델링 오차를 이용한 디졸브 검출 방법을 제안한다. 디졸브 모델링 오차는 디졸브 구간을 구성하는 두 장면 사이에 상관성이 없는 이상적인 디졸브 모델과 상관성이 존재하는 실제 디졸브 사이의 차이로 정의된다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분산 곡선에서 나타나는 디졸브 구간의 특성인 아래로 볼록한 포물선을 검출하여 디졸브 후보 구간을 설정한다. 두 번째 단계에서는 선택된 후보 구간 자각에 대해 디졸브 모델링 오차를 정의하고 모델링 오차가 기준치와 비교한다. 기준치는 목표 모델링 오차로 각 후보 구간의 분산과 사용자에 의해 주어지는 목표 상관성에 대한 함수로 표현됨으로 제안된 기준치, 목표 모델링 오차는 각 후보 구간의 분산 변화에 적응적이다. 제안한 디졸브 검출 방법은 디졸브 구간을 구성하는 두 장면의 상관성을 고려하므로, 의미론적 디졸브 검출 방법이 될 수 있다. 제안된 방법을 다양한 동영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 다양한 분산의 변화에도 불구하고 기존의 방법보다 정확하고 신뢰성 높은 디졸브 검출 결과를 나타내었다.
SAR imaging 시스템 전파환경에서 목표물의 정보를 성공적으로 추출해 내기 위해서는 반사된 신호를 수신할 때 Coherent detection이 필수적이다. 수신시 Incoherent detection은 복소 위상오차 형태로 나타나서 실제 목표물의 영상에 심각한 Degradation을 야기시켜 치명적인 결과를 초래하게된다. 본 논문에서는 하나의 목표물에서 수신되는 신호를 파동방정식으로부터 모델링하고 모델링된 신호의 각 주파수대의 조합에 의해 전체 수신신호로부터 위상오차의 기울기를 유도한다. 더욱더 정확한 위상오차를 추정하기 위해 추정된 위상오차로부터 수신신호에 포함된 오차를 제거하고, 오차가 제거된 신호의 대역폭을 추정한다. 추정된 대역폭에 맞도록 알고리즘에 재 적용시켜 교정되지 못한 오차를 추정해 나간다. 이때 반복적인 위상오차 제거기법을 적용하고 Iteration의 종료를 자동으로 결정하기 위해 지능형 대역폭 추정 기법을 제시한다. 컴퓨터의 모의 실험에서, 위상오차를 포함한 수신 신호로부터 알고리즘을 적용하여 오차를 제거하고,, Wavefront Reconstruction 기법에 적용시켜 알고리즘의 성능을 영상으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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