본 논문에서는 재귀형 크로스아이(retrodirective cross-eye) 재머 신호와 레이다 반사 신호 비(Jamming and radar return Signal Ratio: JSR)에 따른 모노펄스 레이다의 추적 오차의 변화를 분석하였다. 레이다 추적 오차를 계산하기 위한 방법으로 크로스아이 재머 이득(Gc)이 사용되었고, 재머 이득과 재머 신호와 레이다 반사 신호의 비(JSR)의 관계를 수식으로 표현하였다. 모노펄스 레이다와 재머 사이의 조우각과 JSR을 동시에 변화 시키면서 레이다 추적 오차를 분석하였다. 그리고 재머 두 신호간의 위상(ϕ) 차이와 JSR의 변화를 분석 한 결과 두 재머 신호 위상 차이가 180°에 가까워질수록 추적 오차가 커지고 JSR이 20dB이상이 되면 추적 오차가 일정 수준을 유지하게 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 레이다 반사 신호의 비(JSR)에 따른 모노펄스 레이다의 추적 오차에 대한 결과를 제시하였고 추적 방향, 두 재머 신호 위상차, 두 재머 신호 크기 비율 등에 따른 복합적인 추적오차 분석 결과를 제시하였다.
GIS분야에서 불규칙삼각망은 저수량계산, 지형분석 등에 활용되며 표고, 경사, 방향 정보를 가지고 있기 때문에 처리시간과 용량이 많이 소요된다. 등고선을 활용하여 TIN을 구축하는 과정에서, 선의 단순화를 위해 사용하는 weed tolerance는 등고선상의 샘플 간격에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 다양한 크기의 weed tolerance에 따른 TIN의 처리시간과 용량을 계산하였으며, 적절한 weed tolerance를 제시하기 위해 TIN으로부터 생성된 수치표고모형의 표준오차를 평가하여 허용오차 범위를 만족하는 weed tolerance를 결정하였다. 평가결과, DEM 표준오차 5m를 만족하는 TIN의 weed tolerance 는 70m였으며, DEM의 해상도는 20m로 나타났다.
국내 통신방송위성 Ku 대역 오프셋 파라볼라 안테나의 제작/정렬 오차에 의한 안테나 성능 민감도 해석을 수행하였다. 안테나 반사판의 성형 과정에서 필연적으로 발생하는 반사판 표면의 무작위 오차를 RMS(Root Mean Square) 및 상관 거리로 특성화하여 이에 대한 성능 변화를 통계적으로 분석하였다. 또한, 반사판에 대한 급전 혼의 상대 정렬 위치 및 각 오차에 의한 성능 변화를 파악하였고, 안테나 성능에 민감한 방향을 파악할 수 있었다. 허용 공차를 적용하는 경우 제작/정렬 오차에 의한 성능 저하가 안테나 설계 시의 이득 버짓 또는 각 성능 변수의 설계 여유 내에 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡에 의한 화상을 보정하고, 로봇 좌표를 인식하기 위해 사용하는 패치의 변경에 의한 로봇의 위치 및 각도오차를 줄여 축구로봇 시스템의 성능 개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 그리고 렌즈의 왜곡 중 기하학적인 왜곡을 보정하여 로봇의 위치오차를 줄여 실시간 환경인 축구로봇 시스템에 적용한다. 로봇의 인식과 로봇의 좌표 및 방향을 판별하기 위하여 사용하는 패치는 그 모양에 따라 로봇이 가지게 되는 위치오차와 각도오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 개선한 로봇패치에 따른 로봇의 위치 및 각도 오차를 줄이는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
최근에 BLE 비콘의 낮은 배터리 소모와 저렴한 인프라 비용의 특징 때문에 실내 정밀 측위 시스템에 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 기존의 BLE 비콘 기반 실내 측위 알고리즘은 사용자의 이동 속도 변화에 따라 유동적인 위치 오차 보정이 어렵다. 따라서 본 논문은 BLE 비콘을 활용한 Bounced cancellation 및 최소 거리 유지 알고리즘과 방향벡터를 이용한 측위오차 보정 기법을 결합한 위치 오차 보정 알고리즘을 제안했다. 본 논문의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 실내 측위 알고리즘에 비해 유저 이동속도가 변화함에도 우수한 측위 성능을 보장하며 개선된 위치 오차 보정 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 위치인식 센서기반 무인이송차량(AGV)의 이동 제어 문제를 다루고자 한다. AGV의 진행 경로를 지시하는 랜드마크를 부착할 때 사각지역(dead zone) 및 중첩 지역(overlap zone)이 존재할 경우 위치 추정 오차가 허용 범위를 크게 벗어나게 되며, 이로 인해 AGV가 오동작하는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 단일 랜드마크 대신 이웃한 2개의 랜드마크 인식을 통해 위치 추정 오차를 보정하는 방안을 제안하였다. 또한, 회전 구간에서 AGV가 방향 전환 직후 지정된 경로에 허용오차 범위 이내로 진입하도록 안쪽 바퀴와 바깥쪽 바퀴의 가속도 제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 화장장 시신 운구용 AGV에 적용하였다. 화장장은 기존 산업 현장에 비해 이동 공간이 협소할 뿐만 아니라 그 특성상 정밀 제어가 필요한 환경이다. 본 논문에서 제안한 방식은 모의 차량에 적용하여 그 타당성을 검증하였으며, 실제 국내 화장장에 AGV 시스템을 적용한 결과 허용오차 범위 이내에서 정상 동작함을 확인하였다.
본 논문은 RFID를 이용한 이동 로봇의 목표물 탐지 및 이동 시스템에 대해 소개한다. RFID는 전파를 이용하여 원거리에서 비접촉식으로 정보를 전달하는 것이 가능한 인식 시스템으로 RFID를 통해 로봇은 비전 등 다른 시스템의 도움 없이 간단하게 주변 물체를 인식하는 것이 가능하다. 하지만 실제 작업을 하기 위해서는 인식한 물체로 이동해야 하지만 현재의 RFID 시스템은 위치 정보를 제공하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 전파의 도래 방향을 이용한 로봇 이동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 축 안테나를 이용, 목표물에 부착된 RFID 태그로부터의 수신된 전파의 크기 차이를 이용하여 도래 방향을 측정한다. 로봇은 측정 방향으로 이동하는 것으로 지도나 기준 스테이션 등의 다른 시스템 없이 간단하게 물체로 이동하는 것이 가능하다. 하지만 전파는 금속이나 액체 등 주변 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 측정 방향에 오차가 발생, 주변 장애물이 많은 복잡한 환경에서는 이동에 실패하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 g-filter 기반 오차 보정 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 현재 측정값과 이전의 보정값의 분산값들의 차이를 이용, 현재의 측정값에 포함되어 있는 오차를 낮춤으로써 로봇이 방향을 잃지 않고, 이동하는 것을 가능하게 하였다. 시뮬레이션 및 실제 로봇을 이용한 실험 결과는 복잡한 환경에서도 로봇이 성공적으로 이동하는 것을 보여준다.
본 연구는 표준 감마선 조사장치의 유효빔 크기를 실측과 시뮬레이션의 결과를 비교하여 유효빔 영역의 결정에 유용한 수단을 제공하고자 하였다. 시뮬레이션과 전리함을 이용한 실측의 결과는 공기커마율의 경우는 상대오차 4.5~7.3% 범위에 분포하였다. 유효빔 영역의 크기는 시뮬레이션의 경우 수평 방향 27cm, 수직 방향 21.6cm로 구현되었고, 필름을 이용한 실측결과는 수평 방향 26.5cm, 수직 방향 21.9cm로 유사한 결과가 도출되었다. 수평방향의 상대오차는 1.85%, 수직 방향은 1.38% 이며 유효빔 영역도 감마선장을 중심으로 유사하게 분포하였다. 감마선 조사장치에 있어서 시뮬레이션의 유효성이 충분함을 확인하였다. 특히 공기커마율보다 유효빔 크기의 상대오차가 적은 것은 빔의 크기가 표준선원의 용량보다는 기하학적 요인으로 결정되기 때문인 것으로 판단된다. 향후 시뮬레이션을 이용한 광자 에너지 분포도의 신뢰성을 높이기 위한 연구가 필요 할 것이다.
본 논문(論文)에서는 경위도(經緯度) 좌표(座標)(${\varphi}$, ${\lambda}$)에 의해 측지망(測地網)을 동시조정(同時調整)하는 컴퓨터 프로그램을 작성하고, 1점(點) 1방향(方向) 고정(固定)인 경우와 자유망(自由網)조정의 두 경우를 검토하였다. 구성과(舊成果)를 초기치(初期値)로 이용하고 Hubeny 에 의해 확장된 Gauss 의 평균위도식(平均緯度式)을 사용하였으며, 좌표조정법(座標調整法)에 의해 조정계산(調整計算)을 실시하였다. 기준타원체(基準楕圓體)로는 Bessel 치를 사용하고, 관측(觀測)에 대한 중량(重量)을 1로 가정하였다. 우리 나라 일부지역의 실측(實測)데이타를 적용한 결과 평균위치오차(平均位置誤差)가 1점 1방향 고정의 경우 6.2cm, 자유망(自由網)의 경우는 2.4cm로 나타났다. 적용된 삼변망(三邊網)의 단위중량(單位重量)에 대한 표준오차(標準誤差)는 $1.66{\times}10^{-6}$ 라디안 (0.3")이고, 오차타원(誤差楕圓)을 분석한 결과 자유망(自由網)이 오차분배면에서 효과적임을 보여 주고 있다.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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