차량의 롤오버는 심각한 사고중의 하나로 SUV 에 있어서 더욱 위험하나 롤오버 방지시스템을 통하여 발생을 최소화 시킬 수 있다. 하지만 이러한 방지 시스템의 성능은 승객 수나 다른 하중 조건에 따라 변하는 차의 질량이나 무게중심 같은 차량 관성 파라미터에 매우 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 종 방향, 횡 방향, 수직 방향 동역학을 기반으로 한 세 가지 질량 추정 알고리즘을 개발하고 이 세 가지 알고리즘들을 통합하여 임의의 주행 상황에서 실시간 연산을 통해 차량의 질량을 추정할 수 있는 통합 차량 질량 추정 방법을 제안하였다. 또한 실시간 시뮬레이션과 실험을 통하여 이 방법의 성능을 검증하였다.
초기의 선박들은 선회시 킥현상 등을 설명하고 대응하는 선박의 전복예방을 위한 정확한 방정식이 제공되지 못했다. 육상에서는 차량의 정상상태 선회방정식을 이용한 전복예방 기술이 많이 개발되었고 이는 해상에서의 기존의 방법들 보다 더 좋은 성능을 보였다. 이 논문에서는 더 정확한 선박의 선회시 전복방지를 위해 애커만 기하학 모델 기반 선회방정식을 이용하여 선박선회시 복원을 하는 방법을 제안하여 선박안전관리 방안을 향상시킨다.
차량제어의 고도화에 의해, 자동 대열 주행 제어와 같은 정밀한 제어의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 정밀 제어를 수행하기 위해서는 차량제어에 필요한 차량 파라미터를 항상 파악하는 것이 중요하다. 특히 화물 운송용 트럭의 경우, 화물 적재 상태에 따라 차량 질량과 차량 관성모멘트 등의 차량 파라미터가 크게 변화한다. 따라서 미지의 파라미터가 있을 경우, 실시간으로 파라미터 추정하여 제어시스템에의 반영이 요구된다. 본 연구에서는 차량이 곡선 주행할 때에 차량의 조향제어에 중요한 차량 파라미터 중 하나인 요관성모멘트에 대하여 Dual Kalman filter알고리즘과 GPS센서를 이용하여 차량이 주행 중에 미지의 요관성모멘트 값을 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 차량동역학 상용 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 추정방법의 타당성을 검토한다.
The accurate information of mass properties is required for the precise control of the spacecraft. The mass properties, mass and inertia, are changeable by some reasons such as consumption of propellant, deployment of solar panel, sloshing, environmental effect, etc. The gyro-based attitude data including noise and bias reduces the control accuracy so it needs to be compensated for improvement. This paper introduces a real-time inertia estimation method for the attitude determination of STSAT-3, Korea Science Technology Satellite. In this method we first filter the gyro noise with the Extended Kalman Filter(EKF), and then estimate the moment of inertia by using the filtered data from the EKF based on the Recursive Least Square(RLS).
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 스키 시뮬레이터의 사용자 감응형 제어를 위한 물리모델과 동작인식 시스템의 개발되었으며, 스키 선수의 자세 변화에 따른 스키 슬로프 상에서의 거동과의 부합성 확보를 위하여 실제 현장 실험데이터의 회귀분석을 통해 동작인식 시스템에 사용될 파라미터 및 관계식을 도출하였다. 개발된 물리모델 기반 스키 동작 인식 시뮬레이터는 실시간으로 Kinect 장치를 사용하여 사용자의 관절별 질량을 분석하여, 정확한 체중심을 추정하고, 시뮬레이터 하드웨어에서 적용할 수 있도록 힘, 속도, 가속도에 대한 피드백을 전달하도록 구성되었다. 본 연구결과는 스키시뮬레이터의 인식모듈로 사용되었으며, 물리모델 기반 가상 스포츠 시뮬레이터 제작에 응용 할 수 있는 자료로 활용될 것이다.
액체크로마토그래피 (liquid chromatography; LC) 시스템과 연동된 radical 소거 활성 측정 시스템은 식물 추출물과 같이 수많은 성분으로 구성된 시료 중의 radical 소거 활성 성분을 확인하는 유용한 도구이다. 이와 같은 시스템을 사용하여 항산화 활성 성분을 가지고 있는 생약재로 알려진 유근피의 추출물을 대상으로 DPPH와 ABTS radical 소거 활성을 측정한 후 확인된 소거 활성 성분에 대한 질량분석을 실시하여 procyanidin B2, procyanidin B3, catechin-7-O-β-D-apiofuranoside, catechin-5-O-β-D-apiofuranoside로 각각 추정되는 4가지 성분을 확인하였다. 추출물 시료들 간의 상대적인 함량 비교를 위해 4가지 성분에 대한 MRM mode 분석 조건을 설정하여 LC-MS/MS를 활용한 유근피 추출물 중 radical 소거 활성 성분의 함량 비교 가능성을 검토하였다. 95% 에탄올 추출물을 기준으로 산출한 상대적인 함량 비교 결과에서 추출 용매의 에탄올 농도가 높아지면 radical 소거 활성 성분들의 함량이 높아지는 것으로 나타났으며, 각 추출물의 radical 소거 활성 측정 결과와 마찬가지로 에탄올 농도 50% 이상의 추출물들에서 procyanidin B3로 추정된 성분을 제외한 3가지 성분의 함량 차이가 크게 나타나지 않음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과에 각 추출물의 수율을 추가로 감안하여 50% 수준의 에탄올 농도가 유근피의 radical 소거 활성 성분 추출에 더 효과적임을 알 수 있었다. 이와 같은 활성 측정 및 분석 방법을 활용하게 되면 유근피 자체의 품질관리뿐만이 아니라 추출물을 활용하는 다양한 제품 개발 단계에서 기존의 LC-UV 검출기 profile 비교보다 활용도가 높은 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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