본 연구는 산림 식생 모니터링을 위하여 무인기 다중분광영상의 화소값을 반사율로 변환하는 복사보정 방법을 적용하고 이를 평가하였다. 무인기에 5개 분광밴드 영상을 얻을 수 있는 소형 카메라를 탑재하여 다중 분광영상을 촬영하였고, 영상의 화소값을 반사율로 변환하기 위하여 (1) 복사조도계를 이용한 직접 보정 방법과 (2) 실험적 보정 방법을 적용하였다. 무인기 영상 촬영과 동시에 야외용 분광복사계를 이용해 특정 지표물의 반사율을 측정하여, 실험적 보정 방법을 위한 선형관계식 산출과 영상 반사율 검증에 사용하였다. 두 방법으로 산출한 반사율 영상을 비교한 결과, 직접적 방법은 촬영 지역 전역에 걸쳐 반사율이 안정적이었지만, 실험적 방법은 촬영 중 복사조도 및 대기상태에 변화가 발생한 지역에서 반사율이 불안정하였다. 실험적 보정 방법은 선형관계식 산출에 필요한 현장 반사율 측정 지점과 인접한 영역에서는 효과적인 방법이지만, 상대적으로 넓은 면적에 비교적 긴 촬영 시간을 필요로 하는 대상 지역에서는 광량의 및 대기상태의 변화를 고려한 절대적 보정 방법의 적용이 보다 적합한 것으로 분석되었다.
본 논문은 이동로봇이 주행 중 발생하는 heading 오차를 지자기센서를 이용하여 보정하고 주행을 정확히 제어하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 이동로봇의 주행제어는 여러 원인에 의한 부정확성을 내포하고 있다. 예를 들어 바퀴의 부정확한 기계적 정렬, 기어의 헐거워짐, 센서 신호의 잡음과 오차, 바퀴의 미끄러짐, 평탄하지 않는 표면에 의한 제도변동 등이다. 따라서, 이동명령어 수행 시 이동로봇의 heading이 의도된 대로 유지되는지를 측정하는 오차 검출이 필요하며 이를 위한 센서 본 논문에서는 지자기센서를 이용하여 오차를 보정하였다. 실험은 무선 원격 제어되는 이동로봇에 지자기 센서를 부착하여 자계의 영향이 비교적 적은 평탄한 옥외에서 수행하였고, 실험 결과를 통해 지자기 센서를 이용한 이동로봇의 heading 오차 보정과 주행제어효과를 보여주었다.
Thermally induced errors of machine tools have been recognized as one of the most important issues in precision machining. This is probably the most formidable obstacle to obtain high level of machining accuracy. To this regard, the experimental compensation methodologies such as software-based method or origin shift of machine tool axes have been suggested. In this research, to cope with thermal deformation, a model based correction was carried out with the function of an external machine coordinate shift. Models with multi-linear regression or neural network were investigated to selected a good one for thermal compensation. Consequently, multi-linear regression model combined with origin shift was verified good enough form the machining of dot matrices of plate with ball end milling.
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
정합과 노출 보정을 동시에 최적화하기 위하여 반복적인 정합 알고리듬인 Lucas-Kanade 알고리듬을 히스토그램 변환에 기초한 노출 보정 알고리듬과 접목하였다. 단순 회귀 모델에 기초하여 비매개변수 추정인 실험적 조건 평균과 그의 다항식 근사를 이용하여 노출 보정을 시도하였다. 제안한 동시 최적화 알고리듬은 각 최적화 과정의 분리화가 가능하므로 기존의 Mann이나 Candocia의 동시 최적화 알고리듬에 비하여 구현의 융통성 측면에서 유리하다. 투사 공간 변환 관계를 가지는 실영상 들을 가지고 모의실험을 수행한 결과에서 보면 노출 보정을 고려하지 않은 경우에 비하여 좋은 성능을 얻음을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 시스템은 주파수를 제공하는 수정발진자의 환경적 요인에 의한 오차 등으로 인해 정확한 시각을 유지하지 못한다. 정확한 시각 유지를 통해 외부 시각원으로부터 시각신호를 받아 로컬 시스템의 시각오류를 보정하는 시각동기 클라이언트를 이용하는 방법을 연구하였다. 정밀도 향상을 위해 다중서버 선택기능을 보강하였고, 지연시간에 따른 시각원의 가중치를 적용하였다. 특히 시각변화에 민감한 프로세스가 많은 시스템에서 시각 오류 보정시 시각의 급변은 시스템에 무리를 일으키므로 점근적 보정을 통한 안정적 방법이 필요하다. 이를 위해 축적결과기반 시각오류 보정방법을 적용하여 네트워크 지연의 급작스런 변화에도 분산을 통한 충격을 완화하여 안정적인 시각보정을 할 수 있도록 하였다. 시각오류 요인과 시각동기방법, 클라이언트 구현과 실험결과를 제시한다.
국내 토층 사면을 대상으로 강우에 의해 발생되는 침투수 거동 특성을 분석함으로써 지속적인 토층의 물성 변화 계측을 통해 산사태 예 경보시스템을 구축이 가능하다. 본 연구에서는 산사태 예 경보시스템 구축의 사전 단계로써, 국내 대표적인 지질 매질인 화강암 풍화토, 편마암 풍화토와 주문진 표준사에 대해 공극률과 체적함수비 등의 토질 물성 변화를 고려한 실내 보정실험을 수행하였다. 실험조건은 공극률, 체적함수비 변화에 대한 측정센서의 측정 정밀도 향상과 이를 통해 국내 현장토에 대한 고유 보정기법을 제시하기 위함이다. 측정센서는 각 실험 조건별 물성 변화에 따라 전압을 측정함으로써 현장토에 대한 물성치와 상호 분석이 가능하도록 하였다. 주문진 표준사 뿐만 아니라 국내 현장토인 화강암 풍화토와 편마암 풍화토에 대한 체적함수비에 대한 보정식도 함께 제시하였다.
본 논문은 변형률 계측데이터를 사용하는 신뢰성 및 정확성을 증진된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하고, 이를 교량에 대한 다양한 실험을 통해 검증하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 밀도추정함수와 평균보정계수를 이용한 BWIM 알고리즘을 제시한다. 밀도추정함수는 다축하중을 추정할 때 신뢰할 수 있게 적용할 수 있음을 입증하였으며, 평균보정계수는 이론 계산된 모멘트와 계측된 변형률에서 계산한 모멘트 사이의 전반적인 오차를 최소화하기 위해 적용된다. 개발된 알고리즘은 수치예제, 실내모형실험 그리고 다주형 합성교량에 대한 현장실험을 통해 성공적으로 검증하였다.
지진하중에 대한 구조물의 동적 거동과 성능을 예측 평가하기 위하여 실험적 방법들이 흔히 사용되고 있으나, 실험장비의 제약과 구조물의 규모 등으로 대부분 축소모형실험에 의존하고 있다. 그러나 일반적인 상사법칙(similitude law)은 탄성범위에서 유도된 것으로 지진거동과 같은 비탄성 거동을 예측하는 경우에는 한계가 있다. 또한 탄성범위 내에서도 크기효과(size offset)가 발생하므로 축소모형의 실험결과를 원형 구조물에 직접 적용하는 것은 많은주의가 필요하다. 본 연구에서는 원형 구조물(prototype)과 축소모형(scaled model)을 모두 실험 대상으로 하여 실제 축소모형만을 실험하여 원형 구조물의 거동을 예측하는 경우의 문제점을 확인하고 그 해결방법을 모색하고자 한다. 실제로 축소모형실험에서는 원형 구조물의 경계조건을 정확히 재현하기 어려우며, 실험모형의 제작과정과 실험과정에서의 모든오차가강성의 변화로 반영되어 나타난다. 따라서 본 연구에서는 기하학적 상사율과 변화된 강성비(stiffness ratio)를 함께 고려하여 고유진동수의 오차를 보정하고 비탄성 거동중에도 직접적인 실험결과의 비교가 가능한 상사법칙을 제안하였다. 더불어 제안된 상사법칙을 적용한 유사동적실험 (pseudodynamic test)을 수행하여 실험오차보정(experimental error compensation)효과를 검증하였다.
본 논문에서는 소형 지구관측 위성의 광학카메라에 들어가는 미소진동을 보상하기 위한 초점면부 보정장치 시스템의 실험적 모델링을 수행하였다. 미소진동 외란을 보상하는 초점면부 보정장치의 구동기로 PZT 압전작동기를 적용하였다. 압전작동기는 히스테리시스 고유 특성을 갖게 되므로 보정장치 시스템의 정확한 수학적 모델링을 얻는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 보정장치 시스템을 2차 선형시스템으로 가정하고 MATLAB의 시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)를 이용하여 실험적으로 모델링을 수행하였다. 외란의 주파수 범위인 0~50Hz에서 응답 오차 10%를 만족하기 위해 단일 선형 모델로는 불가능하며 총 4개의 선형 모델이 필요하다. 각각의 모델은 0~50Hz 입력범위를 4개의 구간으로 나눈 영역에서 실제 동역학을 잘 표현 하고 있다. 미소진동 외란의 보상은 입력주파수에 따라 모델 스위칭 기법을 적용한 초점면부 보정장치 제어를 통해 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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