본 논문에서는 우주파편 충돌위험 종합관리시스템에 적용할 연속추정필터의 성능에 대해 아리랑 2호의 실제 비행데이터를 이용하여 분석한다. 궤도결정 시스템의 성능을 분석하기 위해서 아리랑 2호의 지상국에서 사용하고 있는 일괄처리 방식의 배치필터(Batch Filter)와 비교하고, 궤도결정 정밀도 평가를 위해 중첩법(Overlap Method)을 적용한다. 본 연구결과 연속추정 필터가 기존의 아리랑 2호의 지상국 비행역학 시스템에서 사용하고 있는 배치필터와 유사한 성능을 보임을 확인하고, 필터의 방식에 따른 특성 차이가 있음을 확인한다. 또한, 30시간 GPS 항행해에 대한 6시간 중첩법을 적용하여 1m($1{\sigma}$) RMS (Root Mean Square) 수준의 궤도결정 정밀도를 얻을 수 있음을 보인다..
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 스칼라 필터와 적응 스칼라 필터의 성능을 비교 분석하였다. 외부 실험 과 비슷한 실험 환경을 만들기 위해서 GPS를 대신할 수 있는 초음파 의사위성을 사용하였다. 적응 스칼라 필터는 스칼라 필터와는 달리 적응기법을 사용하여 연속적으로 속도오차 공분산과 측정잡음 공분산을 추정한다. 실험결과, 적응 기법을 사용하여 위의 두 파라미터를 연속적으로 추정하는 적응 스칼라 필터의 위치 추정 성능이 스칼라 필터보다 더 좋다는 것을 확인하였다.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
본 논문은 연속 초음파 영상에서 움직임 보상 시간 필터를 적용하여 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 비선형 광학 흐름 추정 방법을 이용하여 화소 단위의 움직임을 추정하고, 이를 바탕으로 시간적 재귀 필터링을 적용한다 화소 단위 움직임 벡터의 양이 작을 경우 필터링을 크게 하고, 움직임 벡터의 양이 클 경우 필터링을 작게 적용한다. 그 결과 프로브에 의한 전역적 움직임과 측정 대상물에 의한 국부적 움직임으로 발생되는 블러 현상을 극소화하고 잡음을 감소시켜 영상의 품질을 향상시켰다.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 획득하는 초고 해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 다양한 방법이 제시되었으나 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상의 전, 후의 다수 프레임을 정하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 이용하여 프레임들의 부화소(sub-pixel)를 구한 뒤에, 부화소 정밀도의 움직임 추정을 통하여 보다 정확한 고주파성분을 복원하고자 한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 고등차수(bi-cubic)보간법 보다 선명한 영상을 획득할 수 있었다.
UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.
최근 국내·외에서는 재래식 소류사량 채집기를 이용한 직접계측방법의 한계를 보완하기 위해 음향센서(하이드로폰)를 활용하여 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음 신호로부터 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법이 개발 검토되고 있다. 이러한 방법은 하이드로폰에 계측된 음향신호의 특성 중 음향 펄스 수와 소류사량의 상관성을 해명하는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 펄스 카운트 알고리즘은 원시신호에 대한 불충분한 노이즈 필터링 작업과 음향특성 중 진폭만을 고려하여 임계치를 설정하였기 때문에 운송되는 소류사량이 많을 경우 신호 파형의 중첩으로 인한 펄스 수의 과소평가, 감지 가능한 상한 입자 크기가 제한되는 등의 결점을 가지고 있다. 또한 대다수의 연구가 소류사량의 총량과 시계열적인 변화를 추정하는데 주안점을 두고 있어 소류사량의 입도분포를 추정하기 위한 연구사례는 매우 부족한 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 한계를 극복하기 위해 다양한 입경과 유속 조건을 고려한 단독입자 공급 실험을 통해 하이드로폰에서 계측되는 소류사 입경별 충돌음의 진폭과 특정 주파수대역을 기준으로 음향특성치를 효과적으로 필터링 할 수 있는 개선된 Band-Passs Method 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 기존의 음향신호 필터링 방법(증폭 채널 방법, 임계치 설정 방법)과 비교·분석을 수행한 결과 제안한 방법이 기존의 필터링 방법보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났다. 아울러 단일입경 연속공급 실험을 수행하여 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하고 혼합입경의 입도분포 추정 가능성을 확인하였다. 연구수행의 최종단계로 혼합입경 소류사량 추정이 가능한 입경별 통합 소류사량 추정 알고리즘을 개발하고 실측 소류사량과의 비교·분석을 통해 알고리즘의 소류사량 추정 정밀도를 검증하였다.
본 논문에서는 정합필터 기반의 IEEE 802.15.4a chirp spread spectrum (CSS)을 위한 새로운 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 주파수 오프셋 추정 알고리즘은 연속되는 동일한 심볼 간의 차등 위상을 계산함으로서 주파수 오프셋을 추정하였다. 하지만 CSS는 긴 십볼 구간과 가드 구간을 포함하고 있어 기존의 방법으로 주파수 오프셋을 추정하였을 경우 위상 모호성이 발생한다. 특히 정합필터 기반 수신기 구조에서 위상 모호성을 해결하지 않는다면 주파수 오프셋에 의한 정현파 간섭 현상으로 정합필터의 성능이 감소하게 된다. 따라서 본 논문에서는 위상 모호성을 해결하기 위해 정수부와 소수부 주파수 오프셋 추정을 분할화 하여 주파수 오프셋을 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 sub-chirp 간 정합필터 결과의 차등 위상을 계산 한 결과와 기존의 심볼 간 차등 위상 정보를 이용하여 정수부 주파수 오프셋을 추정하여 위상 모호성을 제거 한 후, 심볼 간 차등위상 정보를 통하여 소수부 주파수 오프셋을 추정한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 정수부 주파수 오프셋 추정을 통해 위상 모호성 문제를 해결할 수 있음을 확인하였고 위상 모호성 이 발생하지 않는 경우에서도 기존의 알고리즘과 거의 통일한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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