형상기억합금 작동기는 스마트 작동기의 대표주자로서 부피 대비 발생력이 다른 어느 재료보다 우수하고, 모터와 같은 작동소음이 발생하지 않으며, 온도변화에 의한 간단한 작동원리로 근래에 많은 연구자들의 관심을 받아왔다 그러나, 온도변화 대 변위 곡선을 살펴보게 되면 이력곡선, 포화현상 등의 강한 비선형성을 내제하고 있고, 대류조건에 따른 온도외란에 민감하다. 이로 말미암아 정밀한 위치제어에 상당한 문제를 수반하고 있으며, 기존의 PID제어기나, 모델기저 제어기를 사용하게 될 경우 정상 상태오차와 한계싸이클 등의 현상이 나타나는 것으로 문헌에 보고되고 있다.(중략)
본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 움직임 예측은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 예측과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 부화소 단위까지의 움직임 추정은 실제 움직임 벡터를 찾아낼 수 있지만, 이를 구하기 위한 계산량이 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 기준점을 기준으로 기준점으로부터 $\pm1$ 화소 내에서 두 번째로 작은 오차 값이 있는 특성 및 부화소 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색점을 줄임으로써 연산 처리 속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SATD를 갖는 점과 참조 영상으로부터 추출한 PMV를 비교하여 기준점을 정한 후, 기준점 주위의 8개의 화소 위치 가운데 두 번째로 SATD값이 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 수행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SATD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존의 JM에서 사용한 고속 움직임 예측 알고리즘에 비해 PSNR값에 큰 변화가 없고, 움직임 벡터 예측 시간 면에서 약 18%의 시간을 줄이는 결과를 보였다.
본 연구에서는 공압형 인공근육으로 이루어진 회전관절의 동적 특성을 파악하기 위해서 두 개의 공압형 인공근육으로 이루어진 상극구동 시스템의 주파수 응답특성실험을 수행하였다. 인공근육의 작동범위에서 수행한 주파수 응답결과에 최적으로 근사할 수 있는 선형모델을 추정하고 이를 이용하여 회전관절의 움직임을 정밀하게 제어할 수 있는 모델에 기초한 제어법칙을 제시하였다. 사각파, 정현파 기준궤적에 대한 회전관절의 추종실험을 수행한 결과 선형 추정모델에 의한 보상효과와 피드벡 이득에 의한 추종오차 제거효과를 통해서 우수한 궤적 추정성능을 보였다.
최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
INS는 위치, 속도 및 자세정보를 고속으로 제공하며 스스로 항법정보를 제공하는 장점이 있으나 오차가 시간에 따라 증가하는 단점이 있다. 반면에 GPS는 데이터를 저속으로 제공하며 재밍(Jamming)에 영향을 쉽게 받으나 오차가 시간에 상관없이 일정하다는 장점이 있다. 따라서 상호보완적인 특성을 가지는 INS와 GPS를 통합하였을 때 더욱더 정확한 항법해를 제공할 수 있다. 그러나 INS와 GPS를 통합하는 과정에서 INS정보와 GPS정보의 정확한 시각적 동기가 어려우며, 시각적 비동기에 의한 오차는 일정한 측정오차를 유발하며 고속으로 운항하는 경우에는 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 GPS/INS 통합항법 시스템에서 측정치 시간지연에 의해 유발되는 오차를 효과적으로 줄이기 위해 바이어스 분리형 칼만필터를 이용한 시간지연오차 보상기법을 강결합 방식과 약결합 방식에 대하여 각각 제안하였다. 각각의 통합모델에서 위치와 속도보정의 측정방정식을 지연시간에 관하여 선형화하였고 지연 상태변수를 기존의 선형 오차방정식에 추가하고 바이어스 분리형 칼만필터를 적용하여 시간지연을 초기에 추정하여 보상하도록 구성하였으며 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
최근에 영구자석 동기전동기의 구동방식에서 회전자의 위치 및 속도 검출기가 없는 센서리스 방식이 많이 연구되고 있다. 대부분의 센서리스제어 방식에서 위치 및 속도추정은 전동기 전압방정식으로부터 계산된다. 따라서 파라미터 오차는 센서리스 제어성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 파라미터 보정에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 제어 성능 개선에 관한 연구로서 파라미터 보상을 가지는 슬라이딩 모도 관측기를 제안하고 종래의 방식과 비교하여 본 연구에서 제안한 방식을 검증한다.
2011년 3월 센다이 앞바다 약 130km지점에서 엄청난 지진해일을 동반한 규모 9.0 초대형 지진이 발생하였다. 많은 지역에서 범람고가 10m를 상회하였으며, 큰 피해가 발생한 곳의 경우 지진해일의 처오름 높이가 23.6m에 달한 곳도 있었다. 이 쓰나미는 지진 발생후 30분만에 첫 번째 지진해일이 해안에 도달하였고, 이 후 수차례 반복하여 내습하였다. 이러한 지진해일의 대책중 하나는 지진해일 발생시 5~10분 이내에 기상청에서 경보를 발령하고 대피 체계를 구축하는 것이다. 이와 같은 이유로 본 연구에서는 지진해일을 검출하기 위한 기저거리 비종속 정밀측위기술을 제안하였다. 원해에서는 기준국과의 위치가 멀기 때문에 DGNSS의 사용이 힘들다. 그러므로 단독 GPS 측위에 영향을 주는 오차를 제거하고 Kalman filter를 이용하여 정확한 위치를 추정한다. 또한 성능 검증을 위한 파랑의 동적특성을 고려한 테스트베드를 개발하였고, 그 유용성을 검증하였다.
In this paper, we present the performance of the LOB(line of bearing) - based emitter localization algorithm. The linear LSE(least-squared error) algorithm, nonlinear LSE algorithm and Stansfield algorithm are considered. In addition, we focus on the performance improvement of the weighted estimation compared with the unweighted estimation. Each estimation algorithm is briefly introduced, and the performance of the algorithm is illustrated using the numerical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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