현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
무슨 일을 하든지, 지혜로운 결정인지, 잘못된 것이 아닌지를 다시 한번 생각해 본다는 김태겸 강원도 행정부지사. 무엇보다도 중요한 것으로 자신의 관리를 시작으로 하는 내외적 인간관리를 드는 김부지사는 강원발전의 밑거름이자 강원도의 '힘'인 도민의 복지와 강원도의 미래를 위해서는 도민의 입장에서 항상 생각하고 방침을 세우는 자세가 중요하다고 강조한다.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
행성 탐사를 포함한 우주에서의 다양한 임무를 수행하기 위해 인공위성의 궤도상에서의 실시간 위치 추정은 임무 수행 성공률과 직결되기 때문에 매우 중요한 요소이다. 이러한 위성 자율항법을 위한 연구로써 본 논문에서는 별 추적기 2대를 기반으로 별센서 알고리즘을 활용하여 위성의 자세를 추정하고, 지구센서로 부터 획득한 위성의 고도 정보를 이용하여 ECI(earth-centered inertial) 좌표계 상에서의 위성 위치를 실시간으로 추정하는 기법을 연구하였다. 별센서 알고리즘을 구현을 위해 시뮬레이터를 구성하고 논문에서 제시한 기법을 통해 추정한 위성의 위치 오차를 분석하였다. 렌즈 왜곡, 중심점 찾기 알고리즘 오류 등으로 인해 자세 추정 오차의 평균은 롤방향으로 2.6 rad 수준이며, 위치 오차는 자세 오차의 반영에 따라 고도 방향으로 평균 516 m의 오차가 발생함을 확인하였다. 제시한 위성 자세 및 위치 추정 기법을 활용하여 별센서 성능 분석 및 위치 추정 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.
본 연구의 목적은 평판이 좋은 지방의 다빈치와 해외 브랜드인 스타벅스에서 측정된 서비스품질이 고객만족, 재방문의도, 구전의도에 미치는 각각의 잠재적인 영향력을 비교하는데 목적이 있다. 본 연구는 목적 달성을 위해 대구지역의 커피전문점을 방문한 경험이 있는 230명의 고객을 대상으로 조사하였고, 유효한 217부를 최종 분석에 사용하였다. 결과로, 고객만족의 결정요인은 스타벅스의 경우 커피품질, 다빈치의 경우 커피품질, 신뢰성 그리고 서비스 자세로 나타났다. 재방문의도의 경우에 결정요인은 스타벅스와 다빈치 모두 커피품질로 나타났다. 또한, 구전의도의 결정요인은 스타벅스의 경우 커피품질과 신뢰성으로 나타났고, 다빈치의 경우 커피품질과 서비스자세로 나타났다. 아울러, 스타벅스와 다빈치의 고객이 지각하는 서비스품질이 고객만족과 구전의도에 미치는 영향력에 대한 경로계수는 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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