• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.531-534
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• 1995

기계부품의 설계는 공차정보를 포함한다. 이러한 공차정보는 그것의 특성에 따라 실제 부품에 속한 형상이 놓여야 할 공차영역으로 표현되고, 필요하다면, 각 공차간의 관계 도 포함하여야 한다. 기하 공차는 데이팀을 기준 좌표계로 하여 형상, 자세 및 위치를 구 속하며 이러한 관계는 변환 행렬로 표현할수 있다. 특히 이들 변환 행렬의 미소한 변화 를 나타내는 미소 변환 행렬은 각 좌표계간의 공차의 전파를 용이하게 한다. 이러한 표 현방법은 형상 모델링 시스템이나 공차에 관련된 문제에 쉽게 적용할 수 있다.

• Computational Structural Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.33-45
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• 1996

A general stiffener element which includes transverse shear deformation is formulated using the p-version finite element method. Hierarchic C/sup o/-shape functions, derived from Integrals of Legendre polynomials, are used to define the assembled stiffness matrix of the stiffener with respect to the local reference frame is transformed to the plate reference system by applying the appropriate transformation matrices in order to insure compatibility of displacements at the junction of the stiffener and plate. The transformation matrices which account for the orientation and the eccentricity effects of the stiffener with respect to the plate reference axes are used to find local behavior at the junction of the stiffener and the relative contributions of the plate and stiffener to the strength of the composite system. The results obtained by the p-version finite element method are comared with the results in literatures, especially those by the h-version finite element analysis program, MICROFEAP-II.

• ICROS
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• v.15 no.4
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• pp.38-42
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• 2009

제어 및 로봇 응용에서 다양한 좌표계와 이를 기반으로한 벡터의 좌표값이 활용되고 있다. 이는 운동을 수반하는 대다수의 지능 시스템에 있어서 시스템의 현재 위치 및 자세 정보가 미래의 동작을 결정하고 제어하는데 필수 불가결하 정보로 인식되기 때문이다. 다양한 응용분야에 활용되는 중용성에도 불구하고, 필자의 경험에 의하면, 벡터 및 좌표계 관련 사항들은 입문자가 처음 접하는 단계에서 큰 부담을 느끼는 부분으로 이해된다. 이와 같은 경험을 바탕으로 본 고는 벡터와 좌표계 그리고 좌표값에 접해본 경험이 없는 독자에게 기본적인 개념들을 별도의 보조 문헌이 필요 없이 알기 쉽게 설명하는데 그 목적이 있다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.4 no.1
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• pp.10-18
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• 1998

불확실한 변수와 비선형성을 가지는 유연조인트 로봇의 견실제어 방안을 제시한다. 그리고 본 시스템에서 불확실구조는 일치성을 유지하지 않는 불일치성 불확실 시스템이다. 제어기는 리아노프의 방안에 근거를 두고있다. 견실제어는 연산토크법을 사용하고 삽입제어기법을 통하여 좌표변환을 통해 구성된다. 제어기 설계과정은 우선 연산토크방법에 의해 시스템 동역학에서 정격부분을 선형으로 2개의 부분시스템으로 구성한다. 이후 좌표변환을 이용하여 각 부분시스템에 제어기를 구축한다. 이 방안을 통하여 관성 행렬이 알려진 값인 경우 이 행렬의 상위한계 조건없이 제어기를 설계할 수 있다. 따라서 임의의 형태의 로봇에도 적용 가능한 제어알고리즘이 된다. 설계된 견실제어는 변환된 시스템이나 원시스템 모두 실용적 안정성을 보장한다. 이 변환은 단지 불확실변수의 최대 한계값의 정보만을 요구한다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.10 no.1
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• pp.12-18
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• 1997

수학의 각 분야 중에서 선형성을 가지는 부분은 그 이론이 가장 정연하게 처리되나 이것이 선형대수학이라는 학문으로 형성된 것은 최근의 일이며, 더욱이 선형대수는 그 광범위한 응용성으로 인하여 더욱 중요시되게 되었다. 선형대수의 교육적 의의는 함수의 특수한 경우인 선형변환을 다룸으로서 선형성을 지닌 수학의 구조를 쉽게 파악할 수 있다는 것이며 더욱이 해석기하 등에도 쉽게 응용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 타인, 쌍곡선, 포물선인 이차곡선을 행렬을 이용하여 표현하고, 좌표축의 회전이동과 평행이동을 통하여 행렬을 대각화하고, 고유치의 부호에 의하여 이차곡선의 변환과 분류를 다루었으며 더불어 곡선의 개형을 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.405-407
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• 1998

이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.1
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• pp.81-88
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• 2006

In this paper, we analyze a noncommutativity error that is not able to be compensated with integrating gyro outputs in RLG-based INS. The system can suffer from some motion known as RLG dithering motion, coning motion, ISA motion derived by an AV mount and vehicle real dynamic motion. So these motions are a cause of the noncommutativity error, the system error derived by each motion has to be analyzed. For the analysis, a relation between rotation vector and gyro outputs is introduced and applied to define the coordinate transformation matrix and the angular vector.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.6
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• pp.199-206
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• 2012

Attempt to use as a marker of natural objects directly in the real world, but there is a way to use the accelerometer of the smartphone, to convert the Frontal-View virtual, because it asks only the pitch of the camera, from the side there is a drawback that can not be converted to images. The proposed algorithm, to obtain the rotation matrix of axis 3 pitch, roll, yaw, we set the reference point of the yaw of the target image. Then, to compensate for the rotation matrix to determine Myon'inji any floor, wall, the ceiling of the target image. Finally, to obtain the homography matrix for obtaining the Frontal-View to account for the difference between the gyro sensor coordinate system and image coordinate system, so we can get the Frontal-View from the captured images through the projection transformation was designed. Was tested to convert Frontal-View the picture was taken in an environment smartphone environment surrounding floor, walls and ceiling in order to evaluate the conversion program Frontal-View has been implemented, in this paper, design and The conversion algorithm implementation, it was confirmed that to convert a regular basis Frontal-View footage taken from multiple angles.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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• v.4 no.2
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• pp.51-55
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• 1999

The eye movement of the eyeball's center of a rotation can represent with the rotation matrix $R_x$, $R_y$, $R_z$ due to a coordinate axis rotation transformation of Cartesian coordinate, and describes of an abduction, an adduction, an elevation, a depression, an intorsion, an extorsion in principle rotation six forms of the eye. The eye movement from primary eye position to tertiary eye position could be composed with the rotation matrix combination, and by the primary rotation of six and the secondary rotation of eight, could be represented with the extrocular muscle of six. The position of the cornea vertex point or pupil point due to the eye movement can describe to transform the rotation matrix of the cartesian coordinate to spherical coordinate$(r,{\theta},{\phi})$.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.226-230
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• 2002

This paper proposes a method of improvement of accuracy of projective transformation matrix for Image Mosaicing. Using shift theorem, we extracted global translation components between images and using translation components, we found matching points between images so we solve general matching point problem we extracted highly trusted matching point using RANSAC algorithm. we normalized matching point coordinates and improved accuracy of projective transformation matrix.