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.
전단변형을 고려한 보강재요소를 p-version 유한요소법을 사용하여 정식화 하였다. 적분형 르장드르 다항식으로부터 유도된 계층적 C/sup 0/-형상함수를 5자유도를 갖는 보강재와 평판요소의 조립강성도 행렬을 정의하는데 사용하였다. 보강재와 평판의 접속부에서 변위의 적합성을 만족시키기 위해 적절한 좌표변환행렬을 사용하여 국부좌표계에서 정의된 보강재의 강성도 행렬을 기준좌표계인 평판의 좌표계로 변환시켰다. 평판의 기준좌표계에 대한 보강재의 방향과 편심효과를 설명할 수 있는 변환행렬이 평판과 보강재의 접속부에서의 국부적인 거동과 합성구조로 된 보강판에서 평판과 보강재가 감당하는 상대적인 강도 분담을 파악하기 위해 사용되었다. p-version 유한요소법에 의한 결과를 기존의 연구결과와 비교하였으며, 특히 h-version유한요소해석 프로그램인 MICROFEAP-II의 결과를 비교하였다.
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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 RLG를 사용하는 관성항법시스템에서 자이로 출력의 적분 과정에서 유발되는 비교환 오차를 정의하고 이에 대한 해석을 수행한다. 이를 위하여 RLG를 사용하는 관성항법시스템에 나타나는 진동성 운동, 원추운동, AV 마운트에 의하여 유발되는 ISA 운동, 항체의 실제 운동 등을 살펴보고, 각각의 운동에 의하여 유발되는 비교환 오차를 해석한다. 비교환 오차 해석은 회전벡터와 자이로 출력 사이의 관계식과 좌표변환행렬과 각속도 벡터 사이의 관계식을 이용하여 유도된다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
안구운동의 회선점을 중심으로 한 안구운동은 직각좌표의 좌표축 회전변환에 의한 회전행렬 $R_x$, $R_y$, $R_z$로 표현할 수 있으며, 6가지의 눈의 주된 회전 형태인 외-내전, 상-하전, 내-외방 회선 등으로 기술된다. 제1안위에서 제3안위까지의 안구운동은 회전행렬의 조합으로 구성되고, 6가지의 주회전과 8가지의 보조회전으로 6개의 외안근 운동을 표현 할 수 있다. 안구운동에 의한 동공점인 각막정점의 위치를 각각좌표의 회전행렬을 구좌표$(r,{\theta},{\phi})$로 전환하여 9가지로 기술된다.
본 논문은 영상 모자이킹을 위한 사영 변환 행렬의 정밀도를 개선하는 방법을 제안한다. Shift Theorem을 이용하여 영상간의 전역 이동 성분을 추출하고 구해진 이동 성분을 이용하여 영상간의 일치점을 찾음으로서 기존의 일치점 검출의 문제점을 해결하였다. 일치점 집합을 RANSAC 알고리즘을 적용하여 신뢰도가 높은 일치점을 추출함으로서 잡음의 영향에 강인하도록 하였으며 일치점의 좌표를 정규화 하여 사영변환 행렬의 정밀도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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