물리탐사에서 유용한 3차원 좌표계 회전 문제를 일관성있게 정리하였다. 일관성을 유지하기 위한 기준으로 오른손 좌표계의 정의에서 출발하였다. 또한 능동 회전과 수동 회전의 개념을 설명하고, 서로 다른 좌표계 간의 회전 및 역회전은 전치행렬의 관계로서 기준 좌표계와 센서 좌표계 사이의 회전 관계를 명확히 하였다. 3차원 회전에서는 항법 등에서 사용하는 요-피치-롤(yaw-pitch-roll) 회전과 물리검층에서 쉽게 이해할 수 있는 방위각-편차-센서회전 회전 방식의 회전 행렬을 설명하였다. 또한, 이 둘과 Rodrigues 회전 공식에 의한 회전 행렬 각각의 각도를 구하는 수식을 정리하였다. 요-피치-롤 방식의 회전에서 나타나는 "Gimbal Lock" 현상을 그림과 수식으로 설명하고, 이의 해결방안으로 동원되는 사원수(quaternion)의 원리와 적용 방법에 대해서도 서술하였다.
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 3상 입력전원의 불평형과 고조파문제를 대칭 좌표계를 통해 각각 정상분과 역상분으로 분리하여 동기 회전 좌표계 상에서 보상할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 동기 회전 좌표계 상에서 보상이 이루어지므로 UPQC와 같은 다양한 목적의 능동전력필터에 쉽게 적용될 수 있다 제안된 알고리즘의 타당성을 뒷받침하기 위해 시뮬레이션을 수행 하였다.
험준한 산지에 위치한 광릉 KoFlux 슈퍼사이트는 기복이 진 지형과 산골 순환으로 인해 풍속이 약한 것이 특징이다. 따라서 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스 관측에 좌표회전이 미치는 효과를 이해하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 직교 좌표 체제 (이중, 삼중 및 planar fit 회전)의 특징을 살펴 보고, 이들을 광릉 슈퍼사이트에서 관측된 플럭스 자료에 적용하였다. 'Planar Fit(PF)' 좌표회전으로부터 유추해 낸 초음파 풍속계의 연직 풍속의 평균 차감은 대략 $\pm0.05ms^{-1}$이었다. 바람이 부는 경우, 이중 회전 $(\bar{v}=\bar{w}=0)$에서 산출된 열, 수증기 및 $CO_2$의 난류 플럭스는 PF 회전에서 나온 결과와 거의 같았다. 그러나 바람이 잔잔한 경우에는 이중 회전이 큰 값의 편의를 나타내었다. 대기 지표층의 중요한 스케일링 모수인 마찰 속도는 좌표 회전 방법의 선택에 따라 더 민감하게 반응하였다.
PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
본 논문에는 Euler매개변수를 회전좌표계로 사용하여 구속된 3차원 기계시스템의 역동학력 해 을 수행한 연구결과가 수록되었다. 해석을 위해 문제에 등장하는 비선형 Holonomic구속조건식 들과 운동방정식들을 Cartesian일반좌표계을 사용하여 표시하였으며, 일반좌표계를 구성하는 각 강체의 좌표계로는 변위를 나타내기 위한 3개의 좌표와 회전을 나타내기 위한 4개의 Euler매 개변수가 사용되었다. 구속조건식들과 미분방정식 형태의 운동방정식들을 결합하여 시스템 전 체의 운동방정식을 유도하기 위해 Lagrange승수 기법을 사용하였다. 각 강체의 주어진 시간에 서의 위치, 속도, 가속도는 기구학적 해석(kinematic analysis)을 통해 얻어지고, 이 자료들을 전 체운동방정식에 대입하여 Lagrnage승수의 값을 계산하여 6개의 자유도를 가진 로봇 기구를 원 하는대로 운전하는에 필요한 각 관절의 토오크를 계산하였으며, 계산결과가 정확하다는 사실이 입증되었다. 연구결과 Euler매개변수를 회전좌표로 사용할 경우 특이 경우(singular case)가 발 생하지 않으며, 이 방법은 역동력학 해석용 다목적 전산프로그램 개발에 광범위하게 응용될 수 있음이 밝혀졌다.
본 논문에서는 고주파 신호 주입 센서리스 제어를 위한 정지 좌표계 상의 회전자 위치를 추정하는 새로운 기법에 대하여 제안한다. 기존 방법은 저역 통과 필터의 시지연 및 전류 차로 이루어진 행렬의 역행렬 유무 문제가 존재하였다. 제안된 기법은 이러한 문제의 해결방안으로 정지 좌표계 상에서 변환 행렬을 이용하여 회전자 위치 정보를 추출해 낸다. 또한 추출해 낸 위치 정보로 전대역 통과 필터를 이용하여 회전자 위치를 정밀하게 추정하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 유도전동기의 회전자 시정수 오차에 강인한 센서리스 전차원(Full-Order) 자속(Flux) 관측기(Observer)를 제안하였다. 이 관측기는 고정자 자속과 회전자 자속을 동기좌표계상에서 추정한다. 고정자 자속에서 누설 자속을 뺀 공극 자속을 기준으로 제어를 수행하며, 동기좌표계가 공극 자속을 빠르게 따라갈 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 적용할 때, 기존의 회전자 자속을 직접 이용하는 방법보다 중-고속 영역에서 회전자 시정수 오차의 영향이 감소함을 확인하였다. 또한 기존 관측기와 달리 제안된 관측기에서 적응제어기(Adaptive Controller)는 전동기의 회전 주파수가 아닌, 전동기의 슬립 주파수 만을 추정하므로, 회전자 자속 오차에 민감한 적응제어기의 역할을 축소하였다. 시뮬레이션 및 실험으로 이론의 타당성 및 효과를 검증하였다.
본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.
본 논문에서는 계통 연계 단상 인버터의 양방향 모드 전환을 위한 새로운 제어 기법을 제안하였다. 일반적으로 DC 측과 AC 측 사이의 전력 흐름은 d-q 동기 회전 좌표계에서 계통 연계 인버터의 전류 지령치에 의해 제어된다. 따라서 전력 흐름의 방향이 변경되면 전류 지령치를 반전하는 것이 일반적이다. 그러나 전류의 급격한 변화를 초래하고 과도상태가 길어지는 등 AC 측의 전력 품질을 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 동기 회전 좌표계에서의 원활한 모드 전환을 위한 향상된 제어 기법을 제안한다. 이론적 분석과 시뮬레이션 결과로 제안된 제어 기법의 타당성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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