NHC means that the velocity of the vehicle in the plane perpendicular to the forward direction is almost zero. The main error source of NHC is the mounting misalignment which is the difference between the body frame of a land vehicle and the sensor frame of an inertial measurement unit. This paper suggests new NHC algorithm that can reduce position errors by real-time estimation of mounting misalignment. Then NHC/ZUPT integrated land navigation system is designed and its performances are analyzed by simulations with van test data. Simulation results show that the proposed NHC/ZUPT land navigation system improves navigation accuracy regardless of misalignment angle and is very useful when SDINS operates stand-alone for land vehicle navigation with large mounting misalignment.
본 논문에서는 실린더 파노라믹 영상을 생성하기 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상 정렬 시 실린더와 영상간의 관계를 이용한 영상의 중심으로부터 같은 거리에 있는 영상 스트립을 비교하는 효율적인 영상 정렬 알고리즘을 기술하고, 원과 원에 접하는 다각형간의 관계를 이용하여 이분법으로부터 초점거리를 정확하게 추정하는 방법을 설명한다. 본논문에서 제안하는 알고리즘은 카메라 운동에 대한 제약점은 있지만, 빠르고 간단하기 때문에 실제 응용에서 효과적으로 사용 가능하다.
본 논문에서는 안개 제거의 수행 시간을 단축하기 위한 최적화 기법들을 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 안개 제거 방법을 제시한다. 제안하는 최적화 기법으로, 다크 채널을 동일 크기의 영역으로 분할하여 분산 정렬을 적용하여 대기 강도를 추정함으로써 대기 강도 추정에 필요한 정렬의 연산을 간소화하였고, 대기 강도를 단색으로 가정하여 전달량 추정에 필요한 영상 정규화 과정을 간소화하였다. 또한, 메디안 다크 채널을 도입하여 안개 제거 품질을 유지하면서도 전달량 보정 과정을 효과적으로 제거하였다. 제안하는 기법들을 바탕으로 효율적인 안개 제거 방법을 제시하였고, 이의 우수성을 입증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하여 성능을 분석하였다. 제안하는 안개 제거 방법은 기존 방법과 비교하여 대등한 안개 제거 품질을 보이면서도 수행 시간을 최대 65% 단축하였다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
전력분석공격은 스마트카드와 같은 저전력 보안장치에 대한 매우 강력한 공격방법이나, 측정된 전력신호와 암호알고리듬 실행 시 추정되는 중간 값과의 상관도를 연산하는 시점이 시간적으로 일치되어야 가능하다. 보안장치에 랜덤클럭을 적용하면 측정된 전력신호 분석 시점이 서로 일치하지 않게 되므로 랜덤클럭이 전력분석 공격에 대한 방어대책으로 사용된다. 본 논문에서는 전력분석공격에서 랜덤클럭 전력신호에 대한 일정피치 기반의 시간적 정렬 방법을 제안한다. 제안방법은 랜덤클럭이 적용된 보안 장치로부터 측정된 전력신호를 일정한 크기를 갖는 기준피치에 맞추어 시간 축 상의 위치와 크기를 정렬하므로 랜덤 클럭 방어대책을 공격할 수 있는 새로운 방법이다. 마지막으로, 랜덤클럭이 적용된 스마트카드 환경에서 실행된 AES 블럭 암호화 알고리듬에 대하여 제안된 방법을 적용하여 그 공격 가능성을 검토한다.
갭색법(gap & sag method)은 선박 건조과정에서 축을 조립하기 전 최종적으로 축이 축계정렬 설계치와 동일한 위치에 거치되었는지의 여부를 확인하기 위해 사용되고 있는 방법이며, 조립 전 프로펠러축을 기준축으로 하여 양 축의 플랜지에서 축 자중에 의해 발생하는 갭색값을 통해 나머지 축계의 위치를 순차적으로 확정해 나간다. 만일 설계치와 다르게 기준축이 거치되는 경우 연쇄적으로 나머지 축의 거치에 영향을 주게 된다. 또한, 축 조립 후 검증과정에서 측정된 베어링 반력이 설령 설계치를 만족하더라도 선미관 후부측에서의 프로펠러축과 베어링간 상대적경사각을 추정할 수 없게 됨으로써 결과적으로 축계의 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 실제 선미관 베어링 발열 및 개방검사 사례를 통해 선미관 베어링 유효지지점에 관한 이론계산 및 실측치분석 연구를 수행하고 이를 바탕으로 축계 정렬오차를 최소화하기 위한 축계 시공방법을 제안하였다.
본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
항공기에 탑재되어 운용되는 링레이저 자이로 기반 스트랩다운 관성항법장치(SDINS)와 위성항법장치(GPS)의 결합 시스템의 실시간 구현에 있어서 설계시 고려해야할 문제에 대해서 살펴본다. SDINS/GPS 결합 시스템의 실시간 구현시, 레버암, 측정치 획득 및 오차 보상 외에, 링 레이저 자이로 기반의 SDINS의 특성을 고려해야만 한다. 뱅크턴을 반복적으로 수행하는 항공기에서 발생하는 누적 수직축 자세 오차를 추정하기 위해, 자이로의 비정렬이 모델링된 모델을 구현한다. 항공기 탑재 시험을 통해 수직축 자세 오차의 누적문제 및 실시간 구현 상의 문제를 해결하고, 자세 오차 추정 성능 향상 결과를 살펴본다.
고해상도 지구관측 위성의 성공적인 임무 수행을 위하여 궤도 진입 후 리포커싱 과정은 필수적으로 요구된다. 마이크론 단위의 정밀한 광학 정렬을 요하는 광학 위성카메라는 발사 전 충분한 정렬 과정을 거치지만 발사 및 운용 과정에서 외부 환경에 의한 광부품의 정렬오차가 발생하게 된다. 기존의 지구관측위성들은 지상과의 통신을 통한 오프라인 방식의 리포커싱을 수행해왔으며 이는 비용 시간적 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 궤도 상에서 자동초점 정렬과정이 수행되는 온라인 리포커싱 알고리즘을 제안하였다. 또한 부경의 틸팅에 따른 광학적 효과를 리포커싱 알고리즘에 적용하여 디스페이스 외 틸팅이 발생한 위성카메라에도 적용되도록 개발하였다. 리포커싱 알고리즘의 개발 및 성능평가를 위하여 실험실 수준의 광학계를 설계하였으며, 이를 기반으로 데이터를 추출하여 부경 정렬오차에 따른 MTF(Modulation Transfer Function) 경향성을 파악하였다. MTF 경향성을 바탕으로 궤도상에서의 De-space VS MTF 함수를 추정하여 알고리즘을 개발하였다. 리포커싱 알고리즘의 성능 평가는 MATLAB과 CODE V의 연동 시뮬레이션을 통하여 수행되었다.
비순서화된 스트림은 윈도우 기반의 질의를 처리할 때 부정확하거나 지연된 결과를 유발할 수 있다. 기존의 방식에서는 일반적으로 버퍼를 이용하여 비순서화된 스트림을 정렬하며, 버퍼의 크기를 추정하기 위해 네트워크 지연의 최대값에 기반한 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식은 버퍼의 크기를 불필요하게 큰 값으로 추정할 수 있으며, 지연된 질의 결과를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 지연의 변화에 따라 적응적으로 버퍼의 크기를 추정하기 위한 확률론적인 접근 방법을 제안한다 제안하는 방법에서는 튜플의 생성이 포아송 분포를 따르며 네트워크 지연은 정규 분포를 따른다고 가정한다. 그리고 이러한 가정을 바탕으로 추정식을 유도한다. 추정식은 튜플의 손실율을 입력인자로 요구하며, 이는 실시간에 튜플의 손실에 있어서 허용 가능한 백분율을 나타낸다. 사용자는 손실율을 질의문에서 정의함으로써, 응용의 요구에 따라 질의 결과의 정확성이나 처리속도 중 원하는 특성에 중점을 둘 수 있다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 추정식이 기존의 네트워크 지연의 최대값에 기반한 추정식에 비해 적응성이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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