본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.
본 논문에서는 영상 인식 환경에서 영상 정렬에 필요한 회전각 추정 방법 중 낮은 사양의 임베디드 기반 환경에 적용 가능한 방법을 제안하고 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법은 영상을 극좌표로 변환한 후 거리축 방향으로 투영된 1차원 프로파일의 유사도 매칭을 통하여 회전각을 추정한다. 추가로 연산을 더 단순화시킨 투영 프로파일의 벡터합을 이용하는 방법을 선택할 수도 있다. 이진 패턴 영상과 흑백 명암영상을 대상으로 진행한 실험을 통하여 제안된 방법의 추정 오차가 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 큰 차이가 없으며 보다 적은 연산과 낮은 시스템 자원이 요구됨을 보였다. 추후 확장을 위하여 흑백 명암영상에서 회전 중심을 일치시키는 방법에 관한 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 매입형 영구자석 동기 전동기(IPM)의 회전자 초기각 및 전동기 제정수에 대한 정보가 전혀 없는 초기 상태에서 고주파 주입을 통한 제정수 추정기법을 제안한다. IPM 의 경우 정확한 제정수 추정을 위해서는 회전자의 초기각에 대한 정보를 필요로 한다. 고주파 신호 주입에 의한 주입 센서리스 제어 방법을 적용하여 초기 제정수 추정과 동시에 초기각에 대한 정보를 얻고, 이를 바탕으로 제정수를 보다 정밀하게 추정하게 된다. 제안된 방식은 모든 IPM 모터에 적용가능하며, 제정수와 더불어 초기각의 위치도 얻을 수 있어 전동기 제어의 초기 설정에 용이하다. 모의실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
머리전달함수(HRTF)가 정확하더라도 사람의 얼굴이 움직이게 되면 실제 머리전달함수와 미리 측정한 머리전달 함수가 달라져 입체음향 시스템의 성능이 저하되므로 정확한 얼굴의 회전각이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 정확한 머리전달함수의 입력을 위해 사람 얼굴의 회전각을 추정하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출한 후 전처리 작업을 통해 눈의 바깥쪽 경계면과 안쪽 경계면을 검출한다. 그리고 검출된 두 개의 경계면의 비를 이용하여 얼굴의 회전각을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존에 방법들에 비해 적용 범위가 넓음을 실험을 통해 알 수 있었다.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
본 논문은 전차원 자속 관측기를 이용한 대용량 매입형 영구자석 동기전동기(IPMSM)의 센서리스 제어 기법을 제안한다. 기존의 전차원 자속 관측기를 사용한 제어 방식은 IPMSM의 자속 모델을 표면 부착형 영구자석 동기전동기(SPMSM)의 자속 모델처럼 해석하기 때문에 추정되는 회전각의 오차가 발생한다. 특히 릴럭턴스 토크가 큰 대용량 IPMSM 구동 시에는 회전각 오차가 크게 나타나므로 단위 전류당 발생하는 최대토크를 감소시켜 정밀한 MTPA 제어가 불가능하다. 제안하는 알고리즘은 전차원 자속 관측기를 통해 추정된 회전각의 오차를 보상하여 대용량 IPMSM의 정밀한 센서리스 제어를 가능하게 한다. 제안하는 기법의 타당성은 시뮬레이션을 통해 확인하였으며, 기존의 알고리즘과 비교하였다.
이 논문은 역기전력을 기반으로 한 센서리스 제어 시에 향상 된 초기기동 성능을 위한 간단한 초기 회전자 위치추정 방법을 제시하였다. 제시된 추정방법은 전동기가 정지상태에서 전류와 인덕턴스의 반비례관계를 이용하여 회전자의 돌극성에 의한 고정자 각 권선의 인덕턴스의 변화로 생기게 되는 전류의 대소관계를 비교하여 초기 회전자 위치를 추정한다. 이 초기 회전자 위치추정 방법은 역기전력을 기반으로 한 센서리스 제어와 함께 구현되기가 쉽고 성공적인 초기기동으로 역회전이나 기동에 실패하지 않게 하며, 기존의 다른 인덕턴스에 의한 전류포화를 이용한 방법에 비해 빠르고 쉽다는 것이 장점이다. 또 다른 장점으로 이 방법은 외부적인 장치가 필요가 없고 모터의 변수들에 영향을 받지 않는다. 실험으로서 제시한 초기 회전자 위치추정의 방법을 증명하였다.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 인간의 생체 임피던스를 이용하여 인간의 팔 운동을 추정하고자 한다. 생체 신호를 이용하여 인간의 운동을 추정하기 위해서는 먼저 생체 신호와 인간의 운동 사이의 정량적인 관계를 구해야 하며 특히, 다자유도 운동의 추정에는 생체 신호간의 간섭등을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 먼저 일자유도 운동실험을 통해 생체 임피던스와 인간 팔 관절의 회전각 사이의 선형성을 고찰한다. 그리고, 다자유도 측정시에 발생하는 근육간의 결합성과 방향성의 문제에 대해 주파수 분할 측정법을 도입하여 팔의 다자유도 운동을 추정하였다. 마지막으로, 실제의 로봇을 제어하는데 응용하였다.
본 논문에서는 이중여자 유도기를 풍력발전에 적용할 때 회전자위치 센서를 사용하지 않고 발전 출력제어 방법을 제안하였다. 모델기를 풍력발전에 적용하여 운전할 때 고정자는 계통선에 연결되어 있기 때문에 고정자 자속은 일정 값을 가지며 고정자 자속의 동기 각\ulcorner고는 일정한 상수값을 가진다. 또한 회전자 전류 및 고정자 전압과 전류를 이용하여 슬립각을 추정함으로써 속도를 추정할 수 있고 뿐만 아니라 회전자 전류제어에 의해 고정자측의 발전전력을 제어할 수가 있다. 이른 토대로 속도제어 및 발전출력에 대한 결과를 나타내므로써 제안한 알로리즘의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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