마찰용접은 축 대칭 단면금속을 용접하는 매우 유용한 결합 과정이다. 본 논문에서는 굴삭기용 호스 니플의 관대관 마찰용접을 시행하여 수송산업 등에 적용 가능성을 제안하고 마찰용접 변수의 기계적 특성을 분석하여 최적화 조건을 결정하고자 하였다. 회전속도, 마찰가열압력 및 가열시간 등 주요 변수를 선정하고 각 매개변수의 세 가지 수준에서 실험을 수행하였다. 한편, 최적의 마찰용접조건을 비파괴적으로 도출하기 위하여 음향방출기법이 적용되었으며 카운터, 이벤트 및 파형과 주파수 스팩트럼 등의 AE 파라미터들을 이용하여 마찰용접시 발생하는 신호를 분석하고자 하였다. 인장시험 결과 최적의 용접 변수는 회전속도 1300 rpm, 마찰가열압력 15 MPa, 마찰가열시간 10초로 나타났으며, 이벤트는 마찰용접된 시험편의 인장강도를 추정하는데 유용한 파라미터가 되었다.
본 논문은 경사로에 위치하는 Mobile Walker의 안전성 확보를 위한 직진성 향상알고리즘을 제안한다. Mobile Walker는 경사면주행 시 로봇의 무게와 경사도에 의한 외력으로 인해 경로 이탈을 하게 된다. 이를 보정하기 위해 본 논문에서는 노면의 기울기에 따른 외력을 추정하고, 이를 모터출력에 가감하는 제어기를 사용하였다. 또한 사용자가 입력하는 목표 회전각속도와 로봇의 회전각속도와의 비교를 통해 각 구동축에 가중치를 인가하는 알고리즘을 사용하였다. 제안한 보정 제어기를 적용한 결과, 경사면 이동 시 이탈거리는 무보정 실험의 경우 발산하지만 경사로 보정 알고리즘을 적용하였을 경우에는 이탈거리가 최대 10cm 이내로 안정적인 주행을 하는 것을 확인할 수 있었으며, 이탈거리 변화율 또한 1m 이후 안정화되어 더 이상의 변화가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다.
구치부 교모나 소실로 인해 발생하는 교합붕괴에서는 수복공간이 불충분하고 심미적 문제가 발생하는 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 고경을 증가시키면, 하악이 후하방으로 회전함으로써 상하악 전치부 사이에 공간이 발생하여 전방유도각이 상실되는 문제점이 생긴다. 이런 이유 때문에 통상 고경 증가 후에 생긴 상하악 전치부 사이 공간은 교정을 통해 전치 치축 변화를 유도하거나 보철적 수복으로 피개하여 적절한 전방유도를 얻는 것이 일반적이었다. 그러나 구치부 교모나 소실 후 발생한 전치 과개교합 형식은 하악이 전상방 회전하며 전치부에 교합력이 과도하게 집중되고 있는 상태이기 때문에, 교합력이 제거되면 전치는 원래의 치축으로 돌아갈 수 있을 것이라고 추정할 수 있다. 이런 사실에 착안하여 이 증례보고에서는 덜 침습적인 치료 방법을 고안, 교합 수직 고경 증가를 통한 전치부의 자연스러운 전방유도 재획득을 의도하였다. 이후 디지털 중첩 방법으로 전치부의 치축 개선을 확인할 수 있었다. 새로운 치료법의 적절한 적응증을 정의하며 임상에 적용할 수 있도록 증례보고 하는 바이다.
철도의 고속화와 관련하여 궤도와 구조물의 진동 및 열차소음 등에 대한 대처가 중대한 과제가 되고 있다. 이에 대한 대책으로 궤도패드에 대한 저 탄성화를 제안하여 궤도시스템의 저 탄성화를 추구하고 있지만 곡선부 선로에서 열차의 주행안전을 저해하는 횡압에 의한 레일의 회전이 문제가 되고 있다. 따라서 궤도의 저 탄성화를 위해서는 열차의 주행안전성을 만족하는 궤도패드의 최소 수직 스프링계수의 결정이 매우 중요하다. 이러한 경향에 따라서 본 논문에서는 궤도패드의 최소 수직 스프링계수 결정을 위해 기존의 레일 회전에 관한 이론해와 궤도의 3차원 비선형 유한요소모델간의 결과를 비교 검토하여 열차의 주행안전성을 만족할 수 있도록 하였다. 해석 하중은 차량조건과 궤도조건을 고려한 윤중 횡압 추정식을 구성하여 안전측으로 산정한 하중과 일본의 신간선 하중을 비교 검토하여 궤도 모델에 적용하였다. 구조해석 결과 레일의 회전은 횡압/윤중비와 패드의 강성에 따라서 두 가지 구조해석 모델간 차이가 변화함을 확인하였고, 그 결과 중에서 안전측으로 패드의 최소 강성을 결정하였다.
본 논문에서는 극성 결정 반송파 복원 알고리즘을 이용하여 고차 QAM에서 효율적으로 위상 및 주파수 오차를 보정하는 회로를 제안하였다. 제안된 회로는 전체적으로 디지털 동작을 하며 위상오차와 주파수 오차를 동시에 보정한다. 제안된 방법은 성상도상에서 회전하는 심볼의 각 속도에서 주파수 오차를 찾아내 역회전 시킨다. 제안된 회로는 입력된 신호의 구간평균을 취하여 가산성 백색 잡음 채널 환경 하에 효율적으로 대처하는 구조를 가지며 I와 Q축 하나의 정보만으로 위상 정보를 추정하여 하드웨어를 간소화 하였다. 회로설계 검증결과 ±35도의 위상오차와 0.25의 일반화된 주파수오차에서 보정을 하는 성능을 보였으며 15dB의 AWGN 환경 하에서도 높은 수렴 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 HDR-WPAN 시스템에 적합한 주파수 옵셋 보상과 누적 위상오차를 개선할 수 있는 트래킹 알고리즘을 제안하고 이에 대해 분석하였다. 주파수 옵셋 보상 알고리즘은 CAZAC sequence의 자기상관 특성을 이용하여 각 심벌 내 샘플 간 위상오차를 통해 coarse 주파수 옵셋과 fine 주파수 옵셋을 추정하게 된다. 그러나 HDR-WPAN 시스템은 payload에 pilot 심벌이 없기 때문에 payload 길이가 길어질수록 샘플 간 미소 위상오차가 누적되어 수신단의 성상도가 회전하게 된다. 따라서 트래킹 알고리즘을 통해 틀어진 누적 위상오차를 보상해야 한다. 트래킹은 성상도내 들어온 신호가 일정 영역을 벗어나게 되면, 벗어난 만큼의 크기 ${\theta}$을 곱해 누적된 미소 위상오차를 보상하게 된다.
본고는 로보트 팔의 선단에 부착된 카메라에 의하여 촬영된 일련의 스테레오 영상을 이용하여 운동물체의 3차원 자세 (위치와 방향)를 정확히 추정하는 방법을 다룬다. 본고는 이미 발표된 바 있는 연구결과를 확장한 것으로서[1], 2차원 영상의 측정잡음 뿐만아니라[1], 또한 로보트 팔의 죠인트 각도의 랜덤잡음이 함께 존재할 경우 world 좌표계 (또는 로보트 기지좌표계)를 기준으로 한 운동물체의 3차원 자세의 추정에 중점을 둔다. 이를 위하여, 다음 사항에 근거하여 선형 Kalman 필터를 유도한다. (1) 2차원 영상의 측정잡음이 3차원 공간으로 전파되는 것을 분석함으로써, 이에 기인한 물체좌표계의 방향오차를 카메라 좌표계를 기준으로 하여 모델링한다; (2) 죠인트 각도 오차에 의한 로보트 선단좌표계의 방향오차를 (1)의 결과와 결합하여 extended Jacobian matrix를 유도한다; 그리고 (3) 본질적으로 비선형인 물체의 회전운동을 quaternion을 도입함으로써 선형화 한다. 운동 파라메터는 추정된 quaternion으로부터 반복 최소자승 방법을 이용하여 계산된다. 모의실험 결과, 추정오차가 상당히 감소되고, 실제의 운동 파라메터가 참 값으로 정확히 수렴함을 알 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 신체 중 발의 3차원 가상 모델을 실시간으로 합성할 수 있도록 동작을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 발에 가상 모델을 같은 위치에 합성하려면 관절의 움직임을 일정하게 추적하는 움직임 검출 과정이 필수적이다. 복잡한 움직임 속에서의 정확한 정합 이 기술이 해결해야 할 가장 중요한 문제이다. 본 논문에서는 두 가지 형태의 마커 그룹을 사용한 동적 정합을 제안한다. 바닥의 평면 정보는 발과 3차원 가상 발 모델의 관계를 조정하고 발의 자세와 위치를 측정한다. 발의 회전은 발등의 중심 골격에 따라 부착한 두 개의 마커(Marker) 그룹을 사용하여 추정했다. 이 논문에서는 제안한 시스템을 직접 구현하고, 다양한 실험을 통해 시스템에 적용된 각 알고리즘의 정확도를 측정했다.
In this paper, we present a method for estimating of position and velocity of a moving target by using the range and the bearing measurements from multiple sensors of aiming unit. In many cases, conventional low cost gyro sensor and a portable laser range finder(LRF) degrade the accuracy of estimation. To enhance these problems, we propose two methods. The first is background image tracking and the other is principal component analysis (PCA). The background tracking is used to assist the low cost gyro censor. And the PCA is used to cope with the problems of a portable LRF. In this paper, we prove that our method is robust with respect to low-frequency, biased and noisy inputs. We also present a comparison between our method and the extended Kalman filter(EKF).
본 연구에서는 휴대용 초음파 피부 미용기 사용시 집속 초음파의 조사 위치를 증강현실 (Augmented Reality: AR) 기법을 통해 사용자에게 보여주어 안전하게 셀프시술을 하도록 하는 안드로이드 앱을 개발하고 시험을 통해 유용성을 보인다. 사용자가 초음파 미용기로 얼굴 부위를 시술하는 동안에 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 얼굴과 얼굴위의 초음파 조사 위치를 실시간 검지한 후, 얼굴 영상위에 조사 위치를 표시하여 사용자에게 보여줌으로서, 초음파가 동일한 부위에 과도하게 중복되어 조사되지 않도록 한다. 이를 위해 ML-Kit를 이용하여 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark)들을 실시간 검지하고 얼굴형상 기준 모델과 비교하여 얼굴의 회전과 이동 등의 자세를 추정한다. 미용기의 초음파 조사부위에 LED를 장착하고 조사 중에 작동시킨 후, LED의 불빛의 위치를 탐색하여 스마트폰 화면상의 초음파 조사 위치를 알아내고, 추정된 자세정보를 토대로 얼굴 영상위에 조사 위치를 정합시켜 표시한다. 앱에서 수행되는 각 작업들을 스레드와 타이머를 통해 구현하여 전체 작업이 75ms 이내에서 실행된다. 시험 결과, 120개의 초음파 조사 위치를 정합하고 표시하는 데 걸린 시간은 25ms 이하이고, 얼굴이 크게 회전하지 않는 경우 표시 정확도는 20mm 이내 임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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