본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.
본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 2006년에 개발된 한국형 수중로봇시스템(심해무인잠수정시스템)의 바람직한 미래상을 도출하였다. 한국이 개발한 이 심해무인잠수정의 설계심도는 6000미터이며, 그 구성을 보면, '해미래'는 실질적인 심해탐사작업을 실행하고, 이 '해미래'를 지원하는 '해누비'는 심해에서 시료채취나 탐사가 가능하다. 한편 이 한국형 심해무인잠수정시스템은 수중복합항법시스템을 사용하고 있지만, 6000m심해에서 5m이내의 항법오차가 있고 50cm이내의 상대 위치오차를 가지고 있다. 따라서 본고는 이를 보완하여 관련 분야에서 기술 선도국이 될 수 있는 한국정부가 추진해야 할 바람직한 미래전략방향을 고찰했다. 그 결과 인디케이터와 가상벽을 갖춘 외부장치를 구비한 심해무인잠수정 시스템 개발이 한국에 있어 미래지향적인 정책추진방안이었다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
Inactive space objects are usually rotating and tumbling as a result of internal or external forces. KOREASAT 1 has been inactive since 2005, and its drift trajectory has been monitored with the optical wide-field patrol network (OWL-Net). However, a quantitative analysis of KOREASAT 1 in regard to the attitude evolution has never been performed. Here, two optical tracking systems were used to acquire raw measurements to analyze the rotation period of two inactive satellites. During the optical campaign in 2013, KOREASAT 1 was observed by a 0.6 m class optical telescope operated by the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The rotation period of KOREASAT 1 was analyzed with the light curves from the photometry results. The rotation periods of the low Earth orbit (LEO) satellite ASTRO-H after break-up were detected by OWL-Net on April 7, 2016. We analyzed the magnitude variation of each satellite by differential photometry and made comparisons with the star catalog. The illumination effect caused by the phase angle between the Sun and the target satellite was corrected with the system tool kit (STK) and two line element (TLE) technique. Finally, we determined the rotation period of two inactive satellites on LEO and geostationary Earth orbit (GEO) with light curves from the photometry. The main rotation periods were determined to be 5.2 sec for ASTRO-H and 74 sec for KOREASAT 1.
본 연구는 저궤도에서 3 m급 광학 영상을 획득하기 위한 6U 초소형위성 시스템의 개념설계를 제안한다. 3 m급 광학 영상을 촬영하기 위한 광학계를 설계하고 최적화한다. 광학계는 구경 Ø78 mm, 길이 250 mm의 공간 내, 유효 초점거리 1400 mm를 가진다. 이를 탑재할 수 있는 6U 초소형위성의 시스템에 대한 요구조건과 제한조건을 도출한다. 이러한 조건들을 만족하는 자세 및 궤도제어계, 추진계, 명령 및 데이터처리계, 전력계, 통신계, 구조 및 메커니즘계, 열제어계를 설계한다. 설계된 광학 탑재체와 COTS 부품으로 구성된 본체의 서브시스템을 통합하여 6U 초소형위성의 시스템을 완성한다. 전체 시스템의 질량, 전력, 통신에 대한 버짓 분석을 통해 설계규격을 확인한다. 저궤도에서 광학 영상을 획득하기 위한 6U 초소형위성의 운용 개념을 제시한다. 이러한 초소형위성을 대량으로 생산하여 위성군을 구축한다면 감시·정찰 임무나 재난·재해 관리에 활용할 수 있다.
인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.
몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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