해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.
광학관측 시스템에서, 미지의 우주물체의 궤도 정보를 얻을 수 있는 궤도 결정 방법에는, 균등한 시간 간격의 세쌍의 관측 값이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 스트릭 영상의 정보를 이용하여, 세 쌍의 관측 값을 획득하기 위한 스트릭 추정 방법에 대하여 살펴본다. 우주 물체의 궤도에 따른 특성을 확인하고, 추정 성능을 평가하기 위하여, STK 프로그램을 이용하여 총 9가지 경우에 대한 위성 궤적 모의 관측 자료를 생성하였다. 하나의 스트릭 영상 정보로부터 수 초 후의 다음 스트릭 위치를 추정할 수 있는 세 가지 접근 방법을 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 추정 성능을 평가해 보았다. 선형 가정을 기본으로 하는 선형 벡터 방법과 Kalman Filter 방법은 비선형성이 커지는 부분에서 추정 오차도 함께 증가하는 경향을 보였으나, 최소자승 기법을 기반으로 한 다항식 커브 피팅을 통한 추정 방법은, 앞선 방법들 보다 오차 값이 작고 균일한 결과를 보였다.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
자동항법장치(Auto-Pilot System)에 의한 방향제어는 방위계측센서에 의해 계측된 위치 정보와 선미조타장치를 바탕으로 이루어진다. 대부분의 제어시스템들은 센서 잡음을 제외하고는 고장이 없는 계측장비와 고장없는 actuator를 가정하여 상태추정 빛 제어알고리듬을 구현하고 있다. 그러나 실제 상황에서는 이러한 가정이 위험한 경우가 많다. 즉, 방위 계측장비가 고장인 난 경우, 이 잘못된 위치 정보에 기초한 제어기능은 심각한 안전상의 문제까지도 야기시킬 수 있는 것이다. 본 연구에서는 개선된 위치정보처리 방법을 포함시킨 제어시스템을 Auto-Pilot 시스템에 적용하여 보았다. 그 방법으로 센서 고장 진단 및 actuator 고장 진단용 BJDF(Beard-Jones Detection Filter)를 설계하여 그 기능을 파악하였고 일반적인 상태변수추정기와의 차이점을 보였다. 특히 센서의 Bias Error의 경우 상태변수 확장기법을 이용하여 actuator 고장진단의 모형으로 모형화 할 수 있음을 보였다. 이로 인하여 센서 고장의 경우 2차원 평면에 국한된 residual이 일정 방향의 residual로 되므로 고장진단이 용이함을 알 수 있었다.
본 연구는 무선통신에서 선형 배열 안테나를 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정 한다. 도래방향 추정은 수신기 배열 안테나에 입사하는 신호들 중에서 원하는 신호를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 도래방향 추정을 위한 최적 가중치와 고 분해능 적응 빔 형성 알고리즘과 회소행렬을 사용하여 목표물에 대한 도래방향을 추정 정확도를 향상 시켰다. 모의실험을 통하여 목표물 도래 방향 추정에서 기존의 적응 빔 형성 알고리즘과 제안 알고리즘의 성능을 비교 분석 하였다. 목표물 도래 방향 추정에서 제안한 알고리즘이 기존의 빔형성 알고리즘보다 도래 방향추정 능력이 향상되었다.
The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.
Computer vision system is broadly adapted like as autonomous vehicle system, product line inspection, etc., because it has merits which can deal with environment flexibly. However, for applying it for that industry, it has to clear the problem that recognize position parameter of itself. So that computer vision system stands in need of camera calibration to solve that. Camera calibration consists of the intrinsic parameter which describe electrical and optical characteristics and the extrinsic parameter which express the pose and the position of camera. And these parameters have to be reorganized as the environment changes. In traditional methods, however, camera calibration was achieved at off-line condition so that estimation of parameters is in need again. In this paper, we propose a method to the calibration of camera using line correspondence in image sequence varied environment. This method complements the corresponding errors of the point corresponding method statistically by the extraction of line. The line corresponding method is strong by varying environment. Experimental results show that the error of parameter estimated is within 1% and those is effective.
신호원으로부터 발생하는 전파를 이격된 다중센서에서 수신하여 신호원의 위치를 추정하는 시스템에서는 신호원의 위치와 센서들의 위치에 따라 위치추정 정확도가 저하되는 현상이 나타난다. 이러한 현상을 GDOP 효과라 하며, 이러한 효과를 최소화하여 위치탐지정확도 성능을 향상시키기 위한 방법에 대해 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이격 배치된 센서들의 방위(AOA; Angle of Arrival) 정보를 이용하여 GDOP 효과의 발생 가능성을 추정하고, 위치 추정에서 오차 요인이 되는 센서를 제거하여 GDOP 효과로 인한 성능 저하를 최소화하는 방법에 관한 연구 결과를 서술하겠다.
레이더 시스템은 간섭채널에서 목표물을 신속, 정확하게 예측하여야 한다. 무선채널의 간섭요소로는 인공구조물, 자연구조물에 의해서 다중경로가 형성되어 신호의 추정이 어렵다. 이러한 간섭신호를 제거하기 위해서 디지털 빔형성, 적응배열안테나 등 많은 연구가지속 되어왔다. 본 논문에서는 적응배열 안테나와 코히어런트 간섭신호를 제거하는 SPT-SALCMV 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 적응 배열은 간섭신호의 방향에 대해서는 널 패턴을 형성하여 이득을 감소시킨다. 그리고 표적신호 방향으로는 빔 패턴의 이득을 일정하게 유지함으로서 원하는 신호를 추정한다. 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘은 목표물에 대한 위치를 정확히 수신하였다. 그러나 기존의 SPT-LCMV 알고리즘은 약 30 정도의 빔 오차가 생겼다. 따라서 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘이 기존의 SPT-LCMV알고리즘보다 우수함을 입증하였다.
This paper proposes a method for evaluating the work of manufacturing workers using MediaPipe as a risk factor for musculoskeletal diseases. Recently, musculoskeletal disorders (MSDs) caused by repeated working attitudes in industrial sites have emerged as one of the biggest problems in the industrial health field while increasing public interest. The Korea Occupational Safety and Health Agency presents tools such as NIOSH Lifting Equations (NIOSH), OWAS (Ovako Working-posture Analysis System), Rapid Upper Limb Assessment (RULA), and Rapid Entertainment Assessment (REBA) as ways to quantitatively calculate the risk of musculoskeletal diseases that can occur due to workers' repeated working attitudes. To compensate for these shortcomings, the system proposed in this study obtains the position of the joint by estimating the posture of the worker using the posture estimation learning model of MediaPipe. The position of the joint is calculated using inverse kinetics to obtain an angle and substitute it into the REBA equation to calculate the load level of the working posture. The calculated result was compared to the expert's image-based REBA evaluation result, and if there was a result with a large error, feedback was conducted with the expert again.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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