본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 VR분야에서 사용될 수 있는 가속도 센서와 진동 센서를 적용한 와이파이 기반의 조이스틱을 제안한다. 비행시뮬레이터는 ICT 및 SW 응용분야에 속하는 기술로 항공기의 환경을 재현하는 시뮬레이션 환경을 제공한다. 비행시뮬레이터의 일반적인 조종 장치는 고정식으로 특정 장치에 부착되어 사용되어 사용자의 활동 영역의 한계성을 가진다. 본 논문에서는 자유로운 공간 활용성을 위하여 3차원 공간 조종 장치를 구현하였다. 또한, 제안하는 조종 장치는 기존 VR장비의 컨트롤러에 비해 정확하고 정교한 조종을 위하여 3축 센싱과 정보를 표시하는 디스플레이 및 와이파이 통신을 위한 보드를 설계하고 유니티 기반의 가상 환경을 구현하여 적용 가능성을 확인하였다. 구현된 장치는 통신 인터페이스를 통해 조종 장치가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였으며, 게임 내 센싱 값과 구현된 보드에서 측정한 센싱 값이 일치하는 것을 확인하였다. 연구의 결과물은 비행시뮬레이터 외에도 VR 및 다양한 메타버스 관련 콘텐츠에 활용될 수 있을 것이다.
Recently, Live-Virtual-Constructive (L-V-C) integrate training system has proposed as a solution for the problems such as limitation of training areas, increase of mission complexity, rise in oil prices. In order to integrate each training system into the one effectively, we should solve the issue about stress of pilots by the environmental differences between Live and Virtual simulation which could be occurred when each system is connected together. Although it was already examined in previous study that the psychological effects on pilots was occurred by the environmental differences between actual and simulated flights, the study did not include what the causal factors affecting psychological effects are. The aim of this study is to examine which environmental factors that cause pilots' psychological effects. This study analyzed the biochemical stress hormone, cortisol to measure the pilots' psychological effects and cortisol was measured using Enzyme-linked immunoassay (EIA). A total of 40 pilots participated in the experiment to compare the differences in pilots' cortisol response among live simulation, virtual simulation, and the virtual simulation applying three environmental factors (gravity force, noise, and equipment) respectively. As a result, there were significant differences in cortisol level when applied the gravity force and equipment factors to the virtual simulation, while there was no significant difference in the case of the noise factor. The results from this study can be used as a basis for the future research on how to make L-V system by providing minimum linkage errors and design the virtual simulator that can reduce the differences in the pilots' psychological effects.
항공기 비행성 평가 과정에서는 수많은 평가의 반복이 필요하기 때문에 평가 시스템에 있어서 간결하고 명확한 응용 인터페이스가 중요하다. 본 비행성 평가 프로그램은 달라진 트림 조건의 사용자 환경과 함께 효율적인 비행성 평가 사용자 환경을 구현하였다. 그리고 14 항목으로 선별된 무인 고정익기의 비행성 평가 자동화 모듈을 모두 탑재한 종합평가 환경을 구성하였다. 이에 따라 비행제어시스템 개발은 물론 비행성이 고려된 항공기를 개발함에 있어서 검증 및 평가 과정에 소요되는 비용과 시간을 대폭 감소시키고 향후 확장성을 겸비한 유용한 시험 평가 검증 도구로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Defense Systems Test Center in ADD supports increasingly various missile test requirements such as higher altitude event, multi target operation and low-altitude, high velocity target tracking. In this paper, we have proposed the development of instrumentation radar tracking status simulator based on virtual reality. This simulator can predict the tracking status and risk of failure using several modeling algorithms. It consists of target model, radar model, environment model and several algorithms includes the multipath interference effects. Simulation results show that the predict tracking status and signal are similar to the test results of the live flight test. This simulator predicts and analyze all of the status and critical parameters such as the optimal site location, servo response, optimal flight trajectory, LOS(Line of Sight). This simulator provides the mission plan with a powerful M&S tool to rehearse and analyze instrumentation tracking radar measurement plan for live flight test at DSTC(Defense Systems Test Center).
본 논문에서는 TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 얻어진 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기의 하드웨어 구현을 제안한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 Arctangent 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 redundant binary 수체계와 pipelined 구조를 적용하였다. 제안된 알고리듬은 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 위상 연산기는 MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 가상의 3차원 데이터 복원 동작을 검증하였으며, 469 MHz의 클록 주파수로 동작하여 7.5 Gbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 가상시점 깊이영상 생성 기법을 이용한 다양한 시점의 CGH(computer generated hologram) 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 먼저 TOF(time of flight) 깊이 카메라를 이용하여 신뢰도 높은 기준시점 깊이영상을 획득하고 카메라 보정 과정을 통해 기준시점 카메라들의 카메라 파라미터를 추출한다. 가상시점 카메라의 위치가 정의되면 기준시점 카메라와의 거리와 위치를 고려하여 최적의 기준시점 카메라들을 선택한다. 가상시점 카메라와 가장 가까운 기준시점 카메라를 주 기준시점으로 결정하고 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점 카메라와 위치가 반대인 기준시점 카메라를 보조 기준시점으로 선택하여 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점을 통해 생성된 가상시점 깊이영상에 나타나는 가려짐 영역을 보조 기준시점으로 생성된 가상시점 깊이영상으로부터 찾아 보상한다. 보상이 되지 않고 남은 홀영역은 주변값 중 가장 작은 값으로 채워 최종 가상시점 깊이영상을 생성한다. 최종 가상시점 깊이 영상을 이용하여 CGH를 생성한다. 실험을 통해 기존의 기법보다 제안하는 가상시점 깊이영상 합성 시스템의 성능이 우수함을 확인하였다.
Jet Propulsion Laboratory has traditionally performed system level vibration testing of flight spacecraft. There have been many discussions in the aerospace community for more than a decade about spacecraft vibration testing benefits or lack thereof. The benefits and potential issues of fully assembled flight spacecraft vibration testing are discussed herein. The following specific topics are discussed: spacecraft screening test to uncover workmanship problems for launch dynamics environments, force- and moment-limited vibration testing, potential issues with structural frequency identification using base shake test data, and failures related to vibration shaker testing and ways to prevent them.
본 논문은 무인 비행체에 설치되어 VR 360도 영상을 촬영하기 위한 카메라 짐벌 시스템에 관한 것으로서, 특히 자이로 기술을 이용하여 무인 비행체가 어느 방향으로 회전되더라도 카메라의 위치가 고정되어 영상의 흔들림이 최소화되도록 하였다. 이를 통해 안정적인 VR 360도 전방위 촬영이 가능한 무인 비행체용 카메라 짐벌 시스템을 개발하였다.
Currently drone industry has become one of the fast growing markets and the technology for unmanned aerial vehicles are expected to continue to develop at a rapid rate. Especially small unmanned aerial vehicle systems have been designed and utilized for the various field with their own specific purposes. In these fields the path planning problem to find the shortest path between two oriented points is important. In this paper we introduce a path planning strategy for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles through reinforcement learning with self-positioning technique. We perform Q-learning algorithm, a kind of reinforcement learning algorithm. At the same time, multi sensors of acceleraion sensor, gyro sensor, and magnetic are used to estimate the position. For the functional evaluation, the proposed method was simulated with virtual UAV environment and visualized the results. The flight history was based on a PX4 based drones system equipped with a smartphone.
In order to study the correlation between the pilot's cognitive ability and recovery ability by applying a physical element that can cause spatial loss of position to the pilot, a turntable was installed on the top of the motion system to give a quantitative rotational error. We propose a method of simulating flight movement to reduce a difference in feeling and an intuitive method of forward kinematic analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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