본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.
Purpose: In order to accurately reach an underwater projectile to a target point, reliable INS and accurate arrangement of INS between master and slave INS is paramount. Unlike terrestrial and aerial environments, underwater projectile will operates in a restricted environment where location information cannot be received or sent through satellites. In this report, we review the factors affecting the transfer alignment of master and slave INS, as well as how to improve the positional error between INS through improved transfer alignment algorithms. Methods: In this work, we propose an improvement algorithm and verify it through simulation and driving test. The simulation confirmed the difference in the transfer alignment azimuth by fitting the MINS and SINS indoors, displacement in posture, and the process of transfer alignment between MINS and SINS through a driving test to confirm algorithm can improve the arrangement. Results: According to this study, reason for the error in the transfer alignment between MINS/SINS is the factors of the system where movements such as roll, pitch, yaw are not inter locked in real time due to the delay in transmit/receive system. And confirm that the improved algorithm has a desirable effect on accuracy. Conclusion: Through this work, it is possible to identify ways to improve the accuracy of underwater projectiles to reach their target points under various underwater environments and launch condition.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
목 적 : $Fraxion^{(R)}$ system과 s-thermoplastic mask을 사용하여 뇌 전이(Brain metastasis)가 있는 환자에게 정위적 방사선 수술(Stereotactic Radiosurgery, SRS)을 시행하면서 발생 되는 환자의 셋업 오차(Setup Error)를 비교하고 오차가 선량에 미치는 영향을 측정하여 $Fraxion^{(R)}$ system의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2014년 5월부터 2014년 10월까지 본원에 내원하여 정위적 방사선 수술을 받은 뇌 전이(Brain metastasis) 환자 6명을 대상으로 하였다. 머리를 고정하기 위해 3명은 s-thermoplastic mask와 mouthpiece를 이용한 그룹과 3명은 $Fraxion^{(R)}$ system을 이용하여 제작 한 2그룹으로 나눈 뒤 방사선 수술 당시 얻어진 3D 콘빔CT(Cone Beam Computerized Tomography, CBCT) 영상과 전산화 단층모의치료 영상의 오차 값을 기록하고 환자별 최대치(Max), 최소치(Min), 평균치(Mean), 표준편차(standard deviation, SD) 구하여 비교하였다. 또한 StereoPHAN Phantom 및 Pinpoint 3D cylindrical chamber를 이용하여 환자별 정도관리(Patient Specific Quality Assurance, PSQA)와 같은 방법으로 선량을 측정하여 선량값을 비교하였다. 결 과 : 정위적 방사선 수술 전 콘빔CT 영상과 전산화단층모의치료영상을 비교하여 얻어진 셋업 오차의 경우 $Fraxion^{(R)}$ system이 s-thermoplastic mask와 mouthpiece를 함께 사용한 경우보다 셋업 오차가 평균을 기준으로 X축 83% 감소, Y축 40% 감소, Z축 92% 감소하였으며 X, Y, Z 회전성분인 Pitch 64% 감소, Roll 88% 감소, Yaw 87% 감소로 모든 방향에서 상대적으로 이동 값이 적었으며 선량 측정을 시행한 결과는 평균을 기준으로 s-thermoplastic mask와 mouthpiece를 사용한 경우가 $Fraxion^{(R)}$ system보다 셋업 오차 보정 전은 83% 감소, 보정 후는 1.9% 감소된 선량측정을 보였다. 결 론 : $Fraxion^{(R)}$ system은 개인 치열(dentition)에 맞춘 구강고정기구(mouthpiece)와 Fraxion frame, Frontpiece, thermoplastic mask nose을 사용하여 s-thermoplastic mask와 mouthpiece를 가지고 머리를 고정하는 기존의 방식보다 높은 재현성을 보였으며 이는 기존의 치료 방법보다 1회 치료로 많은 선량이 조사되는 뇌 정위적 방사선 수술에서 안정된 고정 효과를 나타낼 것으로 사료된다.
본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
소부대 방호시설의 주된 목적은 적의 모든 무기체계에 대한 완벽한 방호가 아니며, 한국군의 경우, 지근탄에 대한 방호를 적용하고 있다. 특히 소구경 탄자의 경우, KM 80탄을 기준으로 설정하고 있는데, 이에 대한 경험적 설계방법과 구조공학적 설계방법 모두 현실을 제대로 반영하지 못한다는 선행연구들이 있다. 이에 실사격 실험을 수행한 선행연구에서는 콘크리트 슬래브의 소구경 탄자에 대한 관입저항력 계산식을 제안한 바 있다. 그러나, 해당 실험에서는 콘크리트 강도만을 변수로 설정하였고 콘크리트의의 두께, 굵은골재의 종류, 탄자의 편주각, 고강도 콘크리트 등에 대한 변수가 고려되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 콘크리트의 두께와 자철광의 함량에 따른 방탄성능을 평가하였다. 그 결과 탄자의 편주각에 의한 오차를 연발사격에 의해 상쇄시킬 수 있다는 것과 자철광의 함량과 콘크리트 두께는 방호성능 향상에 영향을 주지 않는다는 것을 통계적으로 확인하였다.
목 적: 영상유도를 통한 6DoF Couch의 이동 정확성의 검증을 위해 QA Set을 제작하였고, 그 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법: 6DoF Couch와 CBCT가 설치된 두 대의 선형가속기를 대상으로 하였으며, 자체 제작한 YCC QA Set을 이용하여 수평수직(Translation; TX, TY, TZ)과 회전(Rotation, Pitch; RX, Roll; RY, Yaw; RZ) 여섯방향의 Off-Set 값이 설정된 Penta-Guide Phantom의 CBCT영상을 각각 15회에 걸쳐 획득하였다. 이를 통해 기준영상(Reference Image)과 보정영상(Registration Image)을 비교하였으며, 보정된 6DoF Couch의 이동정확성을 실측하여 오차를 분석하였다. 결 과: 기준영상과 보정영상의 Air Cavity에 해당하는 Pixel들은 모두 30에서 66 사이에 포함되어 보정정확도가 높게 나타났다. 6DoF Couch의 Off-set의 보정 결과 값과 실측치의 비교에서 수평수직방향의 오차는 TX방향은 $0.25{\pm}.18mm$ TY방향은 $0.25{\pm}.25mm$ TZ방향에서 $0.36{\pm}.2mm$로 나타났다. 그리고 회전방향의 오차는 RX방향은 $0.18{\pm}.08^{\circ}$ RY방향은 $0.26{\pm}.09^{\circ}$ RZ방향에서 $0.11{\pm}.08^{\circ}$로서, 임의의 값에 대하여 정확하게 보정되었다. 결 론: YCC QA Set을 이용해 매우 간단한 방법으로 6DoF Couch의 수평수직방향뿐 아니라 회전방향의 오차에 대한 검증을 할 수 있었으며, 이는 6DoF Couch의 Daily IGRT QA를 수행함에 있어서 유용할 것이라 사료된다.
목 적: 폐암 환자의 정위적 체부 방사선 치료를 시행하는 동안 발생할 수 있는 표적의 움직임을 치료 중 CBCT를 사용하여 표적의 위치 변화를 재보정함으로써 긴 치료 시간에 의해 발생하는 치료 중 자세 오차를 교정하는데 목적이 있다. 대상 및 방법: 본원에서 시행한 폐암 정위적 체부 방사선 치료 시 치료 계획상 치료 Arc가 2개로 구성된 환자 14명의 데이터를 후향적으로 분석하였다. 치료 중 CBCT를 사용하여 영상을 획득하여 발생한 치료 중 자세 변화(IntraFraction Motion; IFM)를 분석하고 발생한 오차만큼 Arccheck 팬텀에 역으로 오차를 만들어 선량 분석을 실시하였다. 결 과: 첫번째 치료 중 CBCT의 Translation(x, y, z) 방향의 평균, 표준편차 그리고 최대 오차 값은 x(LR) 축에서 $0.16{\pm}0.05cm$, 0.72 cm, y(SI) 축에서 $0.2{\pm}0.14cm$, 1.26 cm, z(AP) 축에서 $0.24{\pm}0.08cm$, 0.82 cm로 나타났다. Rotation(x, y, z) 방향은 x(pitch) 축에서 $0.84{\pm}0.23^{\circ}$, $2.8^{\circ}$, y(yaw) 축에서 $0.72{\pm}0.23^{\circ}$, $2.5^{\circ}$, z(roll) 축에서 $0.7{\pm}0.19^{\circ}$, $2^{\circ}$로 나타났다. 두번째 치료 중 CBCT의 Translation(x, y, z) 방향의 평균, 표준편차 그리고 최대 오차 값은 x(LR) 축에서 $0.1{\pm}0.04cm$, 0.37 cm, y(SI) 축에서 $0.14{\pm}0.17cm$, 2 cm, z(AP) 축에서 $0.12{\pm}0.04cm$, 0.5 cm로 나타났다. Rotation(x, y, z) 방향은 x(pitch) 축에서 $0.45{\pm}0.12^{\circ}$, $1.3^{\circ}$, y(yaw) 축에서 $0.37{\pm}0.1^{\circ}$, $1^{\circ}$, z(roll) 축에서 $0.35{\pm}0.1^{\circ}$, $1.2^{\circ}$로 나타났다. IFM 값만큼 오차를 적용한 선량 비교에서 점 선량 값은 평균 $5.2{\pm}4.2%$의 차이가 발생했으며 감마 값은 $82.64{\pm}10.51%$로 나타났다. 결 론: 정위적 방사선 치료를 시행하는 폐암 환자의 있어서 치료 시간이 길어짐에 따라 발생하는 치료 중 자세오차의 크기를 줄이기 위해 개별 Arc CBCT를 사용해 추가적 자세 오차 교정을 하는 것이 치료 정확성과 효율성을 높일 것으로 사료된다.
Many articles have been published about a 2-degree of freedom model that includes the lateral and yaw motions for controller synthesis in intelligent transport system applications. In this paper, a 3-degree of freedom linear model that includes the roll motion is developed to design a robust steering controller for lane following maneuvers using ${\mu}$-synthesis. This linear perturbed system includes a set of parametric uncertainties in cornering stiffness and unmodelled dynamics in steering actuators. The state-space model with parametric uncertainties is represented in linear fractional transformation form. Design purpose can be obtained by properly choosing the frequency dependent weighting functions. The objective of this study is to keep the tracking error and steering input energy small in the presence of variations of the cornering stiffness coefficients. Furthermore, good ride quality has to be achieved against these uncertainties. Frequency-domain analyses and time-domain numerical simulations are carried out in order to evaluate these performance specifications of a given vehicle system. Finally, the simulation results indicate that the proposed robust controller achieves good performance over a wide range of uncertainty for the given maneuvers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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