본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.
낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.
CNUSAIL-1은 태양돛을 탑재한 3U 크기의 큐브위성이다. 저궤도에서 태양돛을 전개하고, 이에 따른 자세와 궤도에 대한 영향을 확인하는 임무를 수행한다. 본 논문에서는 CNUSAIL-1을 위한 자세결정 알고리즘의 구현 가능성을 제시하였다. 위성의 기준센서는 태양센서, 3축 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로센서를 사용한다. 큐브위성용 센서는 상대적으로 저가이며, 성능 및 잡음특성이 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 자세결정 알고리즘으로 노이즈 특성을 고려할 수 있는 확장칼만필터를 적용하였다. 또한 자세결정의 결정론적 방법인 QUEST 알고리즘과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
일반적인 전술유도탄에서 표적획득 센서로 사용되는 김발형 탐색기(Gimballed Seeker) 는 탐색기의 표적획득부가 유도탄의 동체운동과는 독립적으로 관성좌표계 상에서 표적을 지향하게 하여 비례항법 유도명령 생성에 필요한 유도탄/표적간의 시선 각속도 정보를 직접 제공한다. 반면 최근에는 탐색기 전체가 유도탄 동체에 고정됨으로써 정비보수 용이, 고장수리 감소, 단가감소 측면 등에서 유리한 동체고정 탐색기(Strapdown Seeker)에 대한 연구가 부분적으로 수행되고 있다. 그런데 동체고정 탐색기에서는 비례항법에 필요한 시선각속도가 직접주어지지 않고 탐색기 영상 평면에 맺힌 표적영상으로부터 유도명령생성에 필요한 정보를 추출하여야 한다. 본 연구에서는 먼저 스트랩다운 탐색기로부터 주어지는 표적정보를 바탕으로 언센티드 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 적용하여 유도탄과 표적간의 상대운동을 추정한다. 추정된 상대운동 정보를 이용하여 유도명령을 생성하고 유도탄과 표적간의 조우운동을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
A validation of a 3D CFD model for predicting local subcooling of moderator in the vicinity of calandria tubes in a CANDU reactor is performed. The small scale moderator experiments performed at Sheridan Park Experimental Laboratory(SPEL) in Ontario, Canada[1] is used for the validation. Also a comparison is made between previous CFD analyses based on 2DMOTH and PHOENICS, and the current model analysis for the same SPEL experiment. For the current model, a set of grid structures for the same geometry as the experimental test section is generated and the momentum, heat and continuity equations are solved by CFX-4.3, a CFD code developed by AEA technology. The matrix of calandria tubes is simplified by the porous media approach. The standard $k-\varepsilon$ turbulence model associated with logarithmic wall treatment and SIMPLEC algorithm on the body fitted grid are used and buoyancy effects are accounted for by the Boussinesq approximation. For the test conditions simulated in this study, the flow pattern identified is a buoyancy-dominated flow, which is generated by the interaction between the dominant buoyancy force by heating and inertial momentum forces by the inlet jets. As a result, the current CFD moderator analysis model predicts the moderator temperature reasonably, and the maximum error against the experimental data is kept at less than $2.0^{\circ}C$ over the whole domain. The simulated velocity field matches with the visualization of SPEL experiments quite well.
A variety of methods for detecting the location of an underground water pipeline are being used across the world; the current main methods used in South Korea, however, have the problems of low precision and efficiency and the limitations in actual application. On this, this study developed locator capable of detecting the location of a water pipe by the use of an IMU sensor, and technology for using the extended karman filter to correct error in location detection and to plot the location on the coordinate system. This study carried out a tract test and a road test as basic experiments to measure the performance of the developed technology and equipment. As a result of the straight line, circular and ellipse track tests, the 1750 IMU sensor showed the average error of 0.08-0.11%; and thus it was found that the developed locator can detect a location precisely. As a result of the 859.6-m road test, it was found that the error was 0.31 m in case the moving rate of the sensor was 0.3-0.6 m/s; and thus it was judged that the equipment developed by this study can be applied to long-distance water pipes of over 1 km sufficiently. It is planned to evaluate its field applicability in the future through an actual pipe network pilot test, and it is expected that locator capable of detecting the location of a water pipe more precisely will be developed through research for the enhancement of accuracy in the algorithm of location detection.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.534-543
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2008
To use the Global Positioning System (GPS) carrier phase measurement for precise positioning, the integer ambiguities at the early stage of most algorithms must be determined. Furthermore, if a precise positioning is to be applied to real time navigation, fast determination and validation methods for integer ambiguity are essential. In this paper, the Wald test that simultaneously determines and validates integer ambiguities is used with assistance of the Inertial Navigation System (INS) to improve its performance. As the Wald test proceeds, it assigns a higher probability to the candidate that is considered to be true at each time step. The INS information is added during the Wald test process. Large performance improvements were achieved in convergence time as well as in requiring fewer observable GPS satellites. To test the performance improvement of the Wald test with the INS information, experimental tests were conducted using a ground vehicle. The vehicle moved in a prescribed trajectory and observed seven GPS satellites. To verify the effect of the INS information on the Wald test, the convergence times were compared with cases that considered the INS information and cases that did not consider the INS information. The results show that the benefits of using the INS were emphasized as fewer GPS satellites were observable. The performance improvement obtained by the proposed algorithm was shown through the fast convergence to the true hypothesis when using the INS measurements.
In this paper, an enhanced method for attitude determination is proposed for systems using an IMU (Inertial Measurement Unit). In attitude determination with IMU, it is generally assumed that the IMU can be located in the center of gravity on the vehicle. If the IMU is not located in the center of gravity, the accelerometers of the IMU are disturbed from additive accelerations such as centripetal acceleration and tangential acceleration. Additive accelerations are derived from the lever arm which is the distance between the center of gravity and the position of the IMU. The performance of estimation errors can be maintained in system with a non-zero lever arm, if the lever arm is estimated to remove the additive accelerations from the accelerometer's measurements. In this paper, an estimation using Kalman filter is proposed to include the lever arm in the state variables of the state space equation. For the Kalman filter, the process model and the measurement model for attitude determination are made up by using quaternion. In order to evaluate the proposed algorithm, both of the simulations and the experiments are performed for the simplified scenario of motion.
앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
차량항법장치는 1981년 일본 혼다자동차 관성항법장치에서 개발되었다. 요즈음에는 GPS 및 GIS를 기반으로 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나 아무리 좋은 자동항법장치도 평균 차량 속도가 5~15km일 때에는 최단경로를 상실한다. 그러므로, 승용차 대기시간과 평균 차량 속도를 개선하기 위해서 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수일 때에도 퍼지 적응규칙을 이용해서 평균주행속도를 향상한 알고리즘을 제안한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로 및 공사중인 도로에서도 안전도를 고려한 최적경로 및 현재의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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