본 논문에서는 기존 코플래나 웨이브가이드(CPW), 유한접지(FG) CPW, 그리고 접지(G) CPW와 같은 세 종류의 균일단면 구조의 CPW와 $TE_{01{\delta}}$ 모드 유전체공진기(DR : Dielectric Resonator)간의 결합 특성을 연구하고 마이크로스트립과 DR과의 결합과 같은 병렬 공진 특성을 보이는 CPW 와 DR간의 결합회로의 설계 방법을 제안한다. 결합 특성은 DR을 CPW의 접지와 신호선사이의 두 간격 중의 하나의 중심 상에 유전체 지지대(Support)를 이용하여 위치시키고 접지 방향으로 이동하면서 연구되었다. HFSS(High Frequency Structure Simulator : Finite Element Method Commercial Tool)의 시뮬레이션과 측정된 S-파라미터 값은 잘 일치했다. 마지막으로, 위에서 언급한 세 종류의 CPW와 DR과의 결합과 마이크로스트립라인과 DR과의 결합을 무부하 품질계수인 $Q_u$를 이용하여 비교하였다. 비교결과 CPW와 DR과의 결합은 마이크로스트립라인과 DR과의 결합보다 높은 $Q_u$ 값을 나타냈고 그 중에서 GCPW와 DR과의 결합이 가장 높은 $Q_u$를 보여줬다.
최근, 아크용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태와 용접품질의 향상 및 동일시간에 보다 많은 용접을 함으로써 생산성 향상을 위해 로봇의 이용이 점차로 증가하고 있다. 로봇용접의 과정 중 실제 용접을 실시하기 위해 로봇을 움직이기 이전에 용접할 부위의 검출이 선행되어야 하고, 그 검출방법에 있어서 크게 접촉식과 비접촉식으로 대별된다. 본 논문에서는 비접촉식 중 영상처리센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 어떤 각도를 가지도록 조사하게 되면 모재표면의 형상에 따라 반사되는 굴곡면이 달라지게 되는데 이 형상이 CCD 카메라를 통해 입력되고, 이 입력된 화상을 이미지 보드와 프로그램을 통하여 분석을 하고, 얻어진 용접선의 화상의 좌표 값을 토대로 로봇을 이동시킴으로써 용접을 하도록 하고 있다. 용접은 실시간으로 이루어짐으로써 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다. 또한 모재에 따라 굴곡이 다른 1차원 평면의 용접인 경우는 약간의 프로그램 수정으로 대부분 추적 가능하다.
군용뿐만 아니라 상업용으로 헬리콥터의 사용 빈도가 높아지면서, 무엇보다 헬기의 안정성이 가장 중요한 요소가 되었다. 단순히 조종사에 의한 시계 비행을 할 경우 야간 운항이 불가능하며 안개, 눈, 비 등의 기후 조건에서는 매우 불안전하다. 그리고 주간 비행 중에도 전선과 같은 장애물로 인한 사고가 발생하고 있다. 그러므로 헬기의 안전운항을 위해서는 단순한 시계 비행에서 벗어나 장애물 탐지 시스템을 이용한 자동항법 개념을 도입해야 한다. 자동항법을 위한 장애물 탐지 시스템은 안개, 눈, 비 등의 기후 조건하에서 주간 및 야간에도 정상적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 밀리미터파 레이다 시스템을 이용하여 전선 장애물의 탐지 기술 획득을 위한 기초 연구를 수행하였다. 서론에서는 헬기 운항에 장애가 되는 요소들을 탐지하기 위한 여러 방법들에 대해서 살펴봤다. 본론에서는 밀리미터파를 이용한 장애물 탐지 시스템과 실험 장치에 대해서 다루고 결론에서는 실험 결과 및 향후 연구 방향에 대해서 다루고 있다.
분산 비디오 부호화기법(DVC: Distributed Video Coding)의 성능을 개선하기 위한 한 가지의 방법으로서 보조정보에 대한 반복적인 보정기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 반복적인 보정기법으로서 복원 레벨과 보조정보 사이의 관계를 이용한 기법 또는, 움직임 벡터의 필터링에 기초한 보정기법이 제시하고 있으나 성능 개선은 제한적이다. 기존 방식들의 성능 제한을 극복하기 위해, 본 논문에서는, 먼저, 초기의 보조정보 생성 시에 블록별 비용을 측정하여 적응적 움직임 보상을 수행한다. 그리고 수신되는 비트 플레인 정보를 이용하여 블록별 적응적 예측 모드를 사용함으로써 비대칭적인 물체의 움직임 보상에 효과적인 반복적인 보정기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 보정기법을 사용함으로써 최대 0.2 dB이상의 성능을 개선함을 보인다.
연구목적: 본 연구는 항공기 내 비상상황 발생 시 승객 이동 및 대피의 효율성에 대하여 실험적 방법을 통해 알아보고자 수행되었다. 연구방법: 실험은 3가지 상황 시나리오와 반복 수행을 포함 총 4회 진행되었다. 3가지 상황은 수화물이 없는 상태의 대피, 휴대수화물 소지 대피, 휴대 수화물 및 캐리어 소지 대피였다. 실험은 기록된 영상을 기반으로 시간을 측정하였다. 연구결과: 총 대피소요시간은 아무것도 소지하지 않은 상황에서의 대피결과에 비하여 휴대수화물의 반출은 약 1.5배, 휴대수화물과 캐리어 3개가 반출되는 실험의 결과는 약 3.5배 높은 것으로 나타났다. 피난시뮬레이션을 적용해본 결과 실험 결과와 차이가 발생함을 알 수 있었다. 특히 캐리어 반출 및 이동 등의 복잡한 상황의 고려는 좀 더 기술적으로 연구해보아야 할 상황으로 판단된다. 결론: 휴대수화물 및 캐리어 소지가 대피에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 정량적으로 판단할 수 있는 근거자료를 확보하였다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정(ROV)의 위치측정 실험을 하이드로폰(Hydrophone)과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 수행하였다. 실험을 위해서 4개의 하이드로폰 센서를 $3{\times}3{\times}1.7m$의 크기의 수조 벽면에 고정하여 수신 장치로 사용하고, 1개의 하이드로폰 센서는 무인잠수정에 장착하여 송신장치(Pinger)로 사용하였다. 무인잠수정 및 수조 벽에 고정된 센서들이 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 실험을 수행하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, LabView 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 계산하여 출력하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 상대적으로 큰 오차를 보여 위치제어용 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이에 대한 해결방법으로 무인잠수정에 장착된 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 설계된 위치측정 시스템은 추후 실해역 실험을 거쳐 성능시험을 수행하고자 한다.
재생하고자 하는 3차원 이미지에서 발현되는 빛의 간섭 무늬를 계산하여 얻게 되는 Computer Generated Hologram(CGH)은 본래의 3차원 이미지와 유사관계를 찾기 힘든 형태로 형성되기에 직접적인 초점 위치 혹은 크기 등의 변환이 어려운 것으로 알려져 있다. 본논문은 이러한 문제 중 하나인 다중 평면으로 구성된 3차원 이미지 CGH의 평면별 초점 거리를 변환하는 문제를 해결하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 CGH로부터 재생되는 3차원 이미지를 여러 각도에서 관측한 2차원 이미지의 집합으로 구성된 Light-Field (LF) 이미지로 변환하고, 관측한 각도별로 이동하는 객체의 위치를 객체 탐지 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once version 5)로 분석한 뒤, 이를 조절함으로써 초점 거리가 변환된 LF 이미지와 이를 역변환한 결과인 CGH를 생성한다. 해당 기술은 CGH의 픽셀 사이즈가 3.6 ㎛, 해상도가 3840⨯2160인 상황에서 10 cm 거리에 재생되는 상에 적용되어 영상 품질의 큰 손실 없이 약 3 cm 정도의 범위에서 초점 거리를 변환시킬 수 있음을 시뮬레이션 분석과 실제 실험 관측을 통해 확인하였다.
고 출력 전자기장(HPEM)의 영향은 시스템의 오작동, 고장 및 장비의 심각한 훼손을 야기시킬 수 있다. 따라서 업무 환경이 각종 전자 장비들로 대체 및 구성되어 가는 요즘, 인명과 재산을 보호하기 위해 고 출력 전자장에 대한 대책 연구가 필요하다. 이에 반해, 위상학적 해석 방법(topological analysis)은 해석 대상 구조에 대해 전자장의 이동 경로와 해석을 원하는 지점을 단순화시켜 해석하며, 대표적으로 Baum-Liu-Tesche(BLT) 방정식 기반의 해석법과 구역 설정(zoning)에 기반한 해석 방법 그리고 확률에 기초하고 있는 Power Balance Method(PWB)를 연동시킴으로써 효율적으로 해석할 수 있다. PWB 방법은 기존의 EM 시뮬레이션 방법의 비효율성을 극복하기 위한 하나의 대안으로 제시된 방법이다. 본 논문에서는 기존의 위상학적 해석 방법에 적용되는 기초기술을 바탕으로 대형 구조에 적용될 수 있는 전자파 해석 방법을 제안한다. 그리고 최종적으로 PWB 방법과 full wave analysis 방법을 비교함으로써 PWB 방법의 장점과 이 방법의 도입 필요성에 대해 제안한다.
카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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