카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 차제 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지시한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 방위 측정용으로 사용한 마그네틱 자이로센서를 대체한 새로운 각속도 센서를 사용하여 자기 위치 보정 능력 을 향상시키고 정확한 방향을 움직일 수 있는 카오스 로봇을 설계하였다.
본 논문에서는 휴대용 휘도측정시스템의 측정위치기반 휘도보정알고리즘을 제안한다. 측정거리와 측정각도에 따라 휘도 값은 변화하며, 측정거리와 측정각도를 고려한 알고리즘을 적용하여 기존에 개발된 영상기반 휘도측정시스템의 오차를 개선한다. 카메라 영상기반의 휘도 정보를 정확하게 획득하는 면측정방법을 제안하기 위해서 점휘도계로 측정대상물과의 측정각도에 따른 휘도 값의 변화를 측정한다. 측정거리, 측정각도와 휘도 값 간의 연관성을 수식으로 나타내었고, 측정위치를 고려한 알고리즘을 제안한다. 실험용 간판을 대상으로 점휘도계와 제안한 휘도측정시스템을 비교 평가 실험하고 제안한 휘도측정시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.
DGPS(Differential Global Positioning System)와 RTK(Real time Kinematic)를 이용한 측위는 현재 가장 널리 쓰이는 측위 기법이다. 하지만 자체의 구조적 한계 때문에 정밀 측위에 있어서는 기준점으로부터의 거리 제한과 실시간으로 데이터 처리를 전산화하기 힘든 문제점을 내제하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 인터넷과 PSTN(Public Switched Telephony Network)망을 통한 DGPS 및 RTK 보정 데이터 서비스를 제안한다. 이를 위하여 모바일 사용자를 위한 DGPS 및 RTK 보정 데이터 실시간 장거리 전송 시스템을 구현하였다. 이는 데이터 전송거리가 제한되는 기존의 실시간 이동 측위 기법의 문제를 해결하기 위하여 인터넷과 PSTN 망을 사용함으로써 이동국 사용자에게 DGPS와 RTK 위치 정보 데이터의 전송을 가능하게 한다. 또한 제안한 방법대로 거리와 시간에 따른 인터넷망과 PSTN망을 통한 DGPS와 RTK의 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 해상상태 환경에 따른 카메라 센서 인식의 오차를 제어하고 보정 하기 위해 칼만 필터를 적용한 방법을 제시한다. 먼저, 함정의 제원을 기술하여 롤링에 따른 오차 정도를 측정하였다. 모델로 선택한 함정인 PKMR-211을 통해 시뮬레이션에 필요한 수면으로부터 현등까지 거리를 제시한 후, 피드백 제어 시스템에서 카메라 오차값을 변수로 삼아 오차 보정을 수행하였다. 실험에서는 함정의 롤링 정도를 각도로 나타내는 변수인 𝛼, 𝛽로 표기하고, 거리에 따른 각도 변화를 비교하였다. 해상 상태 3의 상황에서 칼만 필터를 적용하기 전과 후의 오차를 비교했을 때, 거리와 무관하게 적색등에서는 +1.5556°에서 -1.1544°까지 줄어들었고, 녹색등에서도 동일한 결과를 확인하였다. 이를 통해, 해상 환경에 따른 함정의 움직임을 고려하여 계산을 수행하고, 오차 보정 이후 함정의 향후 기동 안정성을 제시하였다.
표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
항공라이다 시스템은 대상지역의 자료를 취득하기 위하여 여러번 경로 관측을 수행하게 되며, 이로 인해 취득된 데이터의 인접 경로간에 편차가 발생한다. 본 연구에서는 스트립 데이터의 비행경로간 관측값의 상대오차를 제거하고 기준 데이터에 절대보정하는 방법으로 수정된 ICP를 이용한 자동 오차보정 기법을 제안하였다. 항공라이다 데이터에 절대 자동보정을 수행하기 위하여 기존의 수치지형도에서 기준점 데이터를 추출하고, 수정된 ICP알고리즘을 적용하였다. 위의 과정을 통하여 항공라이다 데이터의 평균 점간 거리 이내로 스트립간 조정 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 대축척 수치지형도를 이용한 절대보정 과정의 자동화 가능성을 확인하였다.
전리층 지연은 보정위성항법시스템(DGPS), 위성항법시스템(GPS)을 이용한 시각동기화 및 광역보정위성항법시스템(WADGPS)의 주요한 오차원인이다. 이러한 전리층 지연은 위성 신호가 통과하는 전리층의 환경에 따라 달라지므로 일반적인 보정위성항법시스템의 기준국이 보정할 수 있는 사용자와의 거리는 약 100km로 제한된다. 따라서 광역보정위성항법의 경우 여러 기준국의 측정치를 이용하여 보정구간 전리층 전체를 모델링하여 보정정보를 단일 주파수 수신기 사용자들에게 보내주게 된다. 이를 위해 이미 기존의 격자 알고리즘이 구현되어 있으나 기존의 격자 알고리즘에서는 전리층에 자기폭풍현상이 일어났을 경우에 대한 대처와 정확도가 고려되지 않고 있다. 자기폭풍이 일어나면 수직전리층 값이 공간적으로 noisy한 분포를 나타내게 되기 때문에 격자 알고리즘으로의 경우 모델링의 정확도가 낮아지게 된다. 또한 정확도를 높이기 위한 다른 함수 기반 전리층 모델의 경우 자기 폭풍이 일어났을 때 보정정보 값의 연속성이 보장되지 않는다. 본 논문에서 제시하는 wavelet을 이용한 알고리즘은 보정정보의 개수가 같을 때 기존의 격자 알고리즘보다 더 높은 정확도를 보이며, 특히 자기폭풍이 왔을 때도 비교모델인 spherical harmonics 기반 알고리즘에 비해서도 정확도가 향상됨을 볼 수 있다. 또한 다른 함수기반 알고리즘의 경우 정확도는 높지만 전송해야하는 보정정보 값이 자기폭풍시에 불연속이 되는데 반해 본 알고리즘은 연속성이 보장된다. 따라서 본 알고리즘을 이용하면 자기폭풍시에도 적용가능함으로서 기존의 알고리즘들의 문제를 개선할 수 있다.
NMO보정은 탄성파 반사법 자료처리의 핵심적인 과정이고, AVO분석을 위해 가장 중요한 자료처리 단계이다. 그러나 NMO보정이 갖고 있는 근본적인 문제인 stretch 현상은 겹쌓기 단면의 품질을 저해하고 AVO분석의 신뢰성을 떨어뜨린다. 이 문제점을 해결하기 위해서 일반적으로 뮤팅을 수행하지만 stretch가 없는 NMO보정 기술을 적용한다면 먼거리 벌림 자료의 활용도가 높아진다. 이 논문에서는 먼저 NMO보정의 개념과 방법, 그리고 stretch 현상의 원인 및 특성에 대해 설명한다. Stretch 현상에 대한 직관적인 이해를 위해 단순화된 모형반응에 대한 NMO보정을 보여주고, 정량적인 이해를 위해 NMO보정에 대한 이론 식을 설명한다. Stretch를 제거하는 뮤팅에 대해 설명함으로써 기존 방법의 한계점과 새로운 해결책에 대한 필요성에 대해 논한다. Stretch가 없는 NMO보정 기법은 여러 가지 종류가 있는데 여기서는 역산 이론에 의해 이를 구현하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 역산 기법을 통해 구현한 stretch가 없는 NMO보정을 합성자료와 현장자료에 적용하여 실제 성능을 확인해 보았다.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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