This paper presents an estimation of relative distance and angle from a mobile robot to an object. From the number of pulses required to make the mobile robot move to the feature point, we find the relative distance and angle between the mobile robot and the object. The proposed method shows a practical way of measuring the relative distance and angle between the mobile robot and an object without setting up real world coordinate system.
해상의 축양장에서 초음파 핑거를 부착한 참돔의 유영행동을 원격계측 시스템으로 추적한 현장실험의 관측결과로부터 수치 모델의 파라메터를 최소자승법으로 추정한 결과와 정규난수를 이용한 시뮬레이션에 의해 각 개체의 추정위치의 시계열 데이터를 구하여 유영궤적, 유영속도, 유영깊이, 축양교의 벽과 개체 사이의 근접거리, 개체 상호간의 최근접거리 등의 유영특성을 나타내는 지표에 대해 현장보험에 의한 결과와 시뮬레이션에 의한 결과를 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 초음파 핑거를 부착한 참돔을 방류하여 120분 동안의 유영행동을 추적한 현장보험에 의한 유류궤적은 고류 후 30분이 경과한 때에는 축양권의 중심 부근으로 이동하고, 주로 축양노의 좌하 모퉁이와 우상 모퉁이의 대각선 방향으로 분포하는 경향을 나타내었으며, 시뮬레이션에 의한 유영궤적도 이와 유사한 경향을 나타내었다. 2. 현장보험의 결과로부터 계산된 어군의 평균 유영속도는 39.2 cm/sec (1.4BL cm/sec)였으며, 시뮬레이션에 의한 평균 유영속도는 44.4 cm/sec (1.6BL cm/sec)로서 보험에 의 한 결과와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 3. 현장보험에서 계측된 어군의 평균 유영 깊이는 238 cm였으며, 시뮬레이션에 의한 결과는 248 cm로서 큰 차이가 없었다. 4. 현장보험에서 구한 축양노의 벽과 개체 사이의 평균 근접거리는 132 cm였으며, 시뮬레이션에 의한 결과는 129cm로서 비슷한 것으로 나타났다. 5. 현장보험에 의한 개체 상호간의 평균 최근접 거리는 83 cm였으나, 시뮬레이션에 의한 결과는 61cm로서 다소 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 10종의 MS(microsatellite) Marker를 이용하여 한국 재래닭 품종 내 외모 특성에 의해 구분되는 3계통(적갈색: 60수, 황갈색: 46수, 흑색: 40수)과 오골계 집단(49수), 총 4계통(총 195수)에 대한 유전 특성을 분석하고, 이를 활용하여 동일성 검정을 실시할 경우 개체 식별에 대한 신뢰도를 검정하기 위해 실시하였다. 집단 간의 유전적 유연관계를 알아보기 위해 각 MS marker별 대립 유전자의 빈도를 산출하여 이를 근거로 집단간의 보정을 통한 방법을 이용하는 DISPAN program을 활용하여 유전적 거리에 대한 추정 결과 R(적갈색 계통)과 L(흑색 계통)간의 유전적 거리는 0.05로 가장 가까운 것으로 나타났으며, R과 Y(황갈색 계통, 0.073), Y과 L(0.083) 역시 가까운 유전적 거리를 나타내고 있음을 확인하였다. 반면, 재래닭 집단과 오골계 집단(S) 간의 유전적 거리는 0.149(R과 S), 0.144(Y과 S) 그리고 0.158(L과 S)으로 비교적 먼 것으로 나타나 재래닭 집단과 오골계 집단 간의 유전적 차별성을 확인할 수 있었다. 10종의 MS marker를 대상으로 누적 개체 식별력을 계산한 결과 99.999%로 확인되었고 $0.255{\times}10^{-7}$의 짝확률 값이 추정되었다.
본 논문은 일반 초월대수 함수형태의 다산출물 총비용함수모형을 이용해 시설부문과 운영부문이 수직적으로 통합된 우리나라 철도산업의 규모 및 범위의 경제성을 분석하였다. 이때 철도청은 노동, 동력 및 유지보수, 차량 및 자본의 세 가지 생산요소를 투입하여 인키로, 톤키로, 승객평균탑승거리, 화물평균운송거리의 네 가지 산출물을 생산하는 기업행태로 상정되었다. 비용함수와 요소비용비중식으로 구성된 연립방정식 체계는 철도청의 26개 연도(1977~2002)별 시계열 자료와 반복결합일반화최소자승법을 사용해 추정되었다. 추정결과 우리나라 철도산업의 생산기슬은 코브-더글라스 특성을 갖지 않으며, 동조적이며 동차적인 특성도 갖지 않는 것으로 나타났다. 한편 우리나라의 철도산업은 여객과 화물운송부문별로 각각 규모의 경제가 존재하고, 두 운송부문간에 상당히 큰 범위의 경제가 존재하며, 전반적으로 대단히 큰 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 여객과 화물움송부분간에 존재하는 범위의 경제는 연구기간동안 전체 산출량에서 인키로가 차지하는 비율은 점차 증가하였던 반면 승객평균탑승거리는 점차 감소하였으므로 최근으로 올수록 보다 더 커졌으며, 승객평균탑승거리보다 인키로 비율에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
모바일 맹핑시스템에 장착되어 있는 카메라와 INS의 물리적 관계 (두 좌표축 간의 거리(lever-arm) 와 각도(boresight) 캘리브레이션은 카메라 영상의 지리적 정보를 생성하기 위해 필요로 한다. 이 목적을 위해 기존연구는 카메라 캘리브레이션을 통하여 이 물리적 관계를 추정하고 있다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 좌표가 할당된 타겟을 이용하여 움직이는 카메라의 렌즈 왜곡과 내/외부 표정 계산하는 것이다. 이 추정에서, 저가의 INS의 초기상태인 자세, 각도는 사용자의 측량에 의해 결정이 된다. 만약 정교한 측량이 없을 경우, 카메라 영상의 지리적 정보는 잘못된 정보를 제공 할 것이다. 정교한 측량의 어려움을 피하기 위해, 본 논문은 카메라와 초기상태 정보가 없는 INS간의 물리적 관계를 위한 수학적 모델을 설계하였다. 시스템에 장착된 카메라와 INS의 초기 기준 좌표계의 관계는 lever-arm과 boresight을 이용한 좌표축 변환으로 정의 될 수 있으며, 이 시스템이 이동 후, 카메라 초기 기준 좌표계에서 INS의 위치는 두 개의 벡터 경로로 정의 될 수 있다. 이 두 벡터 경로는 카메라와 INS의 상대 외부표정의 관계를 이용하여 계산된 벡터들의 조합으로 정의된다. 본 논문은 여러 쌍의 경로로부터 lever-arm과 boresight을 추정하였다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS)의 핵심 기술에 속하는 측위 기술 중 Wi-Fi을 이용한 실내 위치 추정 시스템(Indoor Positioning System)을 제안한다. 제안하는 측위 시스템은 수신 받은 신호의 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 경로 손실 모델(Path-Loss Model)을 이용하여 단말기와 AP(Access Point) 간의 거리를 추정한다. RSSI는 실내 환경 구조나 장애물 등으로 인해 발생하는 이상 잡음(outlier)의 영향을 받는다. 이러한 이상 잡음을 제거하기 위해 본 논문에서는 이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 측위 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 측위 시스템의 성능을 확인하기 위해 단말기로 PDA를 이용하였으며, 실내 측위 시스템을 구현한 결과를 통해 원활한 실내 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 블럭정합 알고리즘의 고속 처리를 위한 VLSI 어레이의 구조를 설계하였다. 완전탐색 블럭정합 알고리즘의 데이터 의존관계로부터 일차원 시스톨릭 어레이를 유도했다. 제안된 일차원 시스톨릭 어레이에 입력된 데이터와 제어신호는 인접한 처리요소를 통해서 전달되어 재사용된다. 따라서 제안된 시스톨릭 어레이는 시간 및 공간적 지역성을 만족한다. 데이터와 제어신호의 입출력 핀은 일차원 어레이의 시작과 끝의 처리요소에만 존재한다. 이 구조는 입력포트의 수가 적으며, 모듈러 확장성을 갖는다. 기준블럭과 최대탐색거리가 확장된 경우에 제안된 어레이를 연결하여 움직임 추정기를 구성할 수 있다.
본 논문에서는 이동 목표물을 추적하기 위하여, 다수 무인항공기의 측정치를 이용한 목표물의 위치와 속도 추정기법을 제안하였다. 항공기와 목표물 사이의 상대거리와 시선각 정보를 이용하여 목표물의 위치, 속도 성분을 추정하는 확장필터를 구성하였다. 다수의 항공기 간 정보교환과 계산이 용이하도록 공분산 역행렬 형태의 정보필터를 설계하였다. 개별 확장필터, 부분 분산형 확장필터, 분산형 확장필터를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 분산형 확장필터의 이동 목표물 추정 및 추적 성능을 검증하였다.
본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
알려진바 한 해 우리나라에서 200여 건 이상의 차량 급발진으로 추청 되는 사고(Sudden Unintended Acceleration, SUA)가 발생하지만 지금까지 명확하게 급발진으로 추정되는 사고의 원인을 밝혀내지 못해 사고를 당한 운전자는 막대한 정신적, 물질적 피해를 보고 있다. 이에 차량의 급발진으로 추정되는 사고 시 차량의 상태 및 원인 파악을 위하여 차량 내 설치되는 OBD-II(On Board Diagnostics-II)와 운전자의 발쪽을 촬영하는 Foot Camera를 이용하여 통합 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다. 지금까지의 블랙박스 시스템은 단순히 사고 시 영상을 촬영 저장하여 운전자에게 보여 주는 장치라면 현재 구현하려는 통합시스템은 블랙박스 자체에서 이동 통신을 통한 차량데이터 실시간 서버 전송 및 스마트 폰과 스마트 패드의 앱(App)으로 OBD-II와 메인서버와의 통신을 통해 사용자 차량의 현재 상태, 차량의 이상 유무, 소모품 교환 시기, 차량사고 시 영상 및 급발진 추정 시 차량상태, 위치, 이동거리, 운전자의 발쪽 영상 저장 및 재생 등 사용자가 필요로 하는 다양한 기능과 정보들을 블랙박스 하나로 통합하여 구현 할 것이다. 이 시스템이 개발되면 차량 관리에 서툰 여성 운전자들, 좀 더 체계적이고 손쉽게 내 차 정보를 원하는 운전자들과 전 세계 자동차 소비자들의 관심사인 급발진에 대한 사고 분석이 정확해 질 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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