고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
원격 조정식 비익체(이하 RPV : Remoteloted Vehicle)의 안정성을 향상시키고 조정을 간략화하기 위하여 사용되고있는 관성센서에 관해서 알아본다. 관성센서의 기본 원리는 뉴톤의 운동 제3 법칙인 관성의 법칙이고, 특징은 외부 측정기준을 필요로 하지 않은 점에 있으므로, 관성센서를 탐재한 RPV는 공중에서 운동 상태를 외부의 정보 없이 검토할 수 있다. 실제적으로 기계용으로 실용화되고 있는 센서는 관성항법장치(INS:Inertial Navigation System)라고 불리워지는 매우 고급자립형 장치로부터 자이로 컴파스로 불리워지는 방위 자이로와 자기 방위 센서를 조합한 방법까지 여러 가지가 있지만, 여기에서는 산업용 소형 RPV의 크기, 가격 및 입수성에서 이용이 가능하다고 생각되는 센서를 중심으로 원리, 종류 및 응용예를 설명한다.
차량용 영구자석형 동기전동기는 벡터제어를 사용한다. 이때 사용 되는 벡터제어는 3상의 전류를 2상으로 변경 후 정지좌표계의 값을 동기좌표계로 변환 시켜줌으로써 순시제어를 실시한다. 이때 벡터제어 정지/동기 좌표계의 변환 시 위치 정보 ${\theta}$는 정지/동기 좌표계 변환의 기준으로 매우 중요한 정보이다. 따라서 정확한 제어를 위한 위치정보를 얻기 위해 이용되는 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서 등이 사용된다. 일반적으로 낮은 가격의 BLDC 모터의 경우 레치형 홀센서가 많이 이용된다. 그러나 레치형 홀센서의 경우 위치 정확도가 $60^{\circ}^C$로 한정되어 정확한 전기각을 추출하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 BLDC 모터의 레치형 홀센서를 대신하여 리니어 홀센서를 이용함으로써 신호의 불균형 및 옵셋 등 문제를 보안, 이전의 시스템보다 더욱 정확한 전기각을 추출하여 벡터제어를 실시한다. 검증방법으로는 700[W]급 범용 영구자석형동기전동기를 이용 시험을 실시함으로써 검증하였다.
본 논문은 모델기준적응제어 및 직접토크제어 방식을 이용한 새로운 유도전동기의 센서리스 속도제어 방법을 제안한다. 모델기준적응제어는 기준모델과 조정모델을 설정하고 이들의 출력을 비교하여 조정모델 및 제어를 위한 속도 추정값을 얻는 제어법이다. 그리고 직접토크제어는 토크와 자속을 독립적으로 제어하는 방법으로 토크, 자속 지령치와 전동기 고정자 전압, 전류 값을 이용해 추정한 토크, 자속을 비교하여 히스테리시스 밴드를 거쳐 그 오차를 가장 최소화하기 위한 전압벡터를 선정하여 출력하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 방식의 이론적인 배경 및 타당성에 대해 기술하였으며 모의실험을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
고해상도 위성영상은 극지 내륙 지역과 같이 접근이 어려운 지역에 대해서도 공간 정보를 획득할 수 있는 탁월한 접근성을 가진다. 고해상도 위성영상으로부터 도출되는 공간정보의 위치 정확도를 향상시키기 위해서는 기준점을 활용하는데, 이러한 접근 불가 지역에 대해서는 기준점 획득이 쉽지 않기 때문에 여러 보조 데이터를 쓰기도 하나, 그러한 보조 데이터 마저 획득이 어려운 지역이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 완전한 무기준점 기반으로 위치 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 멀티 영상의 번들조정을 기반으로 정확도 향상의 정도를 평가하였다. 멀티 영상 조정을 위해 영상 간의 매칭점를 추출하여 활용하였고, 개별 영상 또는 스테레오 영상의 조정이 아닌 전체 영상의 통합 센서 모델링을 구현하여 정확도 향상 정도를 평가하였다. 실험으로 아리랑 3A 영상을 활용하였으며, 실험결과 RMSE (Root Mean Square Error) 오차의 현격한 향상은 도출하기 어려웠으나, 최대오차를 감소시키는 효과가 있었으며, 특히 표고 방향으로의 과대오차를 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다.
최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 압저항형 압력센서를 위한 신호처리회로를 설계하였다. 신호처리회로는 압저항형 압력센서를 구동하기 위한 기준전압 회로와 미소한 센서 신호의 증폭을 위한 인스트루먼트 증폭기로 구성이 되어있다. 신호처리회로는 단일 폴리 이중 메탈(single poly double metal) $1.5\;{\mu}m$ BiCMOS 공정 파라미터를 이용하여 HSPICE로 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과, 밴드갭 기준전압회로의 온도 계수는 $0\;{\sim}\;70^{\circ}C$의 범위에서 $21\;ppm/^{\circ}C$였고 PSRR은 80 dB였다. BiCMOS 증폭기의 이득, 옵셋, CMRR, CMR, PSRR, 특성은 CMOS나 바이폴라보다 우수하였고 전력소비 및 잡음전압 특성은 CMOS가 우수하였다. 설계한 신호처리 회로는 옵셋이 적고 입력 임피던스가 높으며 CMRR 특성이 우수하기 때문에 센서 및 계측용 신호처리회로로서 사용하기에 적합하다.
위성영상의 한 점과 그에 대응하는 지상점의 관계를 수학적으로 나타낸 것을 센서모델이라고 한다. 위성영상의 정밀기하보정을 위해서는 오차가 없는 센서모델이 필요하다. 그러나 IMC가 꺼진 상태에서 제공된 GOES-9 궤도 데이터에 기반한 센서모델은 오차가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공선 방정식 기반 모델, DLT 기반 모델, 궤도-자세 기반 모델의 세 가지 센서모델에 대하여 실험을 진행하였다. 실험에서는 위성영상과 해안선 데이터베이스를 정합시켜 성공한 결과를 기준점으로 사용하였다. 이렇게 선택된 기준점으로 세 가지 센서모델을 이용하여 GOES-9 영상에 적용시켜 초기 기하보정 정확도를 향상시키고 세 모델간의 정확도를 비교하였다. 최종적으로 궤도-자세 기반 모델이 GOES-9 영상의 정밀기하보정에 가장 적합한 센서 모델임을 증명하였다.
일반적으로 위성영상으로부터 위치정보를 획득하기 위해서는 센서와 촬영대상간의 기하학적 관계를 규명하는 센서모델링이 선행되어야 한다. 그러나 Linear CCD (Charge Coupled Device) 배열에 의해 얻어지는 Pushbroom 위성영상은 Frame 센서에 의해 얻어지는 영상과 달리 영상을 획득하는 동안에 투영중심의 위치와 자세가 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 센서모델링에 어려움이 있다. 또한 영상에 대한 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에는 물리적 센서모델의 적용에 어려움이 따르게 된다. 따라서 본 논문에서는 인공위성의 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에 Frame, Pushbroom, Whiskbroom, SAR 영상 등 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로서 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하였다. 이를 위해서 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT영상에 RFM을 적용하였으며, 지상기준점을 20개, 30개, 40개, 50개, 60개, 70개의 경우로 나누어 지상기준점의 개수와 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 RFM의 정확도를 분석하였다. 또한 수학적 모델 중에 하나인 DLT를 구현하여 RFM과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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