레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이터의 레이저신호로 대응되는 공간의 범위와 해당 사물의 위치 및 속성정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 또한 시뮬레이션에 사용되는 데이터는 지형, 건물 및 차량과 같은 복잡한 3차원 객체들이며 광범위한 지역을 대상으로 하므로 가시화를 위한 일반적인 3차원 모델링 툴로는 빠르게 데이터를 추출하고 연산을 수행하기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 복합적인 형태의 3차원 객체를 데이터베이스에 저장하고 필요한 질의를 수행하며, 가시화 부분과 연동할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 3차원 다면체를 토폴로지 기반으로 데이터모델링을 수행하는 과정과 이러한 객체를 공간 DBMS를 이용하여 구현하는 과정을 예시하였다. 또한 DB에 저장된 데이터를 접근하여 가시화하는 과정을 VRML을 이용하여 구현하고, 시뮬레이션 레이저신호와의 연산 테스트를 실시하였다. 향후 데이터모델에 대한 연구와 가시화 부분에서의 LOD적용 등의 문제를 해결한다면 시뮬레이션뿐 아니라 보다 다양한 상황에 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 기존 단극성 원 빔(one beam) 레이저 방식의 단점을 개선한 차량용 듀얼 빔 레이저 레이더 시스템을 설계하였다. 양극성 m-시퀀스를 두 개의 레이저 파장에 할당함으로써 2차원 OOC(orthogonal optical codes)와 유사한 특성을 갖도록 하고 수신부에서 두 개의 단극성 신호를 차동구조를 이용하여 양극성 신호로 합성하는 방법을 이용한 SNR 개선 방안을 제시하고 이의 성능을 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 제안하는 듀얼 빔 방식이 기존 원 빔 단극성 신호방식의 레이저 레이더 시스템에 비해 3dB의 SNR 개선이 가능함을 확인하였다. 또한 차등구조를 이용한 간단한 간섭제거 기법을 제시하였다. 제안한 방식은 단극성 광 신호를 기반으로 제안된 최근의 우수한 연구 결과들에 적용함으로써 3dB의 SNR 이득을 추가로 확보할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 두 개의 다른 밀리미터 파장을 적용하는 광전계통의 구조 변경을 시도하고 신호 흡수나 환경적 간섭 왜곡에 취약한 싱글 빔(single beam) 레이저 방식의 단점을 보완한 듀얼 빔(dual beam) 방식의 레이저 레이더 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제한 한 듀얼 빔 방식 레이더 시스템은 적은 신호 검파의 신뢰성 측면에서 통계적이며 분석적인 방법으로 제안하여 시스템의 우수성을 입증하고 AWGN 배경 잡음과 흡수 또는 간섭에 의해 레이저 신호의 왜곡이 발생하는 채널환경에서 시뮬레이션을 수행함으로써 신호 검파의 신뢰성 향상이 가능하다는 분석적 결과에 대한 정량적 재검증을 한다.
본 논문은3차원레이저레이더(LADAR, Laser Ladar) 영상 생성 시스템 개발을 수행함에 있어, 요구되는 실시간 처리를 구현하기 위해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU(Graphic Processing Unit)의 병렬처리 구조를 설계하는 CUDA(Common Unified Device Architecture) 기반 소프트웨어(SW, Software) 구현 기법에 대하여 설명한다. LADAR 시스템은 레이저 거리정보를 기반으로 3차원 영상을 생성하는 복잡도 높은 시스템으로써, 각 단계별로 많은 량의 처리 자원이 필요하다. 따라서, 한정된 시스템 자원 내에서 이를 실시간으로 처리하기 위해서는 반드시 병렬처리 구조를 설계 및 적용해야 한다. 본 논문에서는, 처리 알고리즘의 단계적 분석을 통해 분할 가능한 작업에 대하여 CUDA GPU로 할당 및 처리를 수행함으로써, 시스템에서 요구하는 실시간 처리를 달성하였으며, 처리 속도 분석을 통해 최대 46%의 처리 속도 향상을 확인할 수 있었다.
기존의 객체 감지 센서로는 적외선 센서와 초음파 센서, 레이저 센서 등이 있다. 적외선 센서는 가격이 저렴하고 구현이 쉬워 가장 많이 사용되지만, 객체가 움직임이 있을 때에만 감지가 가능한 단점이 있다. 또한 초음파 센서는 움직임이 없어도 감지가 되지만 정확도가 떨어지고 오류가 많은 단점이 있다. 이러한 감지 센서들은 일정 짧은 거리 내의 객체 감지는 가능하지만 탐지범위를 벗어나면 감지가 되지 않는다. 또한 객체 감지를 하여도 객체의 종류가 어떤 것인지 사용자가 알기 힘들다. 본 논문에서는 레이더 센서와 카메라를 활용한 객체 감지 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 레이더 센서를 이용하여 객체를 1차적으로 감지한다. 1차적으로 객체가 감지되었으면 2차적으로 감지 당시 카메라의 화면을 별도로 캡쳐하여 객체의 이미지를 저장한다.
공기와 같은 유체를 식품의 표면에 직접 고압으로 분사하는 것은 그 식품을 가열하거나, 건조, 냉각, 냉동시키는데 큰 도움을 주고 있다. Impingement-분사(공기, 스팀), 조사(방사선, 레이저), 침투(당액, 냉매) 등의 식품가공기술 기술은 우리가 생활하고 있는 주변에서 일상적으로 나타는 현상이다. 지표면에 태양빛이 전달되는 것이나 상점에서 물건구입시 포장지에 붙은 바코드(barcode)에 레이저빔을 쏘는 것도 모두 Impingement현상이다. 레이더도 전자파를 발사하는것(Impinging)이며, 배나 잠수함도 음파를 발사하여 장애물을 탐지하면서 운항한다. 세차장에서 차를 세차하는 것도 고압의 물을 분사(Impinging)하는 기술이 동원 되는 것이다. Impingement 방식에 의해 식품을 가열하거나 냉각하는 것은 기존의 방법들보다 속도는 느리지만 그만한 값어치가 있는 유용한 식품가공 기법이다.
차량의 자동제어는 컴퓨터, 통신, 기계, 계측등의 하드웨어와 자동제어 기술, 통신망 운영, 컴퓨터 운영등의 소프트웨어 기술의 응용을 바탕으로 하는 지능형 차량은 단순히 차량 상호간, 차량과 도로에 설치된 컴퓨터와의 통신으 통한 정보교환 기능과 더불어 운전기능 자체를 스스로 행하는 기능을 포함하고 있다. 지능형 차량 개발은 운전자 인식증진 기술, 사고회피 기술, 피해확산 방지기술, ITS(Intelligent Transport System) 연계 및 관련 Infrastructure 기술, Human-Machine Interface 기술, Sensor Fusion 기술, 레이더 기술 등을 꼽을 수 있다. 이중에서 차량의 지능화를 구현하는 가장 핵심적인 세부 기술은 CCD 카메라, 레이저 레이더, 밀리파 레이더, 생체 센서등을 들 수 있다. 본 원고에서는 위와 같이 차량의 지능화, 특히 차량 거리검지 장치를 구현코자 사용되고 있는 센서의 종류와 응용에 대하여 고찰하고자 한다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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