지구 또는 우주 원격탐사 및 관측에서 진일보한 임무 수행을 위해 위성 편대 비행의 필요성이 점차 부상하고 있다. 편대 비행은 단일 위성으로는 실현하기가 어렵거나 불가능한 과학적인 임무를 수행할 수 있다. 다양한 위성 편대 비행 기술에서 중요한 기술 중에 하나는 편대 위성간의 정밀기선결정 기술이며, 정밀도 검증 기술도 함께 동반되어야 한다. 이 논문에서는 Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) 위성의 실제 Global Positioning System(GPS) 데이터를 사용하여 GRACE A와 B 두 위성의정밀기선결정을 수행하였다. 그리고 K/Ka-Band Ranging system(KBR) 바이어스 거리측정값으로 일괄처리 및 순차처리 방법을 통해 정밀도를 검증하였다. 제안된 순차처리 방법은 KBR 바이어스를 추정하는 대신에 기산점 차분으로 이를 제거하여 정밀도를 검증하기 때문에 검증자(KBR baised range)가 피검증자(GPS-baseline)와 독립적이고 실시간 정밀도 검증에 적용이 가능하다. 그 결과 일괄처리 검증방법과 유사한 1.5 ~ 3.0 mm의 순차처리 정밀도 검증 결과를 얻었다.
지리산국립공원 동부지역인 경남하동군 화개면에 위치하는 삼신봉(해발 1,284m) 산림 중 산불이 발생하였던 지역의 식생회복현황을 파악하기 위해 산불이 발생하였던 지역에 20개 조사구 대조지역에 12개 조사구를 설정하고 연구를 수행하였다 산불이 발생하였던 지역에 설정한 20개 조사구를 대상으로 TWINSPAN과 DCA를 분석한 결과 신갈나무군집(I) 신갈나무-쇠물푸레군집(II) 으로 분리되었고 대조지역에 설정한 조사구는 신갈나무군집(II)이었다 군집 I과 군집II에서 교목층과 아교목층의 대부분 수목이 고사상태이었고 관목층에서는 산화후 천이 초기에 나타나는 조록싸리가 우점하고 있었다 상대우점치와 유사도지수를 분석한 결과 산불이 발생하였던 신갈나무군집(I) 신갈나무-쇠물푸레군집(II) 은 대조구인 신갈나무군집(III)과 유사도지수분석에서 유사성이 높았는데 산불발생 이후 피해를 입은 신갈나무가 맹아에 의해 회복속도가 빠른 것으로 추정되었다 Shannon의 종다양도는 산불지역(군집 I,II)에서 각각 0.3259, 0.4727이었고 대조구 (군집III)는 0.1084로 나타났다.
본 논문에서는 가전기기에 탑재 된 FND에 표시되는 부호화 된 코드를 스마트폰으로 촬영하여 이로부터 원문데이터를 추출하는 인식기법에 대해 제안한다. 제안하는 스마트폰 기반의 FND 인식 기법은 먼저 차영상을 이용하여 입력되는 영상에서 FND의 위치를 추정한 뒤 RGB값 클러스터링을 통해 Segment를 추출한다. 다음으로 기울어진 Segment에 대한 정규화 과정을 거친 뒤 상대적인 거리를 이용하여 각각의 Segment를 인식한다. 실험을 통해 실제 스마트폰에서 사용 시 속도와 인식률이 모두 양호함을 확인하였다.
This paper describes a relative localization algorithm using odometry data and consecutive local maps. The purpose of this paper is the odometry error correction using the area matching of two consecutive local maps. The local map is built up using a sensor module with dual laser beams and USB camera. The range data form the sensor module is measured using the structured lighting technique (active stereo method). The advantage in using the sensor module is to be able to get a local map at once within the camera view angle. With this advantage, we propose the AVS (Aligned View Sector) matching algorithm for. correction of the pose error (translational and rotational error). In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real environment.
This paper describes a localization algorithm utilizing relative observations for multiple autonomous underwater vehicles (Multiple-AUVs). In order to maximize the efficiency of operation and mission accomplishment and to prevent problems such as collision and interference, the locations and directions of Multiple-AUVs must be precisely estimated. To estimate the locations and directions, we designed a localization algorithm utilizing relative observations and verified it with simulations based on sensor data sets acquired through real sea experiments. Also, an optimal combination of relative observation information for efficient localization is figured out through combining various relative observations. The proposed method shows improved localization results compared to those only using the navigation algorithm. The performance of localization is improved up to 58% depending on the combination of relative observations.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
보 구조물의 안전성을 평가하기 위해서, 해당 부재의 구조적 상태를 보여주는 보여줄 수 있는 변형률을 기반으로 한 모니터링 시스템이 이용되고 있다. 하지만 최대 변형률과 같은 부재의 상태를 대표할 수 있는 변형률이 발생하는 정확한 위치에 센서를 설치하지 않은 한, 계측된 변형률을 토대로 합리적인 평가를 할 수 있게 하는 추가적인 프로세스가 필요하다. 이에 따라 본 연구는 변형률계에 의해 계측된 이산데이터를 이용하여 강재 보 구조물의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제안한다. 본 기법에서는 보 구조물에 작용하는 하중을 미지의 하중으로 가정하였기 때문에, 실제 적용성을 향상 시켰다. 최종적인 변형률 분포는 회귀 분석을 통해서 함수 형태로 주어진다. 본 기법을 이용한 추정 성능을 검증하기 위해서 분포하중, 집중하중, 모멘트가 동시에 작용하는 강재 보 구조물의 휨 실험을 수행하였다. 실험을 통해 추정 변형률의 값을 직접 계측한 값과 비교해 본 결과, 임의의 위치에서도 절대 오차 $2.32{\mu}{\varepsilon}$ 이내로 변형률을 추정할 수 있었으며, 전체 변형률 분포는 3.32% 이내의 상대오차로 얻을 수 있었다. 따라서 강재 보 모니터링 시스템에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
GPS 기준점 측량은 관측과 데이터 처리를 통해 측지계에 대한 물리적인 표지의 위치를 목표 정확도 범위 이내로 결정하기 위해 실시하며, 이러한 이유로 측량 정확도를 실제와 유사하게 표현하는 것이 매우 중요한 문제이다. 망조정을 통해 산정되는 기준점 성과의 정확도는 사용되는 수학적 모형에 민감한 영향을 받는 추정좌표의 분산-공분산 행렬에 의해 정량적으로 표현된다. 본 연구는 GPS 망조정에 사용되는 함수모형과 통계모형이 기준점 위치 추정과 정확도 표현에 미치는 영향을 연구하여 향후 정확도 표현의 표준화를 위한 기초자료 확보를 위해 실시하였다. 이를 위하여 단일기선해석 다중세션 망조정 이론과 절차와 방법을 실제 관측데이터 처리를 통한 수치적 분석을 병행한 연구를 수행 하였다. 그 결과 절대정확도와 상대정확도를 보다 현실적으로 반영하여 표현하기 위해서는 잔존하는 관측오차의 모형화가 가능한 경험적 통계모형을 사용하는 다점가중제약조정이 GPS 기준점 성과산정을 위한 수학적 모형으로 보다 타당한 것으로 분석되었다.
본 연구는 전라북도 남원시의 맞춤형 조림지도인 적지적수도를 제작하기 위해 수행하였다. 이를 위해 남원시에 분포하는 주요 수종별 지위지수 추정식을 개발하고, 수종별로 적지에 적합한 입지조건을 반영한 생육범위를 고려하여 각 수종의 적지분포를 공간적으로 평가하였다. 남원시에 분포하는 주요 8개 수종별 지위지수 추정식은 각각 4-5개의 환경인자 조합이 관여하는 것으로 분석되었으며, 전체 27개의 환경인자 중에서 15개가 수종별 지위지수 추정에 사용되었다. 특히 사면위치($X_7$)와 경사형태($X_8$), B층 건습도($X_{11}$), 연최저 기온($X_{15}$), 온량지수($X_{16}$) 비생장기간 5개월 동안의 총강수량($X_{23}$), 월평균 상대습도($X_{24}$), 그리고 생장기간 초기 3개월 동안의 월평균 상대습도($X_{25}$)가 수종별 지위지수 추정식에 많이 포함되는 것으로 판명되었다. 이상과 같은 방법으로 남원시의 적지적수도를 제작한 후, 적합성 검증을 위해 현지 확인 조사를 수행하였다. 현지 확인 결과 본 연구에서 제작한 적지적수도는 사용 가능한 자료의 한계에도 불구하고 수종별 적지분포를 비교적 무난하게 표현하고 있는 것으로 평가되었다. 하지만 부적지로 평가된 일부 지역의 경우 수정 및 보완이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 둥에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임이 자유롭지 못한 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 위치는 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 추정하고, 눈 깜빡임에 의한 클릭과 더블 클릭은 광센서의 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 커 클위치와 이벤트를 검출하였다. 제안한 마우스의 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 정확한 위치로 이동시키는데 소요시간이 3$\sim$4배 정도 더 필요하였다. 데드 존을 갖는 비선형 상대 좌표계 방식을 이용하여 주기적으로 적분 에러를 제거해야 하는 문제를 해결하였고, 이동 거리와 속도를 함께 고려하여 직관적인 마우스 포인터 제어가 가능하도록 하였다. 주변광의 영향을 최소화하도록 광원 제어 회로를 설계하여 외부 광원의 변화에도 마우스 이벤트 검출이 영향을 받지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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