비선형적으로 회전하는 표적의 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성하기 위해서는 표적의 수신 신호에 적절한 회전운동 보상기법을 수행해 주어야 한다. 대표적인 회전운동 보상기법인 prominent point processing(PPP)은 산란점의 위상정보를 이용하여 비선형 회전성분을 선형화하는 기법이다. 본 논문에서는 integrated cubic phase function(ICPF)을 이용하여 산란점의 위상정보를 추정한 다음 PPP를 수행하여 ISAR 영상을 형성하는 방법을 제안한다. ICPF는 다수의 산란점으로부터 중첩된 신호가 수신되었을 때 1차원 영역(domain)의 최댓값을 찾는 작업을 수행함으로써 산란점의 위상정보를 추정할 수 있다. 시뮬레이션 결과 ICPF를 이용한 산란점 위상정보 추정 후 PPP를 수행함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 실시간으로 높은 품질의 ISAR 영상을 획득하였다.
TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기 하드웨어를 구현한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 벡터링 모드를 이용하여 아크탄젠트 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 잉여 이진 수체계와 파이프라인 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 테스트 칩을 제작하였으며, 테스트 결과 정상 동작함을 확인하였다. 약 82,000 게이트로 구현되었고, 400MHz@1.8V로 동작하여 400 MS/s의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주/야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 형상 및 품질 평가, 분석을 위한 Spotlight SAR 시뮬레이터를 제안한다. SAR 영상 품질의 예측은 초기 개념 설계 단계부터 최종적인 비행 검증 및 보정 단계에 걸쳐 필수적이다. 제안된 SAR 시뮬레이터는 시스템 설계 변수들에 기반을 두고 있어 전체 시스템 개발과정에서 SAR 영상의 품질을 예측 분석할 수 있다. 이를 위해 영상 획득 기하구조와 다양한 SAR 시스템 설계변수들을 고려하여 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션 원시 데이터를 생성하고 Spotlight 영상 형성 알고리듬을 구현함으로서 점표적 응답특성을 추정한다. 마지막으로 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준 등의 주요 품질변수들을 중심으로 생성된 원시 데이터의 영상 품질을 분석한다.
수치 해석은 유동 경로를 공식화할 필요가 없다는 장점으로 경로 설계와 같은 시뮬레이션 분석에 유용하다. 그러나 유체의 완전한 물리적 매개 변수와 경계 조건을 알고 있어야 한다. 그중 하나라도 알 수 없는 경우, 계산이 불가능해 지거나, 수렴되더라도 결과의 신뢰성이 낮아진다. 따라서 유동 정보를 보다 정확하게 획득하는 방법이 요구된다. 본 논문은 수로 내의 염료의 이동에 수반되는 영상 명도의 변화를 기반으로 영상 정보 및 속도장의 구속식을 이용하여 염료의 속도장을 추정하는 기법을 제시한다. 구속식은 속도장 추정 시에 발생하는 오류를 최소화하기 위해서 안정화 항을 추가했다. 본 논문은 카르만 와류의 생성 이미지와 실제 영상을 대상으로 제안 수법의 효율성을 보인다.
본 논문은 브러시리스직류전동기의 새로운 회전자위치추정 방법에 관한 것이다. 회전자 위치추정이 부정확하게 이루어졌을 때, 역기전력과 상전류 사이의 위상차가 나타나고 이는 다시 전동기의 토크리플을 일으킨다는 사실은 알려져 있다. 이러한 추정오차를 줄이기 위하여 인버터의 정상모드 기간 중에 나타나는 중성점전압을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안하고 있다. 이 중성점전압이 효과적인 회전자 위치 추정오차의 한 지표임을 확인하고, 중성점전압의 발생, 획득방법, 보상방법 등을 다루고 있다. 본 알고리즘은 전동기 단자전압센서와 단일 직류링크 전류센서 만을 이용하여 실현할 수 있으며, 관련 시뮬레이션 및 실험결과는 그 타당성을 보여주고 있다.
멀티로터는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로써, 로터의 개수에 따라서 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙(VTOL) 및 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 적합하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티로터란 이름으로 연구되고 있는 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터 및 옥토로터 비행로봇에 대한 통합된 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출 및 비교 분석을 수행하고, 획득된 수식을 이용하여 각각의 멀티로터 동작원리 및 제어기법에 대한 연구를 수행하였다. 유도된 멀티로터의 동역학 모델링을 이용하여 각각의 멀티로터 형태에 따른 구동원리와 그에 따라 작용하는 힘과 모멘트에 대한 관계식을 유도하였으며, 연속루프닫음기법 기반자세 및 고도제어기를 적용하여 각각의 멀티로터 비행로봇의 구동 및 제어 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
The detector performance is important role in acquiring the gamma rays from patients. Among parameters of detector performances, there is density, which relates to respond to gamma rays. Therefore, we confirm the detection efficiency according to various detector materials based on the density parameter using GATE (geant4 application for emission tomography) simulation tool. The NaI (density: 3.67 g/cm3), CZT (Cadimium Zinc Telluride) (density: 5.80 g/cm3), CdTe (Cadmium Telluride) (5.85 g/cm3), and GAGG (Gadoinium Aluminum Gallium Garnet) (density g/cm3) were used as detector materials. In addition, the point source and quadrant bar phantom, which is modeled for 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 mm thicknesses, were modeled to confirm the quatitative analysis using sensitivity (cps/MBq) and the full width at half maximum (FWHM, mm) at the 2.0 mm bar thickness containing visual evaluation. Based on the results, the sensitivity for NaI, CZT, CdTe, and GAGG detector materials were 0.12, 0.15, 0.16, and 0.18 cps/MBq. In addition, the FWHM for quadrant bar phantom in the 2.0 mm bar thickness is 3.72, 3.69, 3.70, and 3.73 mm for NaI, CZT, CdTe, and GAGG materials, respectively. Compared with performance of detector materials according to density, the high density can improve detection efficiency in terms of sensitivity and mean count. Among these detector materials, the GAGG material is efficient for detection of gamma rays.
본 논문에서는 커뮤테이션 방식을 이용한 심플 프로그래머블 PCM 엔코더 구조를 제시하고 구현하였다. 텔레메트리 시스템은 센서에서 획득한 데이터들로 프레임을 생성하기 위해 각각의 데이터들을 채널에 할당할 수 있는 정보가 필요하다. 이때 상태 정보의 수가 많거나 데이터 타입이 다양할 경우, 각 채널에 대량의 정보를 입력해야 할 필요성이 존재한다. 그러나 채널수와 데이터양이 많을수록 오류가 발생할 가능성이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 프로그램을 이용하여 채널 정보를 작성하고, ROM에 채널 정보를 저장할 수 있는 PCM 엔코더를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 PCM 엔코더 구조는 오류의 발생 가능성을 줄이고, 채널 정보 입력 소스 코드 길이의 축소 등 개발 속도를 향상시킬 수 있다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 제안한 구조의 타당성을 확인하였다.
본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.
파편형태로 출토되는 토기 문화재의 경우 신속하고 정확한 복원이 중요한 과제이다. 기존의 방법은 시행착오법으로 조합하므로 정확하지 않을 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되어 왔다. 이를 3차원스캐닝방법으로 쉽게 모델링 할 수 있다면 조각끼리의 조합작업도 매우 효율적으로 할 수 있다. 본 연구에서는 원형(原形)의 토기를 3차원 패턴스캐닝 방법과 사진측량방법으로 모델링하였으며 파손으로 인한 각각의 토기조각을 스캐닝하고 모델링하였다. 사진측량의 영상획득을 위해 Canon EOS 1DS real size 디지털사진기를 검정하여 사용하였다. 형성된 모델의 단면간의 상관성을 분석하여 효율적으로 조합하였으며 잔차와 칼라오차맵을 통해 오차를 분석하였다. 또한 가상박물관을 위한 사용자 중심의 웹기반 3차원 시뮬레이션환경을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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