본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
정밀한 열차제어를 위해서는 열차위치의 정확한 검지가 반드시 필요하다. 현재 일반적으로 널리 사용되고 있는 열차검지방법은 궤도회로를 이용하는 방법이다. 궤도회로는 구성이 단순하며, 신뢰성이 확보되는 장점이 있다. 하지만 열차는 궤도회로 위에서만 검지가 가능하므로 모든 지상구간에 궤도회로를 설치해야하며 설치 및 유지보수에 많은 비용이 소모된다. 또한 궤도회로는 폐전로 구성의 특성 때문에 불연속적인 위치검지만이 가능하다. 최근 통신기술의 발달과 차상제어장치의 첨단화에 따라 열차의 위치검지는 열차에서 직접 검지하는 방법들이 연구되고 있다. 차상중심의 위치검지방식은 열차의 위치, 속도, 시각정보를 연속적으로 측정하여 열차의 제어정보로 사용하는 방식이다. 이러한 차상중심의 위치검지방식은 무선기반 열차제어 및 자기부상열차제어와 같이 궤도회로의 사용을 최소화 하는 최근 열차제어시스템의 개발동향이다. 본 논문에서는 GPS항법 및 DR항법의 특징을 분석하고 GPS항법과 DR항법의 단점을 보완하는 구조를 가지는 GPS/DR기반의 차상열차위치검지방식을 제안하였다. 항법오차의 추정자로서 3차윈 위치 오차, 자세각 오차, 타코메타 환산계수 오차를 상태변수로 하는 5차 칼만필터를 사용하여 최적의 위치오차 및 DR항법용 센서의 오차 추정이 가능하도록 필터를 설계하였으며 모의시험을 통해 GPS/DR기반의 차상열차위치검지장치의 위치추정성능을 확인하였다.
항공기의 자세제어를 담당하는 각각의 비행 조종면에 중복안정성 등의 이유로 여러 개의 작동기를 연결하여 사용하고 있다. 다중 작동기들이 동시에 정확하게 같은 위치로 이동하지 않으면 비행조종면에 변형이 발생한다. 그 결과 변형된 조종면이 원래 상태로 복원하려는 힘에 의해 작동기들 간에 force fighting이 발생한다. 게다가 force fighting은 각 장치들의 초기 허용 오차 등에 의해서도 발생한다. 다중 작동기간의 force fighting 현상은 제어정밀도에 영향을 미치고 피로파괴의 원인이 되어 작동기와 비행조종면의 수명을 단축할 수도 있다. 본 논문에서는 두 개의 서보작동기를 사용하는 시스템의 force fighting을 감소하기 위하여 힘되먹임제어를 사용하는 제어기를 설계하였다.
최근의 무기체계에서는 효율적으로 적진을 탐색, 타격할 수 있는 저가의 소형 유도무기 개발이 많이 요구되고 있다. 이처럼 저가의 소형 드론형 무기의 제어를 위해서는 무선 인터페이스, 자세제어 위치탐색 타깃 탐색들을 위한 다양한 센서들과 고성능 카메라, 그리고 이를 실시간으로 통합하여 처리할 수 있는 고성능의 프로세싱 능력들을 갖춘 통합 전자장치가 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위한 솔루션으로 안드로이드 스마트폰을 통합 전자 제어장치로 제안하고, 유도조종 알고리듬을 수행할 어플리케이션을 구현한다. 제안된 어플리케이션을 실제 스마트폰에 올려 비행모의 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
In this paper, the pose estimation method for the satellite GTB (Ground Test Bed) using vision/MEMS IMU (Inertial Measurement Unit) integrated system is presented. The GTB for verifying a satellite system on the ground is similar to the mobile robot having thrusters and a reaction wheel as actuators and floating on the floor by compressed air. The EKF (Extended Kalman Filter) is also used for fusion of MEMS IMU and vision system that consists of a single camera and infrared LEDs that is ceiling landmarks. The fusion filter generally utilizes the position of feature points from the image as measurement. However, this method can cause position error due to the bias of MEMS IMU when the camera image is not obtained if the bias is not properly estimated through the filter. Therefore, it is proposed that the fusion method which uses the position of feature points and the velocity of the camera determined from optical flow of feature points. It is verified by experiments that the performance of the proposed method is robust to the bias of IMU compared to the method that uses only the position of feature points.
본 논문은 군과 경찰 등에서 수행하는 시뮬레이션 사격 훈련 중 스크린 사격과 VR 사격이 혼합된 복합 훈련 환경에서 사용할 수 있는 일체형 시뮬레이션 사격 서비스에 대해 연구하였다. 이 서비스는 스크린과 HMD에 투사되는 목표물에 대해 사격 훈련이 가능하도록 설계한 서비스로 하나의 가상공간에서 사용할 경우 스크린을 이용한 개인 사격 훈련과 VR을 이용한 팀 사격 훈련이 동시에 가능하다. 일체형 시뮬레이션 총기의 총구에 비가시 적외선 레이저 모듈을 장착하여 스크린 사격이 가능하도록 하고, 총열 상단에 HTC Vive Tracker를 장착하여 VR 사격에서 훈련자의 자세 및 위치를 인식하게 한다. 총열 하단에는 사용자의 행동을 제어하는 손잡이 형태의 인터페이스 모듈을 장착한다. 비가시 적외선 레이저 모듈과 인터페이스 모듈에서 발생한 신호는 일체형 시뮬레이션 총기의 총열에 장착한 무선 통신 모듈에 의해 블루투스 방식으로 통합 제어 장치로 전달되어 처리함으로써 혼합 환경에서 사용이 가능하다. 스크린 사격과 VR 사격이 동시에 가능한 혼합 환경에서 시험한 결과 운용이 가능한 것을 확인하였다. 일체형 시뮬레이션 사격 서비스는 기존 사람 중심의 훈련 서비스에서 자동차 또는 함정 등과 같은 조종 훈련 플랫폼과 연동하여 운용할 수 있는 기술 발전이 필요하다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
현재 무인항공기의 기술 변화와 시장 규모는 발 빠르게 확산되고 있다. 활용 범위의 확대로 드론을 쉽게 접할 수 있게 되면서 조종자의 조종 미숙으로 인한 피해가 발생한다. 이러한 문제 발생으로 인한 피해를 최소화하기 위해서 드론의 안정적인 비행 능력이 요구되며 이를 위하여 모터의 안정적인 속도 제어가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 모터의 제어 방안으로 Arduino를 주 제어장치로 사용하였으며 기체의 자세 안정화를 위하여 가속도 센서와 자이로 센서를 사용하였다. 또한, 초음파 센서를 드론에 탑재하여 일정 높이에서 호버링이 가능하도록 하였다. 안드로이드 앱을 이용하여 드론을 제어하였으며 그 결과 0~2m 범위의 지정한 위치에서 안정적으로 호버링이 가능함을 확인하였다.
한국형발사체 3단에 사용되는 7톤 짐벌엔진의 추력벡터제어에는 전기유압식 구동장치시스템 대신 중량, 비용 및 시험평가 등의 측면에서 더 효율적인 전기기계식 구동장치시스템을 사용한다. 전기기계식 구동기는 위치제어 서보 구동기로 고진공에서도 운용 가능한 BLDC 모터를 사용한다. 짐벌엔진을 갖는 발사체의 경우 구동기 자체 진동모드와 구동기를 지지하는 기체구조체의 벤딩모드, 짐벌엔진의 관성부하 등이 조합되어 합성공진 현상이 발생할 수 있다. 합성공진이 발생할 경우 발사체 자세제어는 불안정해진다. 이러한 관계로 짐벌엔진 및 기체구조체 지지부, 구동장치시스템의 고유 특성을 고려하여 강성에 대한 요구규격이 적용되어 왔다. 한국형발사체 3단 7톤 짐벌엔진의 경우 구동장치시스템의 강성요구규격은 $3.94{\times}10^7N/m$ 수준이며 이를 만족시키기 위한 직구동 방식전기기계식 구동기를 설계하였다. 본 논문에서는 강성요구규격을 기반으로 설계된 직구동 전기기계식 구동기의 등가강성 해석모델을 제안하고, 이를 실험결과로 검증하였다.
DACS 추진제 충전체의 기본 설계개념을 제시하였고, 요격체의 외경과 최대 연소속도가 제한된 DACS 추진제의 형상 최적화를 수행하였다. 추진제는 중심코어와 한쪽 끝단면이 연소하는 이면연소조건이며, 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 추진제 중심코어의 반경, 추진제 길이, 끝단 각도의 최적 값을 도출하였다. 이를 통해 추진제의 연소속도에 따른 최적 설계점 추이를 분석하여 설계방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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