본 연구에서는 자이로 미탑재 위성의 자세와 각속도를 결정하기 위해 반작용휠 각속도 정보를 활용하는 기법에 대하여 다룬다. 제안하는 알고리즘은 실제 궤도환경 조건에서도 위성의 자세와 각속도를 최적 추정 및 결정할 수 있도록 반작용횔의 각속도를 활용하여 확장칼만필터를 기반으로 설계하였다. 더욱이, 고려한 조건 중 하나인 외부교란의 추정도 같이 수행할 수 있도록 구성하였다. 알고리즘의 성능검증을 위해 수치 시뮬레이션을 수행하였으며, 반작용휠의 장착형태는 일반적으로 많이 사용되는 피라미드 형상을 가정하였다. 시뮬레이션 결과로부터 알고리즘의 성능과 타당성을 검증하였다.
위성 개발에서 추력기는 위성의 경사각 및 고도 등의 궤도 제어 용도 이외에 위성 동작 초기 혹은 비상 상황에서 안정적인 전력 공급을 위한 자세 제어용 구동기로 사용되어야 하므로 매우 높은 신뢰성을 필요로 한다. 국내의 실용위성을 위해 개발되어 사용되고 있는 출력기는 1 파운드의 작은 용량으로 위성 운영에 일부 제약을 주게 된다. 본 논문은 위성 운영에 있어 반드시 필요한 궤도 천이 절차와 관련하여 기존에 사용된 절차를 보완하기 위한 방법에 대해 기술한다. 기존에 개발된 위성에서는 궤도 조정을 위한 자세 변화에 추력기를 사용하였다. 그러나 위성의 무게가 커짐에 따라 자세 변환을 위한 시간이 오래 걸려 궤도 조정 효율이 떨어지는 요인이 되고 있다. 뿐만 아니라, 자세 변화 과정에서 벡터 방향의 추력으로 인해 원하지 않는 궤도 변화가 생기므로 정밀 궤도 결정에도 영향을 주게 된다. 최근에 개발된 위성의 경우, 위성의 기동 성능을 높이기 위해 고성능 반작용 휠을 사용하므로 이를 이용하여 궤도 천이 전에 자세 변화를 하도록 하고 있다. 이러한 방법을 적용한 결과, 정밀 궤도 결정에 도움이 될 뿐만 아니라 자세 변화로 인한 연료 소모를 줄이는 효과도 있어 위성의 수명 연장에 도움이 되는 것으로 확인되었다.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 생산성 측면에서 매우 중요한 요인 중 하나이다. 탑뷰 카메라를 통해 획득된 이미지에서 돼지의 무게를 추정할 때 오차가 적고 신뢰도 있는 결과를 보이기 위해, 오차의 주요 원인인 돼지의 머리를 제거하여야 한다. 우선, 돼지의 머리를 제거하기 위해서는 귀를 탐지하여야 한다. 그러나 돼지의 자세가 바르지 못한 경우 겹침으로 인해 돼지의 귀와 머리가 구분되지 않는 경우가 발생하고, 귀 탐지 과정에서 고려해야 할 변수가 많아지므로 연산량과 수행 시간이 증가한다. 따라서 돼지의 무게 추정을 위해서 돼지의 머리를 제거할 때 돼지의 자세 판정은 필수적이다. 본 논문에서는 돼지의 중점으로부터 돼지의 경계선을 연결한 선분의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하였다. 이를 통해 자세가 바른 돼지의 머리를 제거하여 돼지의 무게를 측정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 7.8 ms의 수행 시간과 0.97 이상의 정확도로 돼지머리 제거를 위한 자세를 결정할 수 있음을 확인하였다.
임무를 수행하는데 있어 정확한 자세 정보는 필수적이다. 두 개 또는 그 이상의 관측벡터를 이용하는 자세 결정 알고리듬에는 크게 두 가지가 널리 알려져 있다. 하나는 결정적인 방법인 TRIAD 알고리듬이며, 다른 하나는 최적의 해를 찾는 방법인 QUEST 알고리듬이다. 본 논문은 TRIAD 알고리듬의 성능 향상과 서로 다른 정확도를 가진 센서의 조합을 이용한 자세 결정 방법을 제안하였다. 첫째, 보다 정확한 자세 행렬을 구하기 위하여 직교화 방법을 이용하는 대신 방향 여현 행렬을 오일러 각으로 바꾸고, 분산 대신 공분산행렬을 고려하여 편향되지 않은 최소 공분산 기법을 적용하였다. 또한, 세 개 이상의 측정값이 주어졌을 경우 TRIAD 알고리듬을 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 평균 TRIAD 알고리듬의 성능은 서로 다른 센서의 조합을 가정하여 표준편차와 확률적 측면에서의 수치 시뮬레이션을 통해 분석되었다.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.
침대에서의 체압분포는 수면 안락감에 중요한 영향을 미치는 요인중의 하나로 고려되어져 왔다. 체압분포는 사람의 몸무게에 의하여 침대와 누운사람 사이의 접촉면에서 발생하는 압력의 분포를 말한다. 안락한 체압분포 패턴을 결정하기 위하여 사용자가 침대 8부분의 높이를 조절할 수 있는 가변침대를 사용하였다. 체압분포 측정은 각 수면자세(바로 누운 자세, 옆으로 누운 자세, 엎드린 자세)에서 가변침대의 초기상태와 피실험자가 편안한 체압분포 패턴을 유지하도록 높이를 조절한 상태에서 이루어졌다. 본 연구에서는 각 수면자세에서 체압비와 선호하는 체압비의 특징을 알아보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. - 각 수면자세에서 엉덩이 부분의 체압비가 가장 높았으며, 바로 누운 자세는 40% 이상의 체압비가 엉덩이에 집중한다. - 각 수면자세에서 전체적으로 머리와 다리의 높이가 다른 부분보다 높은 것을 선호하는 경향을 나타난다. - 바로 누운 자세에서는 유추를 기준으로 신체가 W형이 되도록 머리, 요추, 대퇴부분의 높이를 올리는 것을 선호한다. - 엎드린 자세는 머리와 다리부분의 높이를 증가시킴으로써 신체이 곡선이 U형이 되도록 하는 것을 선호한다.
함상에서 발사되는 유도탄 등의 무기체제는 함정의 운동에 따라 초기 발사 자세 및 그 변화율이 변화하므로 함정의 운동을 고려하여 발사시점을 결정하여야 한다. 함상 발사대에 장착된 유도탄은 자체 센서에 의하여 함정의 자세 및 자세변화율을 측정하며 이렇게 측정된 함정 운동정보를 적절히 필터링하고 유도탄 발사 시퀀스 지연시간만큼 예측하여 발사시점을 결정한다. 본 논문에서는 함정운동을 모델링하고 이 모델에 근거하여 함상발사 유도탄의 초기 발사 시점 결정에 필요한 함운동을 추정 및 예측하는 필터를 제안하고 그 성능을 검토하였다. 시험결과 제안된 방법을 이용하여 우수한 성능으로 함운동을 예측할 수 있었다.
Cone Intercept Method(CIM)는 스핀-안정화 인공위성의 자세결정에 사용되는 방법으로서 주로 전이궤도상에서 많이 사용되는 자세결정법이지만 지정청지궤도에서도 사용될 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 CIM을 지구정지궤도에서 적용하여 얻은 결과를 검토함으로써 CIM의 성능과 한계점을 지적하는데 목적이 있다. CIM은 태양센서와 지구센서를 사용하는데 태양센서는 태양원추각을 구하기 위한 것이며, 지구센서는 지구원추각을 구하기 위한 것이다. CIM은 이 2개의 원추각으로 형성된 원추들의 교선을 구하므로써 인공위성의 스핀축을 찾아낸다.
전세계적으로 적용되는 개발개념인 보다 빨리, 더 좋게, 더 값싼 위성을 설계하는 일에 있어 향상된 자세결정시스템을 도입하는 것은 자명한 일이라고 할 수 있다. 오늘날 CCD나 APS 기반의 별추적기는 현존하는 위성의 자세결정용 센서중에서 가장 좋은 정밀도를 제공하고 있다. 본 논문에서는, 별추적기의 기본적인 동작원리와 관련 기술의 개요를 소개함과 동시에 별추적기 개발에서 주요 이슈가 되었던 기술들을 비교 분석한다. 또한 별스캐너로부터 MEMS기술을 적용한 별추적기에 이르기까지, 별추적기의 간추린 역사와 세계 각국에서의 개발현황을 소개한다.
최근 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)의 개발이 활발히 추진되고 있다. 자율운항선박의 완전한 자동화가 이뤄지기까지 육상센터에서 원격제어(Remote Control)로 선박을 운항하게 된다. 따라서 해기사의 역할을 육상 원격제어자가 수행하게 되며, 원격제어에 요구되는 기술, 교육, 시스템 등 여러 측면으로 이슈가 되고 있다. 아울러, 아직 구체적으로 고려되지 않는 원격제어자의 최적 원격제어 자세에 대한 고려가 필요하다. 제어자세는 업무의 집중도, 사고의 위험성 등에 많은 영향을 줄 수 있다. 그래서 이 연구에서는 현재 일반적으로 항해하는 형태인 서서하는 형태와 앉아서 하는 형태로 구분하여 항해 시 나타나는 해기사의 기술적 행동을 상황인식을 중심으로 고찰하였다. 추후 다양한 기술적 행동 분석 실험을 통해 자세결정을 위한 평가 기법을 제시할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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