• 대한기계학회논문집A
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• 제39권4호
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• pp.361-367
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• 2015

논문에서는 인간과의 안전한 접촉이 가능한 내부형 연속체로봇에 대한 설계개념과 로봇 말단장치의 운동특성실험을 제시한다. 인간의 근육과 유사한 상극구동방식으로 작동하는 공압인공근육을 연속체로봇의 백본 및 구동장치로 사용하기 때문에, 외부환경과의 부드러운 접촉과 강한 접촉을 선택적으로 제어할 수 있는 로봇 관절에서의 가변강성이 가능하다. 그러나 내부형 연속체로봇은 백본소재의 굽힘운동을 예측하기 어렵기 때문에 로봇 말단장치에서의 자세를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프를 이용한 칼만필터 방법을 제안하고 개발된 내부형 연속체 로봇의 자세추정에 적용하여 실제 실험을 통해서 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.137-145
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• 2005

이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1797-1798
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• 2006

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.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.47-55
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• 2006

이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2258-2261
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• 2002

본 논문에서는 정지궤도 통신위성인 무궁화위성 3호 버스시스템을 모델로 하여 확장칼만필터를 이용한 자세결정 알고리즘을 개발하였다. 그리고 자이로에 바이어스가 있는 경우 및 자이로가 고장이 난 경우에 대한 결과를 시뮬레이션을 통해 필터의 성능을 검증하였다. 특히, 추정된 상태변수를 이용한 2Hz 자세제어를 동시에 수행하였다.

• 항공우주기술
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• 제11권2호
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• pp.80-86
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• 2012

빠르게 기동하면서도 고해상도 영상을 획득하기 위해서는 정확한 자세지향 및 높은 지향안정도가 요구된다. 자세제어계는 이러한 요구조건을 만족시키기 위해서 고성능 별추적기와 자이로를 장착하고 있다. 하지만, 위성에 장착된 자세센서인 별추적기와 자이로는 발사환경과 발사체에서 분리된 후 놓여지는 우주환경의 영향으로 지상에서 예측한 위성 동체기준좌표계에서 벗어난 오정렬 값을 가지게 되며, 자세제어계에서는 자세지향 오차 및 기동 성능 향상을 위해서 해당 오정렬 값을 추정하여 보상해주는 궤도상 보정을 수행해야 한다. 본 논문에서는 고기동 저궤도위성의 초기운용기간 중 위성본체 성능확인 단계에서 자세제어계에서 수행한 궤도상 보정에 대해서 기술하고 실제 얻어진 자세지향 및 지향안정도 성능 향상 결과를 제시한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권10호
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• pp.853-861
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• 2016

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.5-7
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• 2021

자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.