다목적 실용위성과 같은 저궤도 위성에서의 자세결정은 태양획득에서 중요한 문제이다. 특히, 다목적 실용위성의 태양획득 모드에서는 위성의 피치와 요의 각은 태양 센서로 알 수 있기 때문에 위성의 롤 방향만이 태양을 지향하고 있다. 즉, 한 축의 방향을 알고 있을 때 나머지 두 축의 관성 좌표계에 대한 자세를 결정하는 문제가 된다. 본 논문은 일반적인 저궤도 위성의 3축 중에서 한 축의 방향을 알고 있을 때 위성의 자세를 결정하는 새로운 방법을 제시하고 다양한 모의실험을 통해서 그 유용성을 검증한다.
본 논문은 헤드 트랙커(Head Tracker) 시스템에 패턴 매칭을 적용한 연구이다. 제안하는 알고리즘은 패턴을 통하여 헤드 트랙커의 초기자세를 빠르고 쉽게 획득하는 것이다. 광학 방식 헤드 트랙커는 적외선 LED(특징점)를 헬멧에 부착하고, 스테레오 카메라로 영상을 획득한다. 영상 분석시 발생하는 특징점간 거리 오차율을 바탕으로 패턴을 이루며 특징점을 부착한다. 특징점간 거리를 이용해 패턴 분석을 하고, 획득된 패턴을 바탕으로 특징점에 고유 번호를 부여한다. 맵 데이터와 특징점 고유 번호를 비교함으로써 헤드 트랙커의 초기자세를 추정한다.
과학로켓 3호에 탑재된 자력계의 데이터 분석을 통해서 로켓의 비행자세가 어떻게 비행시간에 따라 어떻게 변화했는지에 대해 논한다. 과학로켓 3호에 탑재된 로켓의 비행 자세 정보 획득을 위한 Fluxgate 자력계인 Attitude Information Magnetometer (AM)의 데이터 분석을 통해 로켓의 비행시간동안 자세가 어떻게 변화했는지 수치해석 프로그램 및 시뮬레이션을 통해 알아보았다 본 연구에서 사용한 수치해석 프로그램은 Spline 보정법, 다항식 수치법인 Bairstow Method, Least square method이며, 자체 개발한 로켓비행정보 획득용 프로그램과 OpenGL을 이용한 로켓의 3차원 시뮬레이션을 통해서 과학로켓 3호의 자세를 나타내는 roll, pitch, yaw의 변화를 알아보았다. 그리고, 이 결과를 이용하여 자력계가 자세제어에 적합한지도 분석하였다.
미래에는 일상생활에서 우리 삶을 편의를 위한 로봇이나 드론들이 증가할 것이다. 그리고 이것을 제어하기 위한 방법으로 현재 리모컨이나 사람의 음성에 의한 방법이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 하지만 리모컨은 사람이 찾아서 일일이 조작해야하며 음성의 경우에는 주변 노이즈를 무시할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 팔의 자세정보만으로 무선으로 간편하게 주변 드론이나 로봇들을 제어 할 수 있다는 전제하에 실시간으로 정확하게 팔의 자세정보를 획득하기 위한 경제적인 자세정보 획득방법에 대하여 연구하였다. 이를 위해서 확장 칼만필터를 이용하여 팔의 자세정보에 대한 노이즈를 제거하였으며 팔의 움직임을 감지하기 위하여 저가의 MEMS 타입의 센서를 적용하여 장치의 경제성을 확보하였으며 팔의 착용성을 증대시키기 위하여 FPGA를 활용하여 최대한 칩 하나에 모든 기능을 집적화시켜 소형 경량의 자세정보 획득장치를 개발하였다. 그 결과 1 ms의 실시간성을 확보하였고 확장칼만필터를 적용하여 노이즈가 제거된 정확한 팔의 자세정보를 획득하고 실시간으로 팔의 자세정보를 전시하였다. 이를 통해서 팔의 실시간 자세정보를 이용하여 명령을 생성할 수 있는 기초가 마련되었다.
사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.
매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
실시간 공중자료획득 시스템은 긴급상황에서 실시간으로 공간정보를 생성하기 위해 빠른 매핑을 수행하는 시스템이다. 이 시스템은 GPS/INS 통합 알고리즘에서 제공한 위치 및 자세를 사용하여 무기준점 방식의 AT(aerial truangulation)을 수행한다. 따라서 순차적으로 AT을 통한 조정된 위치 및 자세를 얻을 수 있다면, 이를 칼만필터의 측정치로 하여 위치 및 자세를 보정할 수 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 기반의 항공시스템을 기준으로 GPS/IMS Image 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 이용하여 GPS/INS 통합 알고리즘을 통한 AT 수행결과와 AT을 통해 조정된 위치 및 자세를 이용하여 GPS/INS 위치 및 자세를 보정하는 GPS/INS/AT 통합 알고리즘에 의해 계산된 AT의 결과를 산출하여 비교하였다. 비교분석 결과, GPS/INS/AT 통합 알고리즘으로 AT를 수행한 결과가 GPS/INS를 이용한 AT를 수행한 결과보다 정확성이 높은 것을 확인하였다. 그러나 항체가 회전을 할 경우에는 위치 오차가 GPS/INS로 부터의 위치오차보다 높게 나오는 경향을 보였으며, 추후 분석이 필요할 것이라고 사료된다.
본 논문은 인체의 일정한 운동을 하는 동안에 시간의 변화에 따른 자세균형을 분석한다. 자세균형은 자세에 움직임 변화를 주어 다중파라미터로 변화 산출 값으로 나타냈다. 이렇게 산출된 값을 분석하여 균형자세 시스템을 구성하였다. 자세의 움직임 변화는 3가지 방법으로 눈을 감고 뜨는 방법, 머리를 앞뒤로 움직이는 방법과 상체 움직임 방법이다. 측정한 다중파라미터의 항목은 시각(Vision), 전정기관(Vestibular), 체성감각(Somatosensory), 중추신경계(CNS)이고, 측정파라미터의 평가는 안정성(Stability)으로 확인하였다. 균형자세 시스템은 이러한 변화에서 발생한 신호를 데이터 획득 장치에서 얻고, 신호를 신호 전달 장치를 통하여 전달하였으며, 데이터 분석을 통하여 자세에 대한 평가로 활용하였다. 궤환 시스템은 획득한 데이터를 재조정하는데 사용하였다. 발생되는 신호는 푸리에변환 하였고, 사용되는 주파수는 0.1Hz, 0.1-0.5Hz, 0.5-1Hz와 1Hz 이상을 사용하였다. 본연구의 결과로 시간 변화에서 운동부하를 부여함에 따라 인체의 자세변화에 따라 발생된 신호를 멀티파라미터 상에서 장시간 변화에 대한 파라미터 간의 변화를 통하여 개별 신체의 자세균형에 검증할 수 있는 시스템이 이루어져야 하며, 이를 통하여 새로운 검증 시스템에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
균형 조절 능력 저하를 진단하고 치료하기 위해서는 자세 조절 능력을 객관적으로 평가하는 것이 매우 중요하다. 임상에서 사용하는 자세검사기는 고감도 압력센서를 사용하기 때문에 종래의 임상적 검사보다 객관적이고 정량적으로 자세 불안정성을 평가할 수 있다. 하지만 일반적으로 사용하는 자세검사기는 차지하는 공간이 크고 비싼 가격 때문에 소규모 병원이나 개인이 사용하기에는 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 키넥트와 위 밸런스 보드에서 획득한 정보를 이용하여 자세 불안정성을 평가하는 저비용 자세검사 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 자세검사 시스템을 실제 임상 환경에 적용한다면 간편하고 정량적으로 자세 조절 능력을 평가할 수 있는 환경을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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