공학의 여러 분야에 있어서 잉여측정값은 최소제곱법으로 조정할 경우 관측값의 경중률을 고려하여 정도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 스트림좌표를 Sequential 방법으로 형성하고 상호표정시 나타나는 회전각 $\kappa,\varphi,\omega$의 크기에 반비례하여 각 모델에 경중률을 부여하였다. 이 경우 경중률을 고려한 절대표정의 결과에 관하여 경중률을 고려하지 않은 경우와 비교분석 하였으며 절대표정에 어떠한 영향을 미치는가를 고찰하였다.
본 논문은 저압 배전선로의 전압 조정을 위해 상태관측기와 반복제어기를 적용한 무효전력 제어 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 및 실험으로 이를 검증하였다. 무효전력 보상기는 단상 풀 브리지 인버터 구조이며 전압제어 시 DC 전압을 일정하게 유지하기 위한 전압 제어와 전류 제어기로 구성된다. DC 리플 보상방식은 상태관측기로 만들어낸 출력 값, DC 링크 리플 성분을 보상한 값을 전압제어기 피드백 성분으로 사용하여 전압을 일정하게 제어하였다. 무효전력을 안정하게 주입하기 위해 기본파 성분은 PI제어기로 제어하고 반복제어기를 PI제어기와 병렬로 연결하여 저차 고조파를 보상하였다. 반복 제어기는 동기 좌표계에서 구현됨에 따라 홀수파 고조파 성분을 제거하는 역할을 한다. 제안한 제어기법은 5kVar 단상 인버터 시스템으로 실험을 진행하였으며, 상태관측기와 반복제어기가 적용된 경우 THD가 9%에서 2%로 향상됨을 확인함으로써 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성 항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 실시간으로 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
본 논문에서는 열전달문제 역시 변분형으로 전환될 수 있음에 착안하여 전미 분 개념을 도입해서 전도와 대류가 있는 열전달모델에서 주어진 면적 제한조건을 만족 시키며 지정된 경계에서의 온도가 주어진 온도에 가장 근접할 수 있는 모델의 형상을 찾는 방법을 연구하였다. 어떤 물질의 열전달 상태를 바꾸어 경계에서의 온도를 원 하는 바대로 조정하는 문제는 실제 공정에서 중요한 경우가 많다.해석시 열전달 상 태 방정식과 adjoint식은 6절점 삼각형 등계수 요소의 유한 요소법을 이용하여 해석하 였다.설계민감도의 정확한 계산을 위해서는 임의의 형상변화에 따른 경계에서의 수 치적분이 정확해야 하므로 경계를 곡선으로 표시할 수 있는 등계수 요소가 필요하다. 설계 민감도 해석이 진행된 후에는 최적화 기법의 하나인 미분벡터 투영법(Gradient Projection Method)을 사용하여 최적화를 시도했다. 최적설계 과정중 매번 계산결과 에 의해 형상의 변화가 진행되므로 그때마다 유한 요소 모델을 적절히 변화시켜 주어 야 한다. 모델의 경계는 3차함수로 근사화하여 형상이 부드러운 곡선이 되도록 했 으며 설계변수는 근사화한 3차함수를 결정할 수 있도록 정하면 되나 본 연구에서는 모 델의 변화에 따른 y좌표의 변화는 없다고 가정하여 모델경계의 세점을 취해 그 점들의 x좌표를 설계변수로 했다.
항공사진보다 경제적인 SPOT 위성의 입체영상으로부터 지형도를 제작하는 것이 가능하게 되었다. 많은 학자들이 국가기본도 수정에의 적용가능성과 결과의 정확도를 분석하여 SPOT 영상은 1/50,000에서 1/100,000까지의 지형도에 적합하다고 발표하였다. SPOT 영상으로부터 지형도, 정사사진 및 수치지형모델을 제작하기 위해서는 정확한 외부표정요소를 알아야 하지만, 동적인 선형주사 영상인 SPOT 영상의 특성 때문에 사진측량에서 이용되어온 종래의 번들조정은 직접 사용되지 못한다. 신뢰성은 내적신뢰성으로 불리는 과대오차의 검출능력과 외적신뢰성으로 불리는 검출되지 않은 과대오차가 외부표정 결과에 미치는 영향을 나타낸다. 본 연구에서는 좌표계, 궤도방향 좌표의 표현방법, 외부표정 요소의 차수 및 기준점 배치에 따라 SPOT 영상의 신뢰성이 어떻게 달라지는가를 밝히고, SPOT 영상을 이용한 작업에서의 기초자료로 제공될 수 있는 외부표정에서의 이론적인 신뢰성을 분석하였다.
인체의 형상 및 크기는 인류학뿐만 아니라 일상 생활용품의 설계에서도 중요한 요소가 되고 있다. 비록 새로운 기법의 3차원 계측이 도입되고 제안되었지만, 여전히 결과분석 및 계측방법에 대한 많은 문제점들이 있다. 본 연구에서는 취득된 영상의 내·외부 표정요소, 사진좌표를 얻고 광속조정을 통해 대상물 좌표를 계산하고 다중영상을 접합하여 대상물을 도화하고 Auto-CAD나 다른 Graphic 처리 Utility를 이용하여 3차원 수치모형을 생성하였다. 그 결과, 인체의 수치모형이 일단 생성되면, 많은 응용분야에서 설계자가 필요로 하는 정보를 얻을 수 있고, 기하학적인 많은 정보를 쉽게 얻을 수 있음을 알았다. 따라서 수치모형 생성을 통한 간접적인 인체계측의 가능성을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 해상도가 서로 다른 고해상 위성영상 IKONOS-2와 SPOT-5 영상의 RPC(Rational Polynomial coefficients)와 위성보조정보 자료 등을 활용하여 해상도 조정 및 piecewise 방법을 적용하여 에피폴라(Epipolar) 영상을 제작하였다. 또한, 에피폴라 영상을 제작하기 위한 선행 작업으로 두 영상의 입체기하 분석과 RPC 블록모델링을 수행하였다. 제작된 에피폴라 영상의 정확도 평가를 위해 촬영 대상지역 중, 지형의 특성에 따라 산악지, 농경지, 도심지 및 주거지 등 육안 판독시 식별이 명확한 지점을 세분류하여 Y-시차를 분석하였으며, 이때 사용된 점을 대상으로 에피폴라 영상의 입체관측을 통해 획득한 3차원 좌표와 원영상의 블록모델링에 의해 계산된 3차원 좌표 차이의 RMSE를 계산하였다. 분석결과 Y 시차는 1 화소(pixel) 이내, RMSE 오차는 X, Y 및 Z에 대해 2m 이내임을 확인하였다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 모델기반 3차원 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 기법을 제안한다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 정보 영상을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리된 깊이 정보는 OpenGL 상에서의 일정 간격의 꼭지점 정보로 샘플링 되며, 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑을 위한 다각형을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay triangulations) 기법을 적용한다. 이렇게 구성된 다각형 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 동영상 출력 가능한 객체를 만들게 된다.
최근 이슈가 되어온 스마트폰에는 고해상도 카메라, Assisted GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있다. 본 연구는 고해상도 영상을 제공하는 스마트폰 카메라를 검정하고 그 정확도를 평가함으로써, 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는데 그 목적을 둔다. 먼저, 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다. 또한, 3차원 위치 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 결과 분석이 이루어졌고, 최종적으로 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다. 그 결과, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 고차항의 방사 왜곡 계수도 고려되어야 하며, 측량용 카메라에 의한 결과와 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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