물리탐사에서 유용한 3차원 좌표계 회전 문제를 일관성있게 정리하였다. 일관성을 유지하기 위한 기준으로 오른손 좌표계의 정의에서 출발하였다. 또한 능동 회전과 수동 회전의 개념을 설명하고, 서로 다른 좌표계 간의 회전 및 역회전은 전치행렬의 관계로서 기준 좌표계와 센서 좌표계 사이의 회전 관계를 명확히 하였다. 3차원 회전에서는 항법 등에서 사용하는 요-피치-롤(yaw-pitch-roll) 회전과 물리검층에서 쉽게 이해할 수 있는 방위각-편차-센서회전 회전 방식의 회전 행렬을 설명하였다. 또한, 이 둘과 Rodrigues 회전 공식에 의한 회전 행렬 각각의 각도를 구하는 수식을 정리하였다. 요-피치-롤 방식의 회전에서 나타나는 "Gimbal Lock" 현상을 그림과 수식으로 설명하고, 이의 해결방안으로 동원되는 사원수(quaternion)의 원리와 적용 방법에 대해서도 서술하였다.
본 논문은 3상 입력전원의 불평형과 고조파문제를 대칭 좌표계를 통해 각각 정상분과 역상분으로 분리하여 동기 회전 좌표계 상에서 보상할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 동기 회전 좌표계 상에서 보상이 이루어지므로 UPQC와 같은 다양한 목적의 능동전력필터에 쉽게 적용될 수 있다 제안된 알고리즘의 타당성을 뒷받침하기 위해 시뮬레이션을 수행 하였다.
PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
본 논문에서는 고주파 신호 주입 센서리스 제어를 위한 정지 좌표계 상의 회전자 위치를 추정하는 새로운 기법에 대하여 제안한다. 기존 방법은 저역 통과 필터의 시지연 및 전류 차로 이루어진 행렬의 역행렬 유무 문제가 존재하였다. 제안된 기법은 이러한 문제의 해결방안으로 정지 좌표계 상에서 변환 행렬을 이용하여 회전자 위치 정보를 추출해 낸다. 또한 추출해 낸 위치 정보로 전대역 통과 필터를 이용하여 회전자 위치를 정밀하게 추정하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 계통 연계 단상 인버터의 양방향 모드 전환을 위한 새로운 제어 기법을 제안하였다. 일반적으로 DC 측과 AC 측 사이의 전력 흐름은 d-q 동기 회전 좌표계에서 계통 연계 인버터의 전류 지령치에 의해 제어된다. 따라서 전력 흐름의 방향이 변경되면 전류 지령치를 반전하는 것이 일반적이다. 그러나 전류의 급격한 변화를 초래하고 과도상태가 길어지는 등 AC 측의 전력 품질을 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 동기 회전 좌표계에서의 원활한 모드 전환을 위한 향상된 제어 기법을 제안한다. 이론적 분석과 시뮬레이션 결과로 제안된 제어 기법의 타당성을 입증한다.
영상에 회전이나 크기 변형이 가해지면 영상을 구성하는 점들의 좌표값들이 변경되어 형태 기술 및 인식이 어렵게 된다. 그러나 영상을 구성하는 점들 간의 위치관계나 무게중심과의 위치 관계는 변하지 않는다. 따라서 x-y 좌표계로 기술되는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 불변하는 새로운 좌표계로 사상할 수 있다면, 형태 기술 및 인식의 문제는 보다 수월해진다. 본 논문에서는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 무관한 새로운 특징 공간으로 사상하여 형태를 기술하는 방법을 제안한다. 특징 공간을 나타내는 새로운 좌표계는 무게중심으로부터의 상대거리와 윤곽선 세그먼트 곡률을 두 축으로 하는 직교 좌표계이다. 상대거리는 윤곽선 상의 임의의 한 점이 무게중심에서 얼마나 멀리 벗어나 있는지를 나타내는 값이고, 윤곽선 세그먼트 곡률은 세그먼트의 굴곡도를 나타내는 값이다. 특징 공간에 사상된 점들의 형태 기술은 메쉬 특징을 통해 이루어진다. 실험을 통해 제안된 형태 기술 방법이 회전 및 크기 변형에 강건함을 확인하였다.
일반적인 강체의 동역학 해석방법은 지면에 고정된 좌표계에서 강체의 절대적 병진 위치좌표와 회전 각도 좌표의 6개 좌표계를 이용하여 기술된다. 그러나 철도차량의 경우 트랙의 중심과 같이 이동하는 트랙 좌표계에서 강체의 운동을 기술하는 방법이 이용될 수 있다. 트랙 좌표계는 트랙을 기준으로 강체의 운동이 기술되므로 트랙 좌표의 변위의 구속조건이 쉽게 설정될 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 트랙 좌표계를 이용한 철도차량 운동방정식의 유도 방법과 시뮬레이션 결과를 제시하고자 한다.
이 연구는 탐사 중 흔들리는 측정기기의 기울어짐을 2축 경사계와 GNSS 나침반으로 보정하는 방법에 관한 연구이다. 3성분 자력탐사와 같이 벡터로 측정하는 경우에는 관측 장비의 이동, 기울어짐, 요동 등에 따라 기울어진 관측 좌표계 위에서 측정된다. 이 측정값들을 측지 좌표계 위의 값으로 바꾸기 위해서는 측정면의 회전각이 필요하다. 이 논문에서는 2축 경사계로 얻은 두 방향의 경사각과 GNSS 나침반으로 얻은 방위각을 이용하여 관측 좌표면의 경사를 얻은 후, 이것을 회전 변환에 직접 쓰이는 성분각으로 변환할 수 있도록 유도하였다. 이 연구에서 개발한 2축 경사계와 GNSS 나침반을 이용하여 측지 좌표계로 변환하는 방법을 이용하여 실제로 배 위에서 측정한 3성분 자력 탐사 값을 측지 좌표계로 변환하였다.
최근들어 문화산업이 발전함에 따라 애니메이션 콘텐츠가 급속히 보급되고 있다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 영상 대신 2차원의 애니메이션 캐릭터 영상을 효과적으로 분석하여 캐릭터의 얼굴을 추출한 후, 3차원적인 얼굴의 회전정보를 측정하고, 이를 3차원 얼굴 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 처음으로 입력되는 애니메이션 캐릭터 얼굴을 받아들여 얼굴과 얼굴의 주요 구성요소들의 주요 색상을 학습하고, 이를 주색상 모델로 생성한다. 그런 다음, 생성된 주색상 모델을 이용하여 새롭게 입력되는 애니메이션 캐릭터의 얼굴영역과 눈영역을 추출한 후, 추출된 영역으로부터 기준 좌표계와 대상 좌표계를 설정한다. 그리고 이 두 좌표계의 기하학적인 관계를 이용하여 애니메이션 캐릭터 얼굴이 3차원적으로 회전한 정보를 추출한다. 마지막으로, 추출된 3차원 회전정보를 시각적으로 용이하게 확인하기 위해서 3차원의 얼굴 모델에 회전정보를 반영하여 화면에 표현한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터 얼굴의 3차원 회전 정보 추출 방법의 성능을 평가하기 위한 실험결과를 보인다.
본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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