국토 방위를 위해 국가들은 자국 상공을 지나가는 위성 감시 시스템을 구축하고 있으며 이 시스템들 중 하나는 광학계를 이용한 위성 감시 시스템이다. 광학계를 이용할 경우, 획득한 영상 내에 존재하는 위성 광원을 제한된 시간 내에 검출하여 그 위치를 추적 시스템에 전달하여야 한다. 제안하는 방법은 광학계를 이용한 위성 감시 시스템을 이용해 획득한 고해상도 상공 촬영 영상을 고속으로 영상 처리하여 위성 광원을 검출한다. 이를 위해 고해상도 영상 처리에 앞서 영상을 축소하여 저해상도 영상을 생성하여 위성의 궤적을 추정하고 고해상도 원본 영상에서는 궤적 근방 영역에서만 영상 처리 방법들이 적용되도록 하였다. 제안하는 방법은 기존에 위성 검출을 위해 사용되는 방법과 유사한 위성 검출 정확도를 보이면서 검출을 더 빠르게 수행하였다.
본 논문은 무인잠수정의 동특성을 고려하지 않아 실제로 항행이 불가능한 급격히 변화하는 경로를 계획하기도 하는 기존 $A^*$ 알고리즘 기반 경로계획의 단점을 개선하기 위하여, 무인잠수정의 동특성을 고려한 항행궤적에 기반한 개선된 경로계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 $A^*$ 기반 알고리즘은 무인잠수정이 인접노드로 이동하는 경로를 직선으로 가정하여 이동비용을 계산하는 반면, 개선된 경로계획 알고리즘은 경로점 제어에 의하여 생성된 현실적 항행궤적을 노드 간의 이동경로로 설정하고 이동비용을 계산하여 최적의 경로를 계획한다. 모의실험에서 제안한 기법과 기존의 기법의 경로계획을 비교하여 본 논문의 논의가 타당함을 보인다.
본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 실시간 적응 신경 회로망 보상기를 갖는 PID 제어기를 제안한다. 전체 제어 시스템은 선도-추종 로봇 접근법에 의한 기구학 제어기와 이동 로봇의 동역학을 고려한 동적 제어기로 구성되어 있다. 동적 제어기는 PID 제어기에 동특성 변화를 보상하고 성능을 개선시키기 위해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기로 구성하였다. 모의실험을 통해 원형 궤적과 직선 궤적에 대해 PID 제어기와 신경 회로망 보상기의 성능을 비교하였다. 이를 통해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기가 PID 제어기의 성능을 향상시킴으로써 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
본 논문은 이동 로봇이 움직이는 목표물을 실시간으로 따라가게 하는 방법을 제안한다. 로봇은 이동하는 목표물을 일정한 방향과 거리를 유지하면서 따라간다. 이 방법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 목표물의 위치를 로봇 좌표계 상에서 구해낸다. 두 번째 단계에서는 목표물을 따라가기 위한 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구해낸다. 목표물의 위치를 구하기 위해 영역 센서 데이터를 히스토그램으로 나타낸다. 실시간으로 계산된 로봇 좌표계에서의 목표물의 위치정보를 사용하여 목표물을 따라가게 하는 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구한다. 로봇의 직진 속도와 회전 속도는 로봇의 목표물로의 방향과 목표물까지의 거리를 원하는 값으로 수렴할 수 있게 한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션에서 목표물은 직선 궤적, 직사각형 궤적, 그리고 원 궤적에 의해 움직이게 하였다. 시뮬레이션결과 목표물이 급격히 방향을 바꾸는 경우에는 순간적으로 목표물 추적이 불가능함을 알 수 있는데, 이것은 실시간 추적에서는 피할 수 없는 문제이다. 그렇지만, 이 경우에도 로봇이 빠른 속도로 목표물을 추적하여 다시 따라잡게 된다. 제안된 방법은 로봇이 목표물을 따라가도록 하는 경우에는 물론 여러 대 로봇이 대형을 갖추어 이동하게 하는 경우에도 적용도 가능하다.
대구 지하철 굴착공사 중 노출된 굴착벽의 수평변위분석을 위해 서로 인접한 3개소의 경사계 계측자료를 이용하여 굴착지반의 변위특성 및 원인을 지질공학적 관점에서 고찰하였다. 연구지역은 경상누층군 하양층군 반야월층 지반에 해당하며 안산암질화산암, 석회질셰일, 사암, 호온펠스, 규장암맥 등으로 구성된 하부의 암반층과 이를 부정합으로 피복하고 있는 상부의 토사층으로 구성된다. 경사계 계측공 중 D4 지반의 암반층은 RMR V 등급이며, 층리면과 단층면을 따라 심도 12 m 지점에서 N34W 방향으로 최대수평변위량이 101.39 mm로 분석 되었고, D5 지반의 암반층은 RMR IV 등급이며, 셰일의 층리면, 셰일과 규장암의 접촉면을 따라 심도 9 m와 14 m에서 거의 남쪽 방향으로 최대수평변위량이 53.01 mm ~ 55.17 mm로 측정 되었다. Y6 지반의 암반층은 RMR III 등급이며, 상부 토사층과 하부 암반층의 경계면인 부정합면을 따라 심도 7 m 지점에서 S52W 방향으로 12.65 mm의 최대수평변위량을 나타낸다. 굴착벽에서 측정한 암반 내 불연속면들을 평사투영하여 예상되는 변위방향과 각 경사계 계측분석 결과 얻어진 수평변위방향이 거의 일치하는 결과를 보였으며, 굴착벽의 지중수평변위는 암반 내 불연속면의 발달정도와 종류, 배향 및 암석의 종류에 좌우되며, 굴착벽에 수직방향과 수평평행방향의 벡터 합성 방향으로 많이 발생한다. 또한 토사층 내 지중수평변위의 양상이 심도에 따라 비교적 곡선이며 연속적 궤적을 보이는데 반해 암반층 내 지중수평변위의 양상은 직선적이고 불규칙적 궤적을 나타낸다.
센서 네트워크, 위치 기반 서비스 등의 기술 발전에 따라, 최근의 이동객체 위치정보는 연속적이고 끊임없이 변경되는 스트림 데이타 형태를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이와 같이 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보를 제한된 메모리에 저장하고, 과거 위치를 추정하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 제한된 메모리 양으로 지속적으로 추가되는 이동객체의 과거 위치 이력을 저장하기 위한 위치정보의 점진적 추출(incremental extraction) 개념을 제시한다. 점진적 추출이란 새로운 위치정보가 추가될 때마다, 시스템이 관리해야 할 과거 위치정보를 기존 위치정보와 새로운 위치정보를 바탕으로 점진적으로 추출하는 방법을 의미한다. 그런 다음, 이러한 점진적 추출 개념을 적용하여 스트림 환경에서 위치정보를 저장 및 추정하는 전체적인 프레임워크를 제시한다. 그리고, 제안한 프레임워크 하에서 추정위치를 계산하는 방법으로 다항식을 이용한 직선기반과 곡선기반 방법을 제시한다. 다음으로, 점진적 추출 개념을 사용하여 과거 위치를 추출하는 방법으로 균등 간격 추출, 기울기 기반 추출. 그리고 최근 시점강조 추출의 세 가지 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 점진적 추출 방법은 적은 비율(0.1%)의 위치정보를 저장함에도 불구하고 과거 위치추정에 있어 비교적 높은 정확도(오차율 3% 이내)를 나타냈다. 특히, 곡선기반의 점진적 추출 방법은 전체 위치 데이타의 0.1% 만을 저장하면서도 오차율 1.5% 미만의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 제안한 방법은 스트림 환경에서 이동객체의 위치정보를 저장하고, 과거 위치를 추정하는 우수한 연구결과라 사료된다.
저작은 교합과 악운동 뿐만 아리라 근신경계, 고위 중추까지 복합적으로 관여하는 기능적 행위이다. 교합 양상은 다양하게 저작 형태에 영향을 끼치며 저작 효율에도 관여한다. 저작 형태는 다양한 모양을 가지나 두가지 전형적인 군 즉, 전방에서 관찰시 그 양상이 수직적이며 chopping운동을 닮은 군과 저작 형태가 주로 측방으로 이루어지며 grinding을 하는 군으로 나눌 수 있다. 본 연구의 목적은 저작 형태의 치아가 교합접촉 및 저작 효율에 미치는 영향을 고찰해 보고자 하는 것이다. 하악운동궤적기록기를 이용하여 정상교합을 가진 치과대학생중 전형적인 2가지 저작형태를 보이는 각 10명씩을 피검자로 선택하였다. 3가지 하악위 즉, 중심위, 작업측 비작업측에서의 교합접촉을 고무형 교합인기재로 기록하여 천공부의 직경이 1mm이하면 1점, 1-2mm또는 직선상이면 2점, 2mm이상이면 3점으로 평가하여 각 점수의 합으로 좌우 소구치 및 대구치의 접촉 지수를 측정하였다. 저작 효율을 평가하기 위해 땅콩 3g(${\pm}0.01g$)을 20회 저작하게 한 후 3회 입을 헹구어 뱉게 하였다. 체눈 크기가 각 0.425, 0.60, 0.85, 2.0, 4.0인 체에 거른 후 $65^{\circ}C$로 오븐에서 세시간 말려 무게를 측정하고 중심 크기$(M_{50})$과 저작효율치(R)를 계산 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Chopping형은 grinding형에 비해 중심위에서 더 넓은 교합접촉을 보였다(P<0.01). 2. Grinding형은 chopping형에 비해 측방위에서 더 넓은 교합접촉을 보였다(P<0.01). 3. Chopping형은 중심크기($(M_{50})$)과 저작효율치(R)로 비교하였을 때 더 좋은 저작 효율을 보였다(P<0.01).
본 연구에서는 DGPS 장비를 장착한 개별 차량으로부터 얻어진 주행궤적자료를 활용하여 VMS영향권에서의 운전자 반응특성을 분석하였다. 실험 대상 구간은 서울도시고속도로(올림픽대로)상의 직선부 도로의 VMS를 대상으로 설정하였다. ANOVA TEST를 통하여 VMS 접근거리에 대한 운전자 반응특성(가속도, 속도)을 분석하였으며, 접근 거리에 따른 가속도의 확률밀도함수를 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 VMS 설치로 인해 운전자가 체험하는 작업부하가 교통류패턴에 미치는 영향을 도출하는데 활용 될 수 있으며 나아가 이러한 운전자의 반응행태분석은 보다 현실적인 미시적 교통류 모의실험을 위한 기초자료로도 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
상지 운동기능 장애인의 재활치료에 대한 지속적인 관심과 훈련의 정량적인 평가가 요구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 햅틱 장치를 개발했다. 피험자가 햅틱 장치의 손잡이를 움직일 때, 가상의 힘을 제시하여 그들의 동작에 대해 어시스트력이나 항력을 제시할 수 있다. 개발한 상지 운동훈련 프로그램과 시스템의 유효성을 검토하기 위해, 5 명의 운동기능 장애인을 대상으로 직선동작 훈련 프로그램을 수행할 때의 손잡이 위치, 수행 속도, 손잡이의 오차 및 상지의 EMG 신호를 측정하였다. 5 명의 피험자의 손잡이의 궤적 및 EMG 활동이 유사함을 보였다. 이러한 결과는 가상 현실의 힘을 손잡이에 제시함으로써 EMG 활동이 증가하였다고 볼 수 있다. 본 실험의 결과, 객관적이며 정량적인 상지 재활치료 시스템의 개발 및 평가 방법이 시사되었다.
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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