본 논문에서는 초기지점과 최종지점이 주어졌을 때 2차원 평면에서 무인기의 경로 생성 및 추적 문제에 대해 제안한다. Dubins 곡선을 이용한 경로 생성 알고리즘은 계산 속도가 빨라 무인기에 실시간으로 적용 가능하다는 장점이 있다. 경로 추적 알고리즘은 가시거리 유도 알고리즘과 유사한 알고리즘으로 효율적으로 방향각을 제어하기 위해 전방주시거리 개념과 관련된 이득 값을 추가하였다. 무인기의 경우 최대 곡률이 제한된다. 정밀한 제어를 위해 쿼드로터 모델을 사용하였다. 각속도 제한을 고려한 슬라이딩 모드 제어기를 통해 최대 곡률을 벗어나지 않고 경로를 추종하는 시뮬레이션을 진행하였다. 제약조건이 없는 제어기와 제약조건이 있는 제어기를 비교하여 경로 생성 및 추적 성능을 검증하였다.
본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.
차별적 특징을 갖지 않는 탁도 측정자료에 대한 역추적기법을 개발하고자 지천의 상류와 하류에 위치한 수질자동측정점에서 측정된 실시간 탁도자료와 Py_STPS모형을 사용하여 지천의 유입탁도를 예측하는 세 가지 탁도역추적기법을 비교하였다. 유하시간을 고려한 탁도부하량 단순보존 방법, 유하시간을 고려한 상류경계의 유량을 하류경계의 유량으로 사용하는 방법, 탁도 유발물질의 거동특성을 반영하기 위해 내부반응률을 도입한 방법 세 가지 탁도 역추적기법을 적용하였다. 세 가지 역추적모형의 적용 결과, 내부반응률을 도입한 역추적기법의 결과가 가장 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 구동토크의 제약을 갖는 4륜 2자유도 구륜이동로봇의 기구학 및 동력학 모델링과 경로추적을 다룬다. 유도된 기구학 모델을 이용하여 구륜이퐁로봇의 가제어성을 조사한다. 순간일치좌표계와 힘/토크의 전파, 뉴튼의 평형법칙을 이용하여 동려학 모델을 유도한다. 역동력학에 의해 산출된 구동토크가 한계 구동토크를 초과할 경우, time-scaling 기법을 이용하여 기준제적을 수정함으로써 구륜이동로봇이 기준경로를 추적하도록 한다. 제어기는 모델링 불확실성과 측정 잡음 등으로 인하여 발생하는 오차를 보상하도록 설계한다. 또한 본 논문에서 제시된 기법의 유효성을 입증하기 위해 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
가상스튜디오에서 보다 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서는 전경화면의 객체와 컴퓨터그래픽으로 지원하는 가상 배경화면간의 동기화를 정확히 실현하는 것이 중요하다. 본 논문은 TV 카메라(실사 카메라)에 대한 추적 영상좌표를 이용하여 동기화에 필요한 카메라 파라메타의 추출방법을 제안한다. 추적 영상에 대한 역투시 방정식과 실사 카메라에 대한 기존좌표와 추정좌표간의 3-D 변환 식으로부터 카메라 파라메타 추출 식을 유도하고, 유도된 식을 이용하여 추출한 파라메타와 실사 카메라에 적용한 파라메타 간의 일치정도를 비교하여 제안한 방법에 대한 타당성을 보인다.
해석적 확산 모델의 지배방정식의 유도와 해를 구성하는 각 항의 특성에 관해 상세하게 살펴본후 IHP 평창강 대표유역의 1985-1986 홍수사상을 본 모델로 추적하여 Kinematic Wave 모델에 의한 결과와 비교하였다. 결과분석에 의하면 해석적 확산 모델에 의한 해는 Kinematic Wave 모델에 의한 해보다 실측치에 훨씬 가까운 결과를 주는 것으로 나타났으며 본 모델은 특히 측방류입수나 하류수위변동에 의한 배수효과까지 고려하여 홍수를 추적할 수 있어 타 간략해법보다 정확한 결과를 줄 수 있음이 입증되었다. 또한 이 모델은 원하는 특정 하천단면에서의 유출수문곡선을 계산할 수 있어 전산시간과 소요자료 정리에 필요한 노력을 크게 줄일 수 있다.
하도홍수추적 방법에서 많이 사용되고 있는 Muskingum 방법의 가장 중요한 매개변수는 저류상수와 가중인자이다. Muskingum 방법은 상류유입지점에서 하류 유출지점까지 측방유입량이 고려되지 않지만, 실제 유역에는 강우로 인하여 측방유입유량이 발생한다. 이로 인해 상하류 실측자료를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 것이 매우 어려운 상황이다. 이에 본 연구는 HEC-RAS 1차원 부정류 해석모형을 이용한 수리학적 홍수추적을 통해 측방유입유량이 제외된 상태에서의 하도에서 전파되는 유량을 산정하였고, 이를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 방법을 제시하였다. 이와 함께 저류상수가 유하시간과 관계있음을 감안하여 국내 하천기본계획 수립 시 사용되는 유하시간 경험 공식들을 저류상수로 적용한 결과를 비교 분석하였다. 마지막으로 유량이 고려된 유하시간 산정 식을 개발하고, 유입량의 변화에 맞춰 유하시간을 업데이트하여 모의를 수행하는 방법을 제시하였다. 유량을 고려한 유하시간을 저류상수로 적용한 경우, 유량의 상승 및 하강 과정, 첨두 유량, 그리고 첨두 시간에 대해서 잘 모의하는 것으로 분석되었다.
A UUV needs to have a robust path following performance because of unpredicted current disturbances. Because the desired path of a UUV is usually designed by considering the locations of obstacles or geographical features of the operation region, the UUV should stay on the desired path to avoid damage or loss of the vehicle. However, conventional path following methods cannot deal with strong countercurrent disturbances. Thus, the UUV may deviate from the desired path. In order to avoid such deviation, a backward path following method is suggested. This paper proposes a path following method that combines pure pursuit guidance and nonlinear guidance for the UUV under an unpredicted strong ocean current. For a stable path following system, this paper suggests that the UUV adjust its heading to the current direction using the pure pursuit guidance method when the system is in an unstable region, or the UUV follows the desired path with nonlinear guidance. By combining the pure pursuit guidance and nonlinear guidance, it was possible to overcome the drawbacks of each path following method in the reverse path following case. The efficiency of the proposed method is shown through simulation results compared to those of the pure pursuit method and nonlinear guidance method.
본 논문은 인명구조, 사고방지, 시설관리 등 수상환경에서 위치정보가 필요한 상황에서 무선 신호를 활용한 효율적인 위치 추적 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 유저의 배터리 파워 소모량을 고려하여 제한된 전력 내에서 위험도를 최소화한다. 수상의 일정 반경 내에서 유저의 송수신 신호 세기를 이용하여 유저의 위치를 알 수 있는데, 이 때 유저가 일정 반경을 벗어나는 것을 사전에 방지할 필요가 있다. 이 논문에서는 먼저 유저가 일정 반경을 벗어나는 것을 방지하기 위해 위험도 함수를 정의한다. 위험도 함수는 위치정확도, 수심, 유속 등 수상 환경 위험에 관련된 다양한 요인들을 고려한다. 본 논문은 finger printing 기법을 이용한 효율적인 무선 측위 기술을 활용하여 일정 지역 내에 위치한 유저의 평균 위험도를 최소화하는 것을 목표로 하고 있다.
최근 UAV를 활용하는 정밀 추적이나 임무완수 등의 군사 목적의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 앞서가는 유도 UAV의 자세 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 임무 UAV가 스텔스로 따라가서 자신의 임무를 완수하는 기능이 필요한 경우에는 유도 UAV의 자세 정보 추정 속도를 실시간으로 처리 해야만 한다. 최근까지 영상처리와 칼만 필터를 사용해서 앞서가는 유도 UAV의 자세정보를 정밀하게 추정하는 연구가 수행되어 왔으나 처리과정의 순차처리로 인해 처리속도에 있어 문제점이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리에 있어 처리영역을 전체영역이 아닌 물체를 포함하는 ROI 영역으로 한정하고 또한 연속적인 처리 과정을 OpenMP 기반의 멀티스레드로 분배하고 스레드동기를 맞추어서 병렬 형태로 처리함으로써 자세정보 추정 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구현 결과를 통해서 기본의 처리에 비해 45%이상 처리 속도를 향상시킴으로써 실시간처리가 가능하게 되어 임무 UAV의 추적 기능 향상을 통한 임무 완수 가능성을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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