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.
Rail geometries such as cant, grade and curvature can be easily represented by means of a track coordinate system. In this analysis, in order to derive a dynamic and constraint equation of a wheelset, the track coordinate system is used as an intermediate stage. Dynamic and constraint equations of railway vehicle bodies except the wheelset are written in the Cartesian coordinate system as a conventional method. Therefore, whole dynamic equations of a railway vehicle are derived by combining wheelset dynamic equations and dynamic equations of railway vehicle bodies. Constraint equations and constraint Jacobians are newly derived for the track coordinate system. A process for numerical analysis is suggested for the derived dynamic and constraint equations of a railway vehicle. The proposed dynamic analysis of a railway vehicle is validated by comparison against results obtained from VI-RAIL analysis.
본 논문에서는 광학 시스템의 대칭성을 이용하여 프리젠테이션시 마우스와 같이 사용할 수 있는 레이저펜 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 비슷한 상황에서 사용될 수 있는 자이로스코프 타입 포인팅 디바이스, 트랙볼 타입 포인팅 디바이스와 비교 실험한 결과 절대 좌표계를 이용하는 레이저펜 시스템이 가장 우수한 결과를 보였다.
본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
협동교전능력과 네트워크 중심의 교전에 대한 관심과 더불어 분산형 추적 시스템에 대한 연구는 중요하다. 이러한 분산형 추적 시스템 연구에 있어서 네트워크의 거대화에 의해 비선형 시스템에서의 추적 필터와 자료융합기술 개발이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 협동교전능력 응용을 위해 측지좌표계 기반의 분산형 추적 시스템에 적합한 트랙 융합구조에서 비선형 시스템 환경 하에 운용할 수 있는 비선형 자료융합 기법의 문제를 정립하고 그에 적용 가능한 기법들을 소개하고 성능을 비교 분석한다. 비선형 시스템에서는 최적의 트랙 융합 기법을 구현하는데 있어서 상호 공분산을 구할 수 없다는 것이 가장 큰 문제점이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 크게 간소화 기법과 근사화 기법의 두 가지 접근법이 있다. 간소화 기법에서는 sample mean과 Millman formula의 두 가지 추정치 융합 기법을 유도할 수 있고, 근사화 기법에서는 해석적 선형화 기법과 통계적 선형화 기법의 두 가지 추정치 융합 기법을 유도할 수 있다. 소개된 네 가지 융합 기법을 모의 실험한 결과 각 플랫폼의 추정치 공분산 정보만을 이용하여 필터의 매 단계에서 최적의 플랫폼을 선택할 수 있는 Millman formula 추정치 융합 기법과 적은 복잡도로 보다 정확히 플랫폼들의 상관 공분산을 근사화 할 수 있는 BCS 융합기법이 효율적임을 확인할 수 있다.
기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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