본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
ITU에서는 고정 위성 업무(이하 FSS: Fixed Satellite Service) 하향 회선(space-to-earth)용으로 광범위하게 사용 되어온 3,400$\sim$4,200 MHz 대역을 IMT 대역으로 검토한 바 있다. 이에 본 논문에서는 이 대역에서 다수의 IMT 기지국들이 FSS 위성지구국에 미치는 간섭 영향을 이론적으로 분석한 후, 시뮬레이션을 통해 기지국 안테나의 틸트(tilt) 각도 및 3 섹터(sector) 등에 의한 간섭 경감 기법을 고려하여, IMT 기지국과 FSS 지구국간의 주파수 공유 연구 결과를 고찰한다. 또한, 장기간(long-term) 및 단기간(short-term) 간섭 기준치를 이용, 두 무선국간의 주파수 공유를 위 한 FSS 지구국 조정 영 역(coordination area)을 도출하여 향후 3,400$\sim$4,200 MHz 대역에서 IMT 서비스와 기존 FSS 서비스간의 주파수 공유 기준치를 제공하고자 한다.
본 논문은 3 축 영상 장치를 기존의 2 축 경계 로봇에 적용하는 설계안을 제시하고 이러한 기동형 경계 로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 또한 가상 시뮬레이션을 이용하여 목표 추적 알고리즘을 검증하였다. 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하고, 역기구학을 이용하여 획득한 목표 지향 벡터를 생성해 낼 수 있는 기동형 경계 로봇의 팬, 틸트 회전 요구 각도와 카메라 영상의 안정화를 위한 롤 회전 요구각도를 계산하였다. MATLAB 과 ADAMS 를 이용하여 기동형 경계 로봇의 가상 모델을 생성하고, 가상의 목표물의 움직임에 대한 가상 모델의 운동을 확인하여 영상 기반의 목표 추적 알고리즘을 검증하였다.
In this paper, the power spectral analysis and fractral dimension analysis of heart rate variability(HRV) were performed to evaluate effects of orthostatic stress with head-up tilt on autonomic nervous system(ANS) for 24 young and healthy subjects(age: $24{\pm}5yr$.). The ECG and respiration signals were recorded at the tilt angle of $0^{\circ},\;15^{\circ},\;30^{\circ},\;45^{\circ},\;70^{\circ}$ and $90^{\circ}$ successively for 5 minutes per each stage under the condition of frequency controlled respiration (0.25Hz). Heart rate(HR) gradually increased as the angle increased. Similarly, according to the increment of angle, normalized low frequency(LF) component(0.05-0.15Hz) gradually increased, whereas normalized high frequency(HF) component (0.20-0.30Hz) was reduced. From these results it is speculated that orthostatic stress, head-up tilt, results in the prevalence of sympathetic tone in autonomic balance with the increment of sympathetic tone and the decrement of parasympathetic tone, which seems to mean that autonomic nervous system plays a major role in compensating for disturbances of cardiovascular system due to it.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
When a robot navigates in an outdoor environment, a curb or a sidewalk separated from the road can be used as a robust feature. However, most algorithms could detect the curb only in the straight road, and could not detect highly curved corners, ramps, and so on. This paper proposes an algorithm which enables the robot to detect and follow the curbs in various types of roads. In the proposed method, the robot tilts a laser scanner and computes the error between the predicted and the measured distances to the road in front of the robot. Based on this error, the curbs at corners and curves can be classified. It is also difficult to detect a curb near a ramp because of its low height. In this case, the robot also tilts a laser scanner to detect the curb beyond the ramp. Once the robot classifies the road into the curve, corner, ramp, the robot selects the proper navigation strategies depending on the classified road types and is able to continue to detect and follow the curb. The results of a series of experiments show that the robot can stably detect and follows the curb in curves, corners and ramps as well as the straight road.
본 논문은 모바일 광학식 손떨림 보정(OIS) 움직임 검출부의 성능과 안정도를 높이기 위하여 퍼지기반 손떨림 상태 검출 및 오차 보상 알고리즘의 설계 및 구현을 기술한다. OIS 움직임 검출을 위한 자이로 센서 출력에는 소자의 고유 오차가 포함되어 있기 때문에 신속한 손떨림 보정과 안정적인 손떨림 상태 검출을 위해서 정확한 오차 보상이 요구된다. 본 연구에서는 퍼지 알고리즘을 기반으로 낮은 연산량을 통해서 손떨림 주파수에 대한 각도 및 위상 오차를 신속하게 줄여서 보정 성능을 개선하였다. 또한 손떨림 각도 크기에 따라 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트} 등의 손떨림 상태를 적절히 구분해서 시스템의 안정성을 향상시켰다. 모바일 OIS 움직임 검출부를 위해 제안된 알고리즘의 성능 및 안정도를 실제 손떨림과 같은 2~12Hz 주파수 범위의 ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ 손떨림 진동에 대해서 정량적 및 정성적 실험으로써 평가하였다. 실험결과를 통해서 기존 BACF/DCF 알고리즘과 비교해서 평균 3.71dB의 개선된 성능을 검증하였고, 4가지 손떨림 상태를 안정적으로 검출하는 동작을 확인하였다.
소형무인기의 틸팅방식 추진장치로 소형덕티드팬을 적용하였을 때 나타나는 공력특성을 분석하기 위해 직경 104mm 전기추진 덕티드팬의 공력특성을 풍동시험을 통해 살펴보았다. 소형무인기 운영조건에서 나타나는 현상을 살펴보기 위해 OPPAV 축소시제기의 제자리비행, 전진비행 및 천이비행 조건을 시험조건으로 채택하였으며, 6분력 발란스를 사용하여 덕티드팬의 추력 및 측력, 토크를 측정하였다. 비행체 주날개 및 꼬리날개에 영향을 미칠 수 있는 팬 후류를 파악하기 위해 5공 프로브를 사용하여 덕트 후방 250mm 단면의 3차원 속도벡터를 측정하였다. 제자리비행 및 전진비행 조건에서 덕티드팬의 추력 및 토크 특성을 파악하였으며, OPPAV 축소시제기에 적용하기 위한 조건을 도출하였다. 천이비행 조건에서 틸트각 40° 이하에서는 각도가 변하여도 추력이 유지되는 특성을 보이고 있으며 그 이후 각에서는 점차 증가하는 경향이 나타났다. 측력은 틸트각 75°까지 지속적으로 증가하는 경향이 나타났다. 제자리비행 및 전진비행 조건에서 60m/s 수준의 축방향 속도성분과 12m/s 수준의 원주방향 속도성분이 측정되었다. 틸트각이 증가함에 따라 축방향 속도 최대값 위치가 회전중심선을 벗어나는 경향이 나타나고 있으며, 단면 와류 중심도 유사한 위치로 이동하는 경향이 나타나고 있다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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