예인형 선배열 소나에서 기존의 선배열 빔형성 기법을 적용하면 예인함 기동시 선배열 형상 변형에 의해 심각한 성능 저하 현상이 나타난다. 이러한 문제 해결을 위해 센서배열 변형을 고려한 견실한 빔형성 기법은 선배열 형상 추정을 위해 칼만필터를 이용한 형상 추정기법을 이용하고, 변형보상 빔형성을 위해 선배열 세그먼트 기울기 추정값을 이용하는 변형보상 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 기존의 빔형성 기법을 적용하여 시뮬레이션에 의해 제안된 기법의 보상성능을 입증 하였다.
항공기 비행 시, 조종면에 고장이 발생하였을 때 이를 검출하여 제어기를 수정하거나 다른 제어기로 전환하는 방식을 주로 사용한다. 본 논문은 작동기에 고장 발생시 임의의 고장검출 알고리듬을 사용하여 고장을 검출하여, 제어기를 수정/전환하는 방식을 사용하지 않고, 신경회로망과 PCH(Pseudo-Control Hedging) 기법을 이용하여, 발생된 고장정도에 따라 제어기 스스로 판단하여 대체 조종면으로 보상해 주는 재형상 비행제어법칙을 제시한다. 제어시스템은 DMI(Dynamic Model Inversion) 기법을 적용한 내부루프(SCAS : Stability Command Augmentation System)와 Coordinate Turn을 위한 Y축 가속도 피드백 외부루프로 구성한다. 특히 고장 보상을 위해 작동기 포화를 방지하는 PCH 기법을 이중으로 적용하였다. 끝으로 몇 가지 고장상황에 따른 시뮬레이션을 통해 그 가능성을 검증하였다.
In this paper, we propose a new shape compensation scheme to make up for the difference in groove radius between the formed tools and the machined bearing raceways, which inherently takes place during machining the ball bearing raceways by the turning process using conventional formed tools. The associated conventional methods of the formed tool design and its modification such as a simple depth compensation method and a graphical compensation method are introduced and the latter, which has been known to be the better of the two, is experimentally investigated in detail to reveal its drawback. The algorithm is given and it is applied to develop a formed tool design program. The program developed by the presented approach is successfully applied to design the formed turning tool for the bearing raceways.
소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위해 물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장하는 합성 어퍼쳐 소나에 대한 연구와 실험이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 빔 영역에서 어레이를 합성하는 FFTSA(Fast Fourier Transform Synthetic Aperture) 기법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터로 부어레이 간의 시-공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다.
In this study, the formed tool is used to machine of bearing raceway and a shape compensation scheme is proposed to compensate for shape of it in turning process. It is introduced the conventional design method of the formed tool; a simple depth compensation method and a drawing compensation method. And it is performed to investigate in detail properties of the formed tool about a tool angle and problems of a turning process of bearing raceway using the formed tool. The applicability of the proposed scheme is examined by comparing the experimental results obtained by a new designed formed tool with those obtained by a conventional tool.
소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방법으로 합성 어퍼쳐 소나 (SAS : Synthetic Aperture Sonar)에 대한 연구와 실험이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 한국 근해에서 견인 어레이를 통해 획득한 데이터를 이용하여 합성을 하는 실험을 수행하였다. 실제 상황에서 형상이 왜곡된 견인 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상해주고, 대표적인 합성 기법인 ETAM 기법과 같이 어퍼쳐 영역에서 합성을 하는 실험을 하였다. 함속이 일정하게 유지되는 구간의 데이터에 대해 실험한 결과 표적 신호의 코히어런스가 유지되는 약 1분여 동안 SNR이 높아지고 주엽 (main lobe)의 빔폭이 좁아지는 합성 효과가 나타남을 알 수 있었다. 또한 시간이 지남에 따라서도 합성 효과가 지속적으로 나타남을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 기반의 토크 분배 함수를 이용한 스위치드 릴럭턴스 모터의 토크 맥동 저감 기법을 제안한다. 일반적으로 스위치드 릴럭턴스 모터의 토크 맥동 저감 기법은 선행된 실험결과와 모터 파라미터의 변화에 대한 관측을 통해 오프라인으로 토크 분배 함수를 최적화한다. 이때, 모터의 높은 인덕턴스는 전류가 토크 분배 함수를 잘 추종하지 못하게 하여 의도치 않은 토크 맥동을 유발한다. 게다가 오프라인으로 토크 분배 함수를 계산하기 때문에 모델의 오차 및 변화에 따라 보상 성능이 저하 될 수 있다. 제안하는 제어기법은 퍼지 제어기를 이용하여 순시적으로 토크 분배 함수의 형상을 정정함으로써 토크 맥동을 저감한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 우수성을 보인다.
본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.
본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.
얼굴 영역의 정확한 위치를 정확히 찾는 것은 얼굴 인식을 위한 핵심적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 조명조건, 표정, 배경의 변화에 무관하게 얼굴의 구성요소를 검출할 수 있는 강건한 기법을 제안한다. 수평 방향의 상대적으로 어두운 화소값을 갖는 눈썹, 눈, 입 둥과 같은 독립된 얼굴 요소를 검출하기 위해 형상 분해 국부 최적 임계치 기법을 적용하며 얼굴을 구성하는 간단한 기하학적 조건을 만족하는 얼굴 요소의 그룹을 검색함으로써 순수 얼굴영역을 검출한다. AR-face 데이타베이스의 영상에 적용한 결과, 두꺼운 안경테에 의해 눈썹이 가리워진 특수한 경우를 제외한 거의 모든 영상에 대해 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있었고, 얼굴의 대칭성을 이용해 회전과 이동 변화를 보상할 수 있으므로 강건한 얼굴 인식의 전처리 과정으로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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