• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.521-526
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• 2012

제조공정을 통해 생산된 화살의 성능은 화살의 이동궤적(궁사의 패러독스)과 탄착점의 집적도에 따라 좌우된다. 특히 동일한 환경에서 반복적으로 화살의 슈팅실험을 수행할 경우, 반복실험에서 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 화살 성능 평가에서 중요한 객관적 지표가 된다. 그러나 화살의 탄착점에 대한 분석은 현재 상용화된 기술이 부족하며, 기존의 연구들은 화살의 성능에 영향을 미치는 제조공정 변수(화살깃, 화살촉, 화살의 곧기, 중량, 외경, 스파인)만을 최적화하려는 방향으로 기술력이 집중되어 있다. 본 논문에서는 화살의 주요성능지표인 화살의 탄착점 측정 자동화를 위해, Mamdani 퍼지 추론 시스템(Mamdani Fuzzy Inference System)과 도형의 닮음(Similarity of Polygon)을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템을 제안한다. 라인레이저(Line Laser)와 포토다이오드어레이(Photo Diode Array)를 이용하여 고속(약 275km/h)으로 이동하는 화살의 탄착점 데이터를 계측하고, 계측된 데이터를 퍼지 추론과 도형의 닮음을 이용하여 화살의 탄착점으로 사상(Mapping) 시킨다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.548-553
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• 2014

제조공정을 통해 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 방법으로, 활과 화살을 오랫동안 사용해 온 사냥꾼이나 레저 스포츠 용품을 만드는 기술자, 그리고 전문가의 개인적인 경험 등이 사용된다. 또한, 반복슈팅실험을 통해 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표이다. 탄착점 집적도와 초고속카메라를 통해 촬영된 비행중인 화살의 이미지를 이용하여, 화살의 성능에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 화살의 특성(길이, 무게, 스파인, 오버랩, 곧기)과 탄착점의 분포간의 상관관계에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 탄착점 분포를 수치적으로 출력할 수 있는 시스템을 개발하고, 생산된 화살이 가지는 특성과 탄착점 사이의 상관관계모델을 구현하는 것이 목적이다. 모델의 입력은 화살이 가지는 특성(스파인, 곧기)이 사용되고, 출력은 화살의 노크 각도를 120도씩 회전시키면서 3번 반복 슈팅하여 얻어지는 삼각형 모양 좌표의 MAD(mean absolute distance)를 이용하였다. 상관관계 모델을 구현하기 위해서 입출력 학습데이터를 수집하였고, 모델의 구현을 위해서는 인공신경회로망(Artificial neural network, ANN)을 사용하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제21권1호
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• pp.76-84
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• 2012

This paper presents the measurement system of arrow's point of impact using laser scan camera and describes the image calibration method. The calibration process of distorted image is primarily divided into explicit and implicit method. Explicit method focuses on direct optical property using physical camera and its parameter adjustment functionality, while implicit method relies on a calibration plate which assumed relations between image pixels and target positions. To find the relations of image and target position in implicit method, we proposed the performance criteria based polynomial theorem model that overcome some limitations of conventional image calibration model such as over-fitting problem. The proposed method can be verified with 2D position of arrow that were taken by SICK Ranger-D50 laser scan camera.