This paper presents a novel method for power system harmonic estimation based on the Park transform. The proposed method firstly extends the signal to a group of three-phase signals in a-b-c coordinate. Then, a linear fitting based method is adopted to estimate the fundamental frequency. Afterwards, the Park transform is utilized to convert the three-phase signals from a-b-c coordinate to d-q-0 coordinate. Finally, the amplitude and phase of a harmonic component of interest can be calculated using the d-axis and q-axis components obtained. Simulation studies have been conducted using matrix laboratory (MATLAB) and power system computer aided design/electromagnetic transients including direct current (PSCAD/EMTDC). Simulation studies in MATLAB have considered three scenarios, i.e., no-frequency-deviation scenario, frequency-deviation scenario and the scenario in the presence of inter-harminics. The results have demonstrated that the proposed method achieves very high accuracy in frequency, phase and amplitude estimation under noisy conditions, and suffers little influence of the inter-harmonics. Moreover, comparison studies have proved that the proposed method is superior to FFT and Interpolated FFT with the Hanning Window (IpFFTHW). Finally, a popular case in PSCAD/EMTDC has been employed to further verify the effectiveness of the proposed method.
본 연구의 주요 목적은 서로 다른 측지기준계인 동경측지계와 세계측지계간의 좌표 변환을 위한 연구이다. 이를 위하여 Bursa-Wolf 모델, Molodensky-Badekas 모델 및 Veis 모델을 이용하여 7변환 계수를 결정하였다. 또한 동경데이텀으로부터 세계측지계로 변환하기 위한 다중회귀식 방법도 적용하였다. 공통점 중에서 비상사성인 과대 오차인 점을 분석하고 제거하여 935점의 국가기준점 성과를 변환 계수 결정을 위한 공통점으로 이용하였다. 각 모델별로 결정한 변환 계수를 적용하여 상사 변환에 의한 3, 4등 삼각점 9,917점에 대한 좌표변환을 수행하였으며 변환 정확도를 평가하였다. 그 결과, Bursa-Wolf 모델과 Molodensky-Badekas 모델을 이용하여 결정한 변환 계수가 Veis 모델에 비하여 더 적합하다는 것을 알 수 있었다. 다중회귀식에 의한 변환 정확도는 상사 변환 모델보다는 다소 저하되는 경향을 보였다. 변환 계수의 추정 정밀도와 변환 정확도 및 변환 잔차의 패턴을 분석한 결과, 최적의 국가 좌표변환 모델은 Molodensky-Badekas 모델이라고 판단된다.
현재, 국내 CNC 산업분야는 제조업의 패러다임 변화에 따라 공작기계에 첨단 기술의 적용이 활발하게 추진되고 있다. 즉, 공작기계의 제어를 담당하는 CNC의 IT화는 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 하지만 공작기계 분야에 모션제어 전문기술 부족의 가장 큰 이유는 PC기반의 컨트롤러의 경우 비중을 많이 차지하는 윈도우즈 언어를 사용하기 보다는 G-Code를 직접 좌표에 맞춰 코딩하거나 값비싼 외산 S/W를 통해 변환 하는 경우가 대부분이기 때문이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 CAD 데이터를 손쉽게 G-Code 데이터로 변환할 수 있는 G-Code 변환 프로그램 및 CAD&CAM과 응용 소프트웨어를 개발하고 이 변환된 데이터를 바로 로봇을 통해 원하는 동작을 시킬 수 있는 전용 모션 컨트롤러를 구현한다.
As a basic step of interfacing CAD and CAM, it is required to convert thedrawing data into manufacturing information automatically. In this study the developed system carries out feature recognition from the orthographic views of press mold containing various pockets. Using rhe recognized output data, 3 dimension- al model is built using ADS and AME in order to check the result of recognition. The system consists of 4 main parts, suchas, Preprocessing, Coordinate handling, Feature recognition and 3D-modeling. The system shows a good application example which can interface the design and manufacturing stage in CAD/CAM system on PC level
본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.
디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 윈도우(Windows) 기반의 데스크탑 환경에서, 특히 컴퓨터 게임에 관련된 응용 프로그램들에서 활발하게 사용되는 Direct3D가 제공하는 핵심적인 기능들과 함수들을 리눅스 환경에서 OpenGL 라이브러리를 기반으로 에뮬레이션 형태로 제공하고자 한다. 리눅스(Linux) 운영 체제 하에서는 일반적으로 X 윈도우 시스템과 OpenGL 라이브러리만 사용 가능한 컴퓨터 그래픽스 환경이 제공된다. 이 상황에서는, 우선적으로 윈도우 기반의 PC에서 Direct3D를 기반으로 개발된 게임 프로그램들이나 사용자 인터페이스 등을 컨버전하는 변환 작업에서 이러한 에뮬레이션 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 DirectX 9.0을 기준으로, 많이 사용되는 함수들을 선별하여 이들을 지원함으로써, 최종적인 전체 구현의 프로토타입을 확보하였다. 본 논문의 구현은 3차원 좌표 변환(3D coordinate transformation), 광원 및 재질(light & material), 텍스처 매핑(texture mapping), 애니메이션(animation) 등을 지원하여, 이를 이용하여 다양한 응용 프로그램 예제들과 실제 게임 캐릭터의 애니메니션 스크립트를 성공적으로 실행하여, 유용성을 입증하였다.
본 연구에서는 지하채광 발파에 따른 암반광주에서의 변위 및 진동을 측정하는 방법을 통해 디지털 이미지 영상상관 기법(DIC)이라는 기술의 적용성을 시험하였다. 디지털 이미지 영상상관 기법은 고속 사진촬영 기술과 접목하면 구조물 또는 대상물의 전면변화 속성을 2차원 또는 3차원 좌표로 변환할 수 있는 우수한 광학영상 처리능력을 제공한다. 이렇게 측정된 좌표들은 구조물이나 대상물의 변위, 변형률, 속도 등을 계산하는 데 사용된다. 이 기술은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되고 있으며, 그 밖의 많은 분야로도 적용성을 확장해 나가고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 DIC 시스템과 기존의 진동계측기를 사용하여 발파로 발생된 변위와 진동을 측정함으로써 그 성능을 서로 비교하였다. 현장시험 결과, 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 이로부터 DIC 시스템을 이용한 발파 진동 및 변위 측정에 대한 적용성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 유체 속에서의 로봇의 방향전환 메커니즘의 성능을 개선하고 최적화하기 위하여 물 속 자연환경에 최적화되어 있는 물고기의 CST(CST:C-shape sharp turn) 패턴을 모방하여 물고기 로봇의 꼬리 관절 궤적을 신경회로망(neural network)을 사용하여 제안하였다. 물고기의 CST 패턴을 모방하기 위해 CST 패턴을 순차적으로 기록한 정보를 수치적으로 변환하여 좌표 데이터를 생성하고 함수화하였다. 함수화된 모션 함수를 물고기 로봇의 상대 관절각으로 변환하였으나, 구해진 상대 관절 궤적은 잉어의 순차적 기록에 의해 구해진 각도이므로 분해능이 떨어져 실제 물고기 로봇의 제어에 적용하기 어렵다. 그러므로 상대 관절 궤적을 일반화 기능이 뛰어난 신경회로망을 사용하여 보간하고 물고기 로봇에 적용하였다. 모의실험을 통하여 신경회로망을 이용한 상대 관절 궤적 함수가 고차의 다항식 궤적 함수에 비하여 물고기 로봇의 CST 모션에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
깊이 영상을 이용한 동작 인식 시스템에서는 효율적인 알고리즘 적용을 위하여 깊이 영상을 3차원 점군 데이터로 구성되는 실제 공간으로 변환하여 알고리즘을 적용한 후 투영공간으로 변환하여 출력한다. 하지만 변환 과정 중 반올림 오차와 적용되는 알고리즘에 의한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 3차원 점군 데이터에서 깊이 영상으로의 변환 시 반올림 오차와 영상의 크기 변화에 따른 데이터 손실이 발생하지 않는 효율적인 방법과 이를 하드웨어로 구현 하는 방법을 제안 하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였고, Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA 보드에 탑재하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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