• 대한기계학회논문집A
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• 제21권1호
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• pp.62-72
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• 1997

High flexibility and productivity using industrial robots are being achieved in manufacturing lines with off-line robot programmings. A good off-line programming system should have functions of robot modelling, trajectory planning, graphical teach-in, kinematic and dynamic simulations. Simulated results, however, can hardly be applied to on-line tasks until any calibration procedure is accompained. This paper proposes a visual calibration scheme in order to provide a calibration tool for our own off-line programming system of SCARA robots. The suggested scheme is based on the position-based visual servoings, and the perspective projection. The scheme requires only one camera as it uses saved kinematic data for three-dimensional visual calibration. Predicted images are generated and then compared with camera images for updating positions and orientations of objects. The scheme is simple and effective enough to be used in real time robot programming.

• 한국정밀공학회지
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• 제32권6호
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• pp.537-542
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• 2015

The measurement of 3D shape is important in inspecting the quality of product. In this paper, we present a 3D shape measurement system of fastener using a camera and a slit laser. Calibration structure with slits is used in the extrinsic calibration of the camera and laser. The pose of the camera and laser is computed under the same world coordinate system in the calibration structure. Reflection of laser light on the metal surface causes many difficulties in the robust detection of them on image. We overcome this difficulty by using color and dynamic programming. Motor stage is used to rotate the fastener to recover the whole 3D shape of the surface of it.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.814-822
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• 2022

The deployment of sensors for Structural Health Monitoring requires a complicated network arrangement, ground truthing, and calibration for validating sensor performance periodically. Any conventional sensor on a structural element is also subjected to static and dynamic vertical loadings in conjunction with other environmental factors, such as brightness, noise, temperature, and humidity. A structural model with strain gauges was built and tested to get realistic sensory information. This paper investigates different deep learning architectures and algorithms, including unsupervised, autoencoder, and supervised methods, to benchmark blind drift calibration methods using deep learning. It involves a fully connected neural network (FCNN), a long short-term memory (LSTM), and a gated recurrent unit (GRU) to address the blind drift calibration problem (i.e., performing calibrations of installed sensors when ground truth is not available). The results show that the supervised methods perform much better than unsupervised methods, such as an autoencoder, when ground truths are available. Furthermore, taking advantage of time-series information, the GRU model generates the most precise predictions to remove the drift overall.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.430-431
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• 2012

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2008년도 춘계학술발표대회 및 제14회 신소재 심포지엄
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• pp.36.1-36.1
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• 2008

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.30-32
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• 2004

With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3A호
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• pp.305-313
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• 2008

본 연구에서는 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려한 수치해석방법을 사용하여 구한 도로교의 동적하중허용계수(DLA)를 LRFD 형식으로 신뢰도이론의 2차 모멘트법을 적용하여 보정하였다. 대상교량은 건설교통부에서 제정한 "도로교 상부구조 표준도"에 수록되어 있는 단순 PSC빔교와 단순 강판형교, 그리고 LRFD로 설계된 개구제형 단면을 갖는 강박스형교를 사용하고, "보통의 도로"에 대하여 생성시킨 10개의 노면조도를 사용하였다. 차량은 5축 트랙터-트레일러인 표준트럭(DB-24)을 3차원 차량모델로 모델링하고, 교량은 주형을 보요소로, 콘크리트 바닥판은 쉘요소로 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Rigid Link를 사용하여 3차원으로 모델링하였다. 3가지 형식에 대한 10개의 교량에 각각 10개의 노면조도를 사용하여 해석적 방법으로 구한 100개의 해석결과와 OHBDC에서 사용한 보정 식을 사용하여 PSC빔교, 강판형교, 강박스형교 및 전체 대상교량에 대한 LRFD 형식의 DLA를 통계적으로 추정하였다.

• 항공우주기술
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• 제11권1호
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• pp.98-102
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• 2012

비냉각형 열상 시스템에 대한 관심이 국방 및 항공우주 분야에서 증가하고 있다. 특히, 국방분야 무기체계에서는 무인화 및 주야간 적군 탐지를 위한 요소기술로 활용되고 있다. 비냉각형 열상 시스템의 연구 분야 중 저비용, 저전력, 소형화를 위한 비냉각형 TEC(Thermal Electric Cooler)-less 열상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 TEC-less로 운영하기 위해서는 최적화된 불균일보정 계수의 추출 및 적용이 요구된다. 본 논문에서는 TEC-less로 최적화 된 보정 계수 획득 방법으로 선형 보간법을 이용한 보정 계수 추정 방법인 DCCE-LI(Dynamic Calibration Coefficient Estimation with Linear Interpolation)을 제안하고, 실험을 통해 제안 기법이 기존의 정적 보정 계수를 적용한 것에 비해 IR 영상 품질이 우수하고, 실시간 보정 계수 추정이 가능함을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.27-37
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• 2022

In this paper, we presents a Multiple User Multiple Input Multiple Output (MU-MIMO) test-bed system for Time Division Duplex (TDD) Long Term Evolution-Advanced (LTE-A). Using two parameters, the condition number of the channel matrix and the path gain, the MU-MIMO system could switch pre-coder to maintain target Bit Error Rate (BER) level. This paper also introduces a calibration procedure for compensating error of Radio Frequency (RF) paths of the antennas and RF transceivers. From experimental measurements, dynamic pre-coding scheme could maintain target BER, set to 10^-3, with the pre-coder set configured with Zero Forcing (ZF), Tomlinson Harashima Pre-coding (THP), Lattice Reduction (LR). The simplest pre-coder ZF is adopted in stable channel, and when path gain become less than 0.25, LR is adopted. Lastly, when condition number of channel matrix become larger than 7, THP is adopted.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.179-201
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• 2004

지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.