유도탄 가속도 제어에 일반적으로 널리 사용되는 Three-Loop 조종 알고리듬은 유도탄에 탑재된 IMU에서 제공되는 가속도 및 각속도 정보를 사용한다. Three-Loop 조종 알고리듬에 입력되는 가속도 명령은 유도탄의 무게 중심에서 발생하는 가속도로 주어지기 때문에 IMU에서 획득되는 정보 역시 무게 중심에서의 값으로 주어져야 한다. 하지만, 유도탄의 내부 배치 설계나 추진기관의 연소 등에 의하여 IMU가 유도탄의 무게 중심이 아닌 임의의 위치에 배치되는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 Three-Loop 조종 알고리듬에서 피드백 되는 가속도 정보가 유도탄의 무게 중심이 아닌 임의의 위치에서 획득된 값일 경우, IMU 탑재 위치 및 유도탄 무게 중심 변화율이 유도탄 조종 알고리듬 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적인 대전차 유도탄에 대하여 이득 및 위상 여유 분석을 수행하였다.
현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
최근 증가하고 있는 선박의 충돌 사고 예방을 위하여 인공지능 기반의 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 자율운항선박 관련 연구들은 자율운항시스템의 크기와 비용으로 인해 주로 중대형 선박을 그 대상으로 하고 있으며, 여기에 사용되는 센서들은 소형선박에 탑재하기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서 이 논문은 소형선박의 자율운항을 위하여 GPS와 IMU 센서를 탑재한 경로 추적 시스템을 제안한다. GPS와 IMU 센서는 선박의 정확한 위치 파악을 위하여 활용되며, 이를 통하여 제안 시스템은 소형선박 모형을 수동으로 제어하여 경로를 생성하고, 이후 소형선박이 동일한 경로를 이동할 시 Pure Pursuit 알고리즘을 이용하여 경로를 추적하도록 한다. 그 결과, 이 연구는 경량화된 저가의 센서들을 이용하여 소형 선박의 자율운항 시스템을 저비용으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
45(GNSS, SIIS, GIS, ITS) 기술의 핵심이 되는 공간정보의 상호 공유 극대화를 위하여 원격지 공간 데이터 공유 및 제공을 위하여 45-Van 시스템을 개발해오고 있다. 45-Van 시스템은 GPS/IMU, 레이저, CCD 영상, 무선통신기술을 통합 연계하여 현장에서 GIS용 DB 정보 등과 같은 45 핵심 DB정보 및 정확한 위치 정보를 직접 획득 생산이 가능하다. 즉, 4S-Van은 GPS와 IMU의 통합으로 카메라의 위치 및 자세를 결정하며, 두 대의 CCD카메라로 전방을 촬영하여, 공간전방 교회법(Space Intersection)으로 피사체의 위치해석을 하게 되고 기존의 벡터 DB 체계와 호환됨으로써 데이터베이스의 구축 및 현장활용이 가능하도록 할 수 있는 기술이다. 또한 적외선 카메라 및 무선 통신 기술을 활용한 다양한 응용이 가능하다. 본 논문에서는 GPS, CCD 카메라, IMU의 차량 탑재에 의한 45-Van 설계와 기능에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 있는 실외와 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 없는 실내에서 Wi-Fi(Wireless Fidelity)를 이용한 안드로이드 기반의 위치 정보 시스템을 설계 및 구현하였다. 보행자의 위치를 실내에서 추정하기 위해서는, 보행자의 위치에 상관없이 절대위치를 구하는 것이 필요하고, 보행자의 움직임에 따라서 상대위치를 연속적으로 추정하는 것이 필요하다. 보행자의 초기위치를 추정하기 위해서 Wi-Fi fingerprinting을 사용하였다. 기존의 Wi-Fi fingerprinting에서 가장 위치 오차가 작은 WKNN(Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘의 단점을 보완한 EWKNN(Enhanced Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용해 위치의 정확도를 높였다. 그리고 보행자의 상대위치를 추정하기 위해서는, 스마트폰에 탑재되어 있는 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용하였기 때문에 추가적인 장비가 필요하지 않았다.
모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑시스템은 각 센서의 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가하기 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본석으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라와 향후 추가될 센서인 레이저, 오도미터(Odometer) 등의 센서가 추가될 경우를 고려하여 멀티 센서 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하였다. 또한 동기화에 필요한 각 센1서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하고 실험하였다.
본 논문은 플라잉디스크에 탑재된 계측모듈의 IMU 데이터를 이용하여 롤링 및 피칭모멘트 감쇠미계수를 추정하는 방식을 새롭게 제시한다. 제안한 방식은 반복된 수 회의 원반 비행 실험을 수행하여 데이터를 구축한 뒤 공력 계수를 추정하므로, 풍동이나 전산유체해석을 이용하는 방법에 비해 수월한 실험적 대안이 될 수 있다. 추정한 공력 계수는 플라잉디스크의 비행동역학 모델을 토대로 구현한 시뮬레이터에 적용하여 비행 궤적을 예측하는 것에 이용되었으며, 이를 GPS의 위치 궤적과 비교함으로써 성능을 검증하였다.
웨어러블 디바이스의 대중화에 따라 디바이스 내에 탑재된 다양한 센서를 활용하여 동작 인식, 헬스케어, 안전 보조 등 다양한 스마트 서비스를 제공하는 애플리케이션이 급증하고 있다. 본 논문에서는 9축 관성 센서가 탑재된 스마트워치를 이용하여 운전자를 인식하고, 운전 중 운전자의 자동차 핸들의 회전각을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 i) 스마트워치 위치 인식, ii) 운전자 인식, iii) 핸들의 회전각 계산, 3가지 단계로 구성되어 있다. 이를 위해, IMU 센서와 아두이노(Arduino)를 이용하여 웨어러블 디바이스의 시제품을 자체 제작하고 제안하는 시스템을 구현 하였다. 실험을 통해 핸들의 회전 방향을 높은 정확도로 계산할 수 있고 회전각 또한 평균 $11.77^{\circ}$의 낮은 오차를 보여 제안하는 시스템의 실효성을 입증하였다.
IKONOS, SPOT-5, OrbView-3, 4와 같은 위성들은 기존의 위성들보다 향상된 방사영역과 기하학적으로 안정된 고해상력 위성영상을 갖게 될 것이며, 탑재된 GPS와 IMU, Star Trackers 등에 의해 고정밀의 궤도위치와 자세자료가 제공될 예정이다. 이러한 정보들은 지상기준점수를 줄일 수 있는 가능성을 보여주고 있으며, 더나가 지상기준점을 이용하지 않고 직접 위성영상을 이용하여 위치결정을 할 수 있다. 본 연구에서는 SPOT-3호와 KOMPSAT-1호 위성영상의 궤도요소계산을 위한 수학적 모델을 개발하였으며, 개발된 모델은 고해상위성영상의 활용이 현실화될 경우 이들 영상을 처리하기 위해 쉽게 확장될 것이다.
모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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