현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 정밀 행성 착륙을 위해 광학센서와 관성항법시스템을 이용한 지형보조 관성항법 시스템을 구현하였다. 또한 측정된 지형 데이터와 사전에 탑재한 지형 데이터간의 특징점 추출, 매칭, 추적의 영상 처리 과정을 수행하였고 이를 통해 특징점의 좌표를 추출할 수 있다. 반복 확장칼만필터를 이용한 항법 시스템은 기존 관성 항법 장치의 항법 오차 누적을 보상하여 보다 정밀한 항법 정보를 제공한다. 이는 향후 착륙선의 유도 및 제어 법칙과 결합하여 정밀 행성 착륙을 위한 시스템 구현에 적용이 가능하다.
2017년 9월 3일 북한에서 발생한 인공지진 신호가 기상청 지진관측망에 관측되었다. 진앙은 풍계리 핵실험 지역으로 지금까지의 실험 중 가장 강력한 실험이었다. 직접적 접근이 제한되는 상황에서 6차 핵실험에 의한 주변 지표변화 연구를 위해 고해상도 위성 자료를 활용하였다. 우선, 지표변위 관측을 위해 ALOS-2 위성 자료를 활용하여 레이더 간섭기법(InSAR: SAR Interferometry)을 적용하였다. 하지만 6차 핵실험 주변 지역의 대규모 지표변위와 강한 진동으로 인해 낮은 긴밀도(coherence) 값을 지니며 레이더 간섭도가 생성되지 않았다. 이는 강한 진동으로 인한 표면의 변화와 레이더 간섭도가 생성 가능한 최대 지표변위 관측 범위보다 큰 변위가 발생했기 때문으로 추정되며 이러한 한계를 극복하기 위해 오프셋 트래킹(Offset Tracking) 방법을 활용하였다. 오프셋 트래킹 방법은 6차 핵실험 전 후 위성 영상레이더의 강도 영상(Intensity)에 대한 교차상관기법(Cross-Correlation)을 이용하는 것으로 상관관계 추정을 위해 사용된 윈도우 크기에 따라 결과가 달라지는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 32부터 224까지 16단계로 윈도우 크기를 변화시키고 그 결과의 통계적 처리 후 지표변위를 생성하였다. 그 결과, 6차 핵실험 장소를 기준으로 만탑산 서쪽 지역에서 최대 3 m의 지표변위를 관측하였다. 또한, 고해상도 광학 영상을 활용하여 6차 핵실험에 의한 산사태 및 함몰지역으로 추정되는 지역을 확인하였다. 이러한 현상은 매우 강력한 지하 핵실험에 의한 것으로 판단되며 기존 음파 및 지진파를 이용한 핵실험 분석뿐만 아니라 고해상도 위성영상을 활용하여 비접근 지역에 대한 보조 분석 자료로 활용이 가능 할 것이다.
본 논문은 디지털 홀로그램 비디오를 서비스할 수 있는 서비스 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템은 현존하는 2차원 또는 3차원 영상/비디오를 서비스하는 시스템의 프레임, 즉 데이터 획득, 처리, 전송, 수신, 복원의 과정을 그대로 따른다고 가정한다. 이 시스템은 또한 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 디지털 홀로그램을 서비스하는 인터랙티브 동작 기능을 포함하고 있는데, 이 기능을 위해서 시청자의 시점에 해당하는 가상시점의 영상 정보를 생성하고, 이를 홀로그램으로 만들어 사용한다. 본 논문에서는 이 시스템의 주요 동작만을 포함하는 프로토타입을 구현하며, 이 시스템에는 데이터 획득을 위한 카메라 시스템, 카메라 캘리브레이션과 영상보정, 깊이와 빛의 세기 영상의 화질개선, 중간시점 영상 생성, 디지털 홀로그램 생성, 시뮬레이션과 광학장치에 의한 홀로그램 영상복원 기능을 포함한다. 제안한 프로토타입 시스템을 구현한 결과 한 프레임의 디지털 홀로그램을 생성하고 시뮬레이션에 의해 영상을 복원하는 데까지 약 352ms가 소요되었으며, 시뮬레이션 복원 대신 광학장치로 복원할 경우는 약 183ms의 시간이 소요되었다.
본 연구에서는 LabVIEW를 활용한 임베디드 태양추적장치가 개발되었다. 이 시스템은 LabVIEW로 작성된 소프트웨어, CompactRIO, C-계열의 모션 인터페이스 모듈, 아날로그 수집 모듈(DAQ:Data Acquisition), 스텝 드라이브, 스텝 모터, 피드백디바이스 그리고 기타 부품들로 구성되어져 있다. CompactRIO는 내부에 리얼타임 프로세서를 내장하고 있으며 이는 태양추적장치가 외부 제어없이도 자동으로 작동이 가능하게 한다. 태양 추적장치의 정확도를 높이기 위하여 천문학적인 방법과 광학적인 방법을 통합하여 개발하였다. 광학적인 방법에서는 피드백디바이스가 사용되었는데 4개의 CdS를 사용하여 지속적으로 피드백 신호를 컨트롤러로 공급하여 문제 발생시에도 태양을 지속적으로 추적한다. 태양의 고도 및 방위각의 데이터베이스는 미국의 Naval Observatory의 데이터와 비교하였다.
실시간 가상이미징 시스템은 스포츠 중계 방송에서 팀의 문양이나 점수, 거리와 같은 정보를 실제 운동장 위에 합성해 줌으로써, 일반적인 자막기의 단점을 보완할 수 있는 새로운 기술로 주목받고 있다. 카메라의 움직임에 그래픽을 정확히 연동시키기 위해서는 카메라의 각 축에 센서를 장착하는 방식과 실제 카메라 영상 자체를 분석하는 방식이 사용된다. KBS 기술연구소에서는 방송용 렌즈 기 줌(zoom), 포커스(focus) 부와 팬(Pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여, 실시간으로 3차원 그래픽의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템 'VIVA'를 개발하였다. 본 논문에서는 VIVA 시스템과 그 구현 기술을 소개하고자 한다. 정확한 카메라 추적을 위하여 주밍(zooming)시 발생하는 카메라 시점(view-point)의 이동을 렌즈의 광학주점 변이 데이터를 이용하여 계산하였으며, 줌 뿐만 아니라 포커스에 따른 화각 변화를 반영하였다. 3차원 그래픽에 기반하여 가상 이미징 시스템을 구현함으로써, 키프레임(keyframe) 애니메이션과 같은 유용한 그래픽 기술이 사용될 수 있도록 하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안게임과 대선 개표 방송에 사용되어, 스포츠 프로그램뿐만 아니라 근거리 촬영이 요구되는 스튜디오 프로그램 제작에도 사용이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 AVR 마이크로 컨트롤러를 사용하여 임베디드 태양추적장치를 개발하였다. 본 시스템은 Atmega128 마이크로 컨트롤러, 스텝 모터, 스텝 드라이브 모듈, CdS 센서 그리고 GPS 모듈 및 기타 부품들로 구성되어 있다. 태양추적장치는 광학적 방법과 천문학적인 방법에 의해 작동된다. 최초 태양추적은 천문학적인 계산방법에 의해 얻어진 결과에 따라 이루어지고 CdS에 의해 미세 조정이 이루어진다. 태양추적장치가 설치된 지점에서 GPS는 UTC(Universal Time Coordinated)와 위도 및 경도 데이터를 마이크로 컨트롤러에 전송한다. 전송되어진 데이터에 의해 실시간으로 태양위치, 일출 및 일몰시간이 계산되어 진다. 태양 추적에 필요한 데이터들은 범용 비동기화 송수신기(UART)를 통하여 컴퓨터로 전송 받을 수 있다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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