로봇 카메라를 이해하고 제작하기 위해서는 로봇 카메라의 회전이나 공간 이동에 의해 발생하는 인접 이미지 간의 영상 왜곡에 대한 이해가 우선적으로 진행되어야 한다. 본 논문에서는 영상 왜곡에 관한 수학적인 해석과 이 수학적인 해석을 렌즈 시스템과 연결하여 일반화하고 결국 로봇 카메라에서 일어나는 영상의 왜곡인 parallax 오차에 대한 유용한 해석 방정식을 얻었다. 이 방정식으로부터 로봇 카메라의 구조설계가 가능하게 되고 한 예로서 기존 구글의 ART 로봇 카메라에 대한 분석과 이해가 확장될 수 있었다.
Like Hipparcos, Gaia is designed to give absolute parallaxes, independent of any astrophysical reference system. And indeed, Gaia's internal zero-point error for parallaxes is likely to be smaller than any individual parallax error. Nevertheless, due in part to mechanical issues of unknown origin, there are many astrophysical questions for which the parallax zero-point error ${\sigma}({\pi}_0)$ will be the fundamentally limiting constraint. These include the distance to the Large Magellanic Cloud and the Galactic Center. We show that by using the photometric parallax estimates for RR Lyrae stars (RRL) within 8kpc, via the ultra-precise infrared period-luminosity relation, one can independently determine a hyper-precise value for ${\pi}_0$. Despite their paucity relative to bright quasars, we show that RRL are competitive due to their order-of-magnitude improved parallax precision for each individual object relative to bright quasars. We show that this method is mathematically robust and well-approximated by analytic formulae over a wide range of relevant distances.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
본 논문은 구경 40 미리 고속유탄기관총에 장착되는 조준경의 시차 개선을 통한 조준경 품질 향상에 관한 연구 논문이다. 본 논문에서 언급하는 고속유탄기관총용 조준경은 현재 양산 중에 있으며, 군에서 전력화하여 사용하고 있는 전력지원체계이다. 조준경의 시차가 요구사항은 만족하지만, 조준경의 반사렌즈 유효면적 밖에서의 시차가 다른 조준경들과 비교하였을 때 다소 발생함이 확인되었다. 시차는 눈의 위치에 따라 상(표적)의 위치가 다르게 보이는 현상으로 시차가 클수록 표적을 조준점이 제대로 조준하지 못할 수 있다. 이에 품질 개선을 위하여 반사렌즈의 유효면적 밖에서의 시차 발생에 대한 원인 분석을 수행하고 개선 방안을 연구하였다. 그 결과 조준경의 광학계를 다른 방법으로 접근하여 새롭게 설계하였고, 반사렌즈조립체의 제조 방식을 변경하여 두께 및 조립두께를 증가시키고, 반사렌즈와 관련된 부품들의 형상변경을 통해 시차 개선이 가능함을 알 수 있었다. 변경된 부품들에 대한 영향성 확인을 위하여 시뮬레이션 프로그램으로 시차를 계산하였다. 이번 개선을 통하여 단순히 요구사항을 만족하는 제품을 제공하는 것으로 끝나지 않고, 사용자가 더욱 만족할 수 있는 제품을 군에 납품하여, 장비에 대한 만족도 향상과 군의 효과적인 작전 수행이 가능할 것으로 기대된다.
The Automated Quantitative Knife-Edge Test (AQuaKET) method was developed for testing the surface profiles of large optics with high accuracy. Testing with the required accuracy of very large telescope is not an easy job to achieve, as it is a nano-technology. There are lots of possible error sources which can occur during the measurements and in the data processing of the AQuaKET. The error sources can be categorized into 5 areas: optics, mechanics, electronics, numerical processes, and system. In this paper, possible error sources in Optics are discussed, which are intensity variation of the light source, diffraction effects, and parallax effect. In this talk, those possible error sources in optics are presented and discussed.
스마트폰 카메라의 멀티렌즈에서 발생되는 시차현상을 이용하여 실측의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 방법에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위한 실험·계측법도 구상해 보았고 관련 방정식도 개발하였다. 본 연구결과를 스마트폰 카메라의 멀티렌즈에 적용하게 되면 건축이나 토목현장에서 스마트폰만으로 한 번에 전체 피사체의 3차원 공간정보를 손쉽게 획득하거나 골프장에서 핀까지의 거리가 얼마나 남았는지 편리하게 알아낼 수 있을 것이다. 멀티렌즈 스마트폰과 연계된 이 기술의 다양한 응용성을 기대해 본다.
The helicopter position, heading data and the direction finding data of ESM are essentially required to compensate the parallax and analyze the direction finding accuracy of heliborne ESM in flight test phase. In the case of the long test range compared with small platform like as LYNX helicopter and Jisim Island test site, the parallax compensation for direction finding accuracy calculation and GPS position error can be neglected. In this paper, the direction finding accuracy on the basis of helicopter propeller was calculated by coordinate changing between helicopter and transmitting antenna from WGS84 coordinate to navigation coordinate using helicopter position and direction finding data.
이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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