본 논문에서는 항공기 데이터베이스를 효율적으로 사용하여 시뮬레이션 기능을 향상시키기 위한 DIP(Database Interface Program)의 설계, 개발 및 평가 결과를 제시한다. 주요 설계 관점은 계산 과정에서 시간 지연의 최소화, 메모리 적재 공간의 효율성, 데이터의 연속성 및 신뢰성을 고려하여 내삽 및 외삽과 같은 다양한 알고리즘을 적용하였다. 설계된 DIP를 비실시간 환경 및 Solaris 환경의 실시간 시뮬레이터에 적용하여 최종적으로 평가하였다. 비실시간 평가 환경에서 트림(trim) 시뮬레이션을 수행하여 수행속도와 데이터의 정확도를 평가하였으며, 실시간 환경에서는 대표적인 비행영역에서 여러 가지 기동(maneuver)을 수행하여 데이터의 신뢰성 및 비행능력을 평가하였다. 평가결과, 계산 속도와 데이터 정확도는 개발요구도를 만족할 수 있었으며, 비행능력은 실시간 시뮬레이터 환경에서의 개발요구도를 만족할 수 있었다.
Aeronautics engine cooling is one of the biggest problems that engineers have tried to solve since the beginning of human flight. Systems like radiators should solve this purpose and they have been studied extensively and various solutions have been found to aid the heat dissipation in the engine zone. Special interest has been given to air coolers in order to guide the air flow on engine and lower the high temperatures achieved by the engine in flow conditions. The aircraft companies need faster and faster tools to design their solutions so the development of tools that allow to quickly assess the effectiveness of an cooling system is appreciated. This paper tries to develop a methodology capable of providing such support to companies by means of some application examples. In this work the development of a new methodology for the analysis and the design of oil cooling systems for aerospace applications is presented. The aim is to speed up the simulation of the oil cooling devices in different operative conditions in order to establish the effectiveness and the critical aspects of these devices. Steady turbulent flow simulations are carried out considering the air as ideal-gas with a constant-averaged specific heat. The heat exchanger is simulated using porous media models. The numerical model is first tested on Piaggio P180 considering the pressure losses and temperature increases within the heat exchanger in the several operative data available for this device. In particular, thermal power transferred to cooling air is assumed equal to that nominal of real heat exchanger and the pressure losses are reproduced setting the viscous and internal resistance coefficients of the porous media numerical model. To account for turbulence, the k-${\omega}$ SST model is considered with Low- Re correction enabled. Some applications are then shown for this methodology while final results are shown in terms of pressure, temperature contours and streamlines.
본 논문에서는 고속의 단거리 탄도탄과 항공기 등의 표적을 탐지 추적할 수 있는 밀리미터파 탐색기의 종합성능 시험을 위해 개발한 HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation)와 시험 장비를 설명한다. 이 시스템은 다양한 종류의 표적과 고속, 고기동 이동 표적의 궤적을 모사하기 위해 141개의 혼 안테나 배열, 배열 안테나 스위칭과 이득 및 위상 제어 알고리즘을 이용한다. 또한, 표적에 대한 속도, 거리뿐만 아니라, 클러터와 재밍 환경을 모사한다. 시스템 전체 구성과 표적 운동 모의기, 모의 신호 발생기, 고속 데이터 획득 장치, 통제 제어기 등과 같은 주요 구성품들의 구현과 측정 결과를 설명하였다. 이 통합 시스템은 동적 실시간 탐지/추적에 대한 밀리미터파 탐색기의 성능을 모의 비행 시나리오 기반으로 시험할 수 있다.
본 논문에서는 대지, 대공 표적을 포착 추적할 수 있는 적외선 및 가시광 센서가 탑재된 이종센서 영상탐색기의 종합 성능시험을 위해 구축한 HILS(Hardware In-the-Loop Simulation) 시스템 내에 적외선 표적원을 제안한다. 이 통합시스템은 다양한 종류의 표적과 시나리오 기반 이동 표적의 궤적을 모사하기 위해 열원 및 광원을 출력하는 100개의 모듈로 구성하였다. 또한 표적에 대한 위치, 속도, 방향, 배경 클러터와 재밍 환경 등을 모사할 수 있다. 이종센서 영상탐색기의 시험평가를 위해 구축된 HILS 시스템의 전체 시스템 구성과 적외선 표적원의 설계 및 측정 결과를 제시한다. 향후에, 구축된 HILS 시스템에서 모의비행 시나리오 기반으로 동적 실시간 포착 추적에 대한 단일 또는 이종센서가 탑재된 이종센서 영상탐색기의 성능을 시험할 예정이다.
북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.
본 논문에서는 관성측정장치를 기반으로 블루투스 환경에서의 자율비행을 위한 멀티 로터형 헬리콥터에 대한 설계 및 성능을 제시하였다. 멀티 로터관련 다양한 연구가 진행되어오고 있긴 하지만 최근에는 다양한 서비스를 목적으로 짐벌이 장착된 헥사로터형의 헬리콥터에 대한 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지상의 원격조정 PC나 고성능의 원격제어장치나 영상시스템과 같은 외부보조 시스템 없이 연구와 구조활동, 모니터링 활동을 수행할 수 있는 컴팩트하고 자율비행을 위한 헥사로터(hexa rotor)형 헬리콥터에 대한 하드웨어 및 소프트웨어를 소개하고자 한다. 제안한 시스템은 헥사로터 헬리콥터의 구조와 관성측정장치 관련 하드웨어 구성과 수학적 모델링 및 시뮬레이션 결과를 각각 제시하였다. 또한, IMU 구현을 위하여 MCU(ARM-cortex) 보드를 장착하여 각 로터의 회전과 관성 측정장치의 입력신호에 대한 상태를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 시스템 시뮬레이션과 실험을 통한 시스템의 성능을 각각 검증하였다.
For more than 2,500 years, surgical teaching has been based on the so called "see one, do one, teach one" paradigm, in which the surgical trainee learns by operating on patients under close supervision of peers and superiors. However, higher demands on the quality of patient care and rising malpractice costs have made it increasingly risky to train on patients. Minimally invasive surgery, in particular, has made it more difficult for an instructor to demonstrate the required manual skills. It has been recognized that, similar to flight simulators for pilots, virtual reality (VR) based surgical simulators promise a safer and more comprehensive way to train manual skills of medical personnel in general and surgeons in particular. One of the major challenges in the development of VR-based surgical trainers is the real-time and realistic simulation of interactions between surgical instruments and biological tissues. It involves multi-disciplinary research areas including soft tissue mechanical behavior, tool-tissue contact mechanics, computer haptics, computer graphics and robotics integrated into VR-based training systems. The research described in this paper addresses the problem of characterizing soft tissue properties for medical virtual environments. A system to measure in vivo mechanical properties of soft tissues was designed, and eleven sets of animal experiments were performed to measure in vivo and in vitro biomechanical properties of porcine intra-abdominal organs. Viscoelastic tissue parameters were then extracted by matching finite element model predictions with the empirical data. Finally, the tissue parameters were combined with geometric organ models segmented from the Visible Human Dataset and integrated into a minimally invasive surgical simulation system consisting of haptic interface devices and a graphic display.
Kim, Youngkwang;Park, Sang-Young;Lee, Eunji;Kim, Minsik
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제34권2호
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pp.139-151
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2017
This paper presents an overview of deep space orbit determination software (DSODS), as well as validation and verification results on its event prediction capabilities. DSODS was developed in the MATLAB object-oriented programming environment to support the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) mission. DSODS has three major capabilities: celestial event prediction for spacecraft, orbit determination with deep space network (DSN) tracking data, and DSN tracking data simulation. To achieve its functionality requirements, DSODS consists of four modules: orbit propagation (OP), event prediction (EP), data simulation (DS), and orbit determination (OD) modules. This paper explains the highest-level data flows between modules in event prediction, orbit determination, and tracking data simulation processes. Furthermore, to address the event prediction capability of DSODS, this paper introduces OP and EP modules. The role of the OP module is to handle time and coordinate system conversions, to propagate spacecraft trajectories, and to handle the ephemerides of spacecraft and celestial bodies. Currently, the OP module utilizes the General Mission Analysis Tool (GMAT) as a third-party software component for high-fidelity deep space propagation, as well as time and coordinate system conversions. The role of the EP module is to predict celestial events, including eclipses, and ground station visibilities, and this paper presents the functionality requirements of the EP module. The validation and verification results show that, for most cases, event prediction errors were less than 10 millisec when compared with flight proven mission analysis tools such as GMAT and Systems Tool Kit (STK). Thus, we conclude that DSODS is capable of predicting events for the KPLO in real mission applications.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 화질을 개선하기 위한 autofocus 기법 중에 대표적 인 것이 PGA(Phase Gradient Autofocus) 이다. PGA는 고차항 위상 오차를 추정할 수 있으며 잡음이 많은 환경에 강인성을 가지는 장점이 있지만, spotlight 모드에 최적화 되어있는 기법으로 stripmap 모드에서 사용하기에는 부적합하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 PGA를 stripmap 모드에서 적용한 기법을 소개하고, PGA 성능에 많은 영향을 미치는 ROI(Region of Interest) 선정 방식을 제시하였다. 또한 제안된 기법은 먼저 점표적 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 최종적으로 이를 실제 비행 시험을 통해 획득한 SAR 원시데이터에 적용하여 SAR 영상 화질을 개선시킨 결과를 보였다.
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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