본 논문에서는 지상의 광학 관측 시스템에서 미지 우주물체를 짧은 주기로 촬영할 때의 연속 추적 가능성을 확인해 본다. 저궤도영역으로 한정된 대상 표적에 대해 모의 관측 데이터를 생성하였고, 표적특성을 고려하여 예측 오차의 성능지수를 설정하였다. 칼만 필터를 이용하여 표적의 다음 위치를 예측하였고, 등속도/등가속도 표적 기동 모델이 미지 우주물체의 방위각/고도각 두 축에 적용되었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과, 최대 비선형구간의 최대 오차 비율이 2% 미만으로 나타나 연속적인 추적을 보장할 수 있다고 판단할 수 있었다. 등가속도 모델이 케이스별 예측 오차값의 변화가 적어서, 미지 우주물체의 추적에 더 적합하였다. 이러한 분석은 광학 관측을 이용한 미지 우주물체 궤도 결정의 기초를 제공할 수 있다.
본 논문은 사격 차선 정렬을 위하여 움직일 수 있는 교정 대상을 이용해 각속도계와 가속도계의 편차를 보상하는 방법을 다룬다. 교정 대상에 대한 정보는 영상 센서를 통해 획득하며 이를 이용해 발사장치에 부착된 관성측정 장치의 오차를 보정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 특히 관성 좌표계에서 교정 대상에 대한 위치 정보를 정확하게 획득함으로써 발사장치의 관성 센서 편차를 효과적으로 보상할 수 있음을 보인다.
Recently, RFID has become popular in the field of remote sensing applications. Location awareness is one of the most important keys to deploying RFID for advanced object tracking. Generally, multiple reference RF stations or additional sensors are used for the location sensing with RFID, but, particularly in indoor environments, spatial layout and cost problems limit the applicability of those approaches. In this paper, we propose a novel method for location sensing with active RFID systems not requiring the need for reference stations or additional sensors. The system triangulates the position of RF signal source using the signal pattern of the loop antenna connected to the power detector. The power detector consists of a signal strength detector and a signal analysis unit. The signal analysis unit indicates the signal strength and serial number using the signal from the strength detector, and provides the direction of the signal to the application target. We designed three different signal analysis units depending on the threshold type. The developed system can sense the direction to the transponder located over 10 m away within the maximum error of $5^{\circ}$. It falls within a reasonable range in our normal office environment.
Workers have been replaced by mobile manipulators for factory automation in recent years. One of the typical tasks for automation is that a mobile manipulator moves to a target location and picks and places an object on the worktable. However, due to the pose estimation error of the mobile platform, the robot cannot reach the exact target position, which prevents the manipulator from being able to accurately pick and place the object on the worktable. In this study, we developed an automatic alignment system using a low-cost camera mounted on the end-effector of a collaborative robot. Camera calibration and pose estimation methods were also proposed for the automatic alignment system. This algorithm uses a markerboard composed of markers to calibrate the camera and then precisely estimate the camera pose. Experimental results demonstrate that the mobile manipulator can perform successful pick and place tasks on various conditions.
Cerebellar Model Linear Associator Net(CMLAN), a kind of neuro-net based adaptive control function generator, was applied to the problem of direct inverse calibration of three and six d.o.f. POMA 560 robot. Since CMLAN autonomously maps and generalizes a desired system function via learning on the sampled input/output pair nodes, CMLAN allows no knowledge in system modeling and other error sources. The CMLAN based direct inverse calibration avoids the complex procedure of identifying various system parameters such as geometric(kinematic) or nongeometric(dynamic) ones and generates the corresponding desired compensated joint commands directly to each joint for given target commands in the world coordinate. The generated net outputs automatically handles the effect of unknown system parameters and dynamic error sources. On-line sequential learning on the prespecified sampled nodes requires only the measurement of the corresponding tool tip locations for three d.o.f. manipulator but location and orientation for six d.o.f. manipulator. The proposed calibration procedure can be applied to any robot.
목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.
본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.
자율주행 자동차 개발 및 상용화에 있어서 주행안전도 확보가 가장 중요한 시점에서 이를 위해 전방 및 주행차량 주변에 존재하는 다양한 정적/동적 차량의 인식과 검출 성능을 고도화 및 최적화하기 위한 AI, 빅데이터 기반 알고리즘개발 등이 연구되고 있다. 하지만 레이더와 카메라의 고유한 장점을 활용하여 동일한 차량으로 인식하기 위한 연구 사례들이 많이 있지만, 딥러닝 영상 처리 기술을 이용하지 않거나, 레이더의 성능상의 문제로 짧은 거리만 동일한 표적으로 감지하고 있다. 따라서 레이더 장비와 카메라 장비에서 수집할 수 있는 데이터셋을 구성하고, 데이터셋의 오차를 계산하여 동일한 표적으로 인식하는 융합 기반 차량 인식 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더와 CCTV(영상) 설치 위치에 따라 동일한 객체로 판단하기에 데이터 오차가 발생하기 때문에 설치한 위치에 따라 위치 정보를 연동할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.
The Network-Centric warfare over weapon data link networks has been developed for the recent decade. Since the US navy had begun to develop tactical digital information chain, it has gradually transformed into weapon data link technology. As data link network system and its protocol have been advanced into high-technology, focusing and targeting on moving targets become possible in net-enabled environments. However, it is difficult to identify the primary information from numerous battlefields and understanding approaches to damage a target in a timely manner. In this paper, to better understand the targeting assessment, we suggest a specific solution: Bomb Hit Indication(BHI) using information in weapon data link messages. In order to prove our suggestion, we implement the BHI solution and apply it into the weapon data link integrating system.
본 연구에서는 삼차원 공간상에서 절대 좌표를 측정하기 위한 부피 간섭계의 오차원인을 분석하고 각 오차원인이 최종 결과에 미치는 영향을 계산했다. 계산결과 광검출기 배열의 비선형성, 압전소자의 비선형성, 광섬유 내부의 온도변화 둥이 오차의 주요 원인임을 알 수 있다. 제안된 간섭계의 성능을 실험적으로 검증하기 위해 분해능 측정 및 이차원 광학식 스케일과의 비교를 수행했다. 또한 간섭계의 성능을 좀 더 엄밀하게 검증하기 위해 자가보정법을 적용해서 공간상에서 간섭계가 갖는 계통오차를 추출했으며 60mm$\times$60mm$\times$20mm공간에서 최대오차 1 $\mu\textrm{m}$ 이하를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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