비행 운동 시뮬레이션을 위한 좌표계 변환

백중환,황수찬,김칠영 한국항행학회 1999 韓國航行學會論文誌 Vol.3 No.2

비행 시뮬레이터는 엔진 모듈, 항법장치 모듈, 계기 모들로 구성된다. 여기에는 두 가지의 문제점을 가지고 있다. 첫째는, 각 모듈별로 사용하는 좌표계가 서로 다르다는 점이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각기 독자적인 좌표계를 일치시키기 위한 방법을 고안하였다. 둘째는, 지구 형태가 완전한 구 모양을 따르고 있다고 가정하고 구삼각공식을 이용하여 거리와 방위각을 계산하게 되면 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 근거리 비행시 구 삼각공식 대신 평면 근사화 방식을 사용함으로써 우수한 결과를 얻음을 확인하였따. 연산 속도는 구 삼각공식 사용시 4.95 × 10^-4초에서 평면 근사화 방식을 사용시 1.648 × 10^-4초로 향상됨을 확인하였다. A flight simulator is composed of engine, navigation systems and instrument modules. However, two problems exist here. First, the coordinate of each independent module is not same. To solve this problem, we design a method that mutual coordinates are capable of transformation each other. Second, the distance and bearing between two points on the earth are computed in a sphere shape using the spherical trigonometry. However, the computing time is very sever. In this paper, we project the sphere into the planar to reduce the computing time. An experimental result shows that the performance of the proposed method is excellent to both distance and bearing calculations in close region. Also, the computing time is reduced from 4.95 × 10^-4 seconds to 1.648 × 10^-4 seconds.

SAR 영상의 선명도 개선 및 목표물 자동 추출에 관한 연구 ( A study on Image Enhancement and Automatic Object Extraction of SAR Images )

백중환 한국통신학회 1994 한국통신학회 워크샵 Vol.- No.-

항법 지리 데이타베이스를 이용한 비행 시뮬레이터용 항공전자 장치 소프트웨어 개발

백중환,Baek, Joong Hwan 한국항행학회 1997 韓國航行學會論文誌 Vol.1 No.1

본 논문에서는 R-트리를 이용하여 항법 지리 데이타베이스를 구축하고 비행 시뮬레이터를 위해 VOR, ILS, DME, NDB 등의 항공전자 장치를 위한 소프트웨어를 개발한다. 먼저, R-트리를 이용하여 항법지리 데이타베이스를 설계하고 각 공항의 항법시설에 대한 데이타베이스를 구축한다. 항공전자 장치 소프트웨어 구현을 위해 VOR에서는 항공기와 VOR국 간의 거리, 방위각, 편위각 등을 계산하는 알고리즘을, ILS에서는 LLZ로 부터의 편위각, GP로 부터의 글라이드 슬로프로, 마커의 범위 등을 계산하는 알고리즘을 개발한다. 항법 지리 데이타베이스 시스템은 데이타베이스를 구축하고 갱신할 수 있는 항법지리 데이타 관리기, 항법전자장치에 관련된 정보를 제공하는 실시간 탐색기, 항법지리 데이타베이스, 그리고 사용자 인터페이스로 구성된다. In this paper, we construct a navigation geography database using R-tree, and develop a software for avionics systems such as VOR, ILS, DME, and NDB. First, we design the navigation geography database using R-tree, and construct a database for navigation aids facilities of every airport. In order to implement avionics software, we develop some calculating algorithms for distance, bearing, and deviation angle between an aircraft and a VOR station for VOR, and deviation angle from a LLZ, glide slope from a GP, and range of markers for ILS. The navigation geography database system is composed of map data manager which can construct and update the database, real-time searcher which provides information about the avionics system, geography database, and user interface.

전자기 구동기를 이용한 웜 로봇의 회전 구동에 관한 연구

백중환(Junghwan Back),Hongbin Liu,김영식(Youngshik Kim),신부현(Buhyun Shin) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.7

본 연구는 4개의 솔레노이드를 이용한 웜 로봇의 회전 구동을 다룬다. 전자기력을 이용한 로봇은 4개의 솔레노이드와 가이드 그리고 tendon-driven 메카니즘으로 구성되어 있다. 웜 로봇의 구동은 지렁이를 모방하여 구부러진 가이드를 따라서 구동하고 회전 구동에 대해 이론식과 수치 해석으로 분석하였다. 전자기력과 마찰력이 로봇의 움직임에 지배적이다. 웜로봇의 시작품을 제작하여 회전 구동을 검증하였다. 첫 번째 솔레노이드 부분의 힘과 회전 구동에 대한 해석 결과가 타당함을 실험 결과를 통해 확인하였다. 첫 번째 솔레노이드 부분이 0.5의 마찰계수 조건에서 500A-turn의 전류를 인가하였을 경우에 0.116s시간 동안에 약 1deg 각도로 회전함을 확인하였다. 따라서 웜로봇이 가이드에 따라 회전 구동이 가능함을 확인하였다. The aim of this study is to investigate the turning locomotion of a worm-like robot using four segmented solenoids. The electromagnetic force driven worm-like robot is composed of four solenoids, a compliance guide, and a tendon-driven mechanism. The structure of the actuator in the robot mimics the muscular structure and locomotion of an earthworm. The turning motion of the robot has been analyzed both theoretically and numerically. Electromagnetic force and friction force govern the motion of the robot. The prototype of the robot was fabricated based on the simulation study, and its performance was compared to the simulation study. The robot is able to turn along a guide of 1° with a friction of 0.5 and 500 A-turn. It was demonstrated that the worm-like robot achieved turning locomotion.

초고주파 영상의 선명도 개선 및 윤곽선 추출에 관한 연구

백중환 한국항공대학교 1993 論文集 Vol.31 No.-

장파장을 사용하는 초고주파 영상은 장파의 산란 특성 때문에 영상의 질이 매우 떨어진다. 본 연구에서는 초고주파 영상으로 부터 speckle 잡음을 제거하고 영상의 선명도를 높여 목표물 인식을 용이하게 하는 영상처리 기술을 개발한다. 히스토그램 군등화법을 이용하여 영상의 선명도를 개선하고, 공간평활 필터 및 미디언 필터링을 통해 잡음을 제거한다. 또한 영상으로 부터 목표물을 추출하기 위한 임계값 처리법에 대해 연구 한다. 마지막으로, 기존의 윤곽선 추출기법들에 대해 고찰하고 초고주파 영상에 가장 적합한 방법을 도출한다. The quality of microwave image is very degraded because microwave image uses long wavelength, which has reflecting or scattering characteristics. This study is for developing the technologies which remove the speckle noise in micr-owave image and enhance the quality of the microwave image in order to easily recognize the objects. Histogram equalization method is adopted to enhance the quality of the image, and spatial smoothing filter and median filter are used for removing the noise. Also, thresholding method is studied for segmention the objects from microwave image. Finally, several existing edge detection methods are are stuided and the best method for micro image is derived.

중복된 물체 인식을 위한 확장된 지역특성 추출에 대한 연구

白重煥 한국항공대학교 1992 論文集 Vol.30 No.-

특징축출은 물체인식 과정중에서 가장 중요한 과정이다. 왜냐하면 시스템의 정확도는 물체로 부터 특징을 얼마나 정확하게 추출하느냐에 달려있기 때문이다. 본 논문에서는, 중복된 물체의 인식을 위한 하나의 새로운 확대지역특징 추출 방법을 제시한다. 먼저, 2차 미분된 가우스 필터와 원화상을 콘벌루션한후 영교차점을 찾음으로서 물체의 윤곽선을 추출한 다음, 다각형 근사화에의해 윤곽선으로 부터 직선소를 추출한다. 코너, 병렬선, 아크, 및 코너-아크로 이루어진 확대지역특징이 직선소로 부터 추출된다. Feature extraction is the most important phase in object recognition because accuracy of the system relies on how well the features are extracted. In this paper a new extended local feature extraction method is proposed, which can be applied for overlapped object recognition. Line edges are detected by convolving with the Laplacian of Gaussian filter and detecting zero-crossing points. Straight line segments are extracted from the line edges by polygonal approximation. The extended local features such as corners, parallel lines, arcs, and corner-arcs are then extracted from the set of straight line segments.

항공 응용 분야 : 비디오 감시 응용을 위한 텍스쳐와 컬러 정보를 이용한 고속 물체 인식

백중환 ( Joong Hwan Baek ),민재홍 ( Jae Hong Min ),이슬람모하마드카이룰 ( Mohammad Khairul Islam ),자한파라 ( Farah Jahan ) 한국항행학회 2011 韓國航行學會論文誌 Vol.15 No.1

본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na?ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다. In this paper, we propose a fast object classification method based on texture and color information for video surveillance. We take the advantage of local patches by extracting SURF and color histogram from images. SURF gives intensity content information and color information strengthens distinctiveness by providing links to patch content. We achieve the advantages of fast computation of SURF as well as color cues of objects. We use Bag of Word models to generate global descriptors of a region of interest (ROI) or an image using the local features, and Na?ve Bayes model for classifying the global descriptor. In this paper, we also investigate discriminative descriptor named Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Our experiment result for 4 classes of the objects shows 95.75% of classification rate.

확장된 지역특징을 이용한 중첩된 물체 인식

백중환 한국통신학회 1992 韓國通信學會論文誌 Vol.17 No.12

This paper describes a new overlapped object recognition method using extended local features. At first, we extract the extended local features consisting of corners, arcs, parallel-lines, and corner-arcs from the images consisting of model objects. Based on the extended local features we construct a knowledge-base. In order to match objects, we also extract the extended local features from the input image, and then check the compatibility between the extracted features and the features in the knowledge-base. From the set of compatible features, we compute geometric transforms. If any geometric transforms are clustered, we generate the hypothesis of the objects as the centers of the clusters, and then verify the hypothesis by a reverse geometric transform. An experiment shows that the proposed method increases the recognition rate and the accuracy as compared with existing methods. 본 논문은 확장된 지역특징을 이용하여 서로 중첩된 물체를 인식하는 새로운 방법에 대해 기술한다. 먼저 모델물체의 화상으로부터 코너, 아크, 평행선 및 코너-아크로 구성된 지역특징을 추출하고 지식베이스를 구축한다. 물체의 정합을 위해, 입력화상으로 부터 지역특징을 추출한 다음, 지식베이스의 특징과의 유사성을 조사하여 유사한 특징 set으로부터 기하변환을 구한다. 기하변환이 클러스터를 형성하면, 그 클러스터의 중심으로 가설을 설정하고 역기하변환으로 정합을 검증한다. 실험을 통해, 제안된 물체인식방법이 기존의 방법에 비해 인식율과 정확도를 높인다는 것을 확인하였다.

SAR 영상의 선명도 개선 및 목표물 자동추출에 관한 연구 ( A Study on Image Enhancement and Automatic Object Extraction of SAR Images )

백중환 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 워크샵 Vol.1994 No.-

전역 및 지역 경로 생성을 통한 무인항공기 자율비행 시스템 연구

고하윤,백중환,최형식,Ko, Ha-Yoon,Baek, Joong-Hwan,Choi, Hyung-Sik 항공우주시스템공학회 2019 항공우주시스템공학회지 Vol.13 No.3

본 논문에서는 무인항공기의 자율 비행을 위한 전역 및 지역 경로 비행 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 ROS 로봇 운영체제를 기반으로 구축하였다. 무인항공기에 탑재된 임베디드 컴퓨터는 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 실시간으로 VFH 기반의 지역 경로와 제안하는 Modified $RRT^*$-Smart 기반의 전역 경로를 생성한다. 또한, 무인항공기의 비행컨트롤러에 Mavros 통신 프로토콜을 이용하여 생성된 경로에 따른 이동 명령을 내린다. 지상국 컴퓨터는 장애물 정보를 수신하여 2-D SLAM 지도를 생성하고, 목적 지점을 임베디드 컴퓨터에 전달하며 무인항공기의 상태를 관장한다. 제안하는 무인항공기의 자율 비행 시스템을 3-D 공간 상의 시뮬레이터 및 실제 비행을 통해 검증하였다. In this paper, a global and local flight path system for autonomous flight of the UAV is proposed. The overall system is based on the ROS robot operating system. The UAV in-built computer detects obstacles through 2-D Lidar and generates real-time local path and global path based on VFH and Modified $RRT^*$-Smart, respectively. Additionally, a movement command is issued based on the generated path on the UAV flight controller. The ground station computer receives the obstacle information and generates a 2-D SLAM map, transmits the destination point to the embedded computer, and manages the state of the UAV. The autonomous UAV flight system of the is verified through a simulator and actual flight.