LECTURE

교과목명	설명
공학수학	모든 공학의 기초가 되는 수학의 응용분야로서, 공학에 널리 쓰이는 수학의 제반 원리 및 응용을 교육하는 과목이다. 미분방정식, 행렬방정식, 라플라스 변환 및 복수함수의 해석, 편미분 방정식과 푸리에 급수 등 공학전반에 걸쳐 응용에 필요한 수학의 해석 기법을 익힌다. Introduction First Order Ordinary Differential Equations (ODEs) – Separable Differential Equations – Exact Differential Equations – Linear Differential Equations Second Order Linear ODEs – Homogeneous Equations – Nonhomogeneous Equations – Modeling Systems of ODEs/Phase Plane/Qualitative Methods – Vectors, Matrices, Eigenvalues – Phase Plane, Critical Points – Stability Series Solutions of ODEs – Power Series and Frobenius Methods – Legendre and Bessel Equations Laplace Transforms ▶ Linear Algebra ▶ Fourier Series and Transform ▶ Complex Variables
우주항공 센서시스템	측정시스템의 기본요소와 원리를 익히고 불규칙 잡음의 처리방법에 대하여 공부한다. 관성 힘 센서인 가속도계를 비롯하여 관성 회전 센서인 다양한 자이로스코프(기계식 자이로, 광섬유 자이로, 레이져 자이로 등)의 원리를 익히고, 별센서, 지구센서, 태양센서, 지자기 센서 등의 비관성 센서들의 원리를 소개한다. 또한 이를 응용한 시스템에 대하여 다룬다. Introduction Digital Signal Conditioning – Analog to Digital Converter (ADC) / FF / Counter / etc Introduction to RISC Processors/Embedded C-language Microcontroller Basic – Atmel AVR / Arduino IDE Performance Specification Error Analysis Analog Signal Conditioning – Bridge / Filters / Operational Amplifiers (Op-amps) Zumo robot – Arduino Gyros – Mechanical / Optical / etc Accelerometers Inertial Navigation Spacecraft Sensors – Star sensor / Sun sensor / Magnetometer / etc General Sensors – Thermal / Mechanical / Optical
고급항공전자	항공기 및 인공위성에서 사용되는 항공전자 시스템의 기본적인 원리를 소개한다. 비행제어 컴퓨터와 다양한 입출력시스템과의 인터페이스를 위한 데이터 버스 시스템으로부터 자이로와 가속도계를 이용하는 관성항법시스템, 위성항법시스템, 속도계, 비행제어시스템 등의 다양한 시스템 레벨의 항공전자에 대한 기본 원리 및 알고리즘을 이해하고, 이를 바탕으로 실험 데이터를 통하여 실제 항법시스템을 분석하도록 한다. Introduction – Importance and Role of Avionics – The Avionics Environment Data Buses Error Analysis Display and Man-Machine Interaction – HUD / HMD / HDD Avionics Basics – Analog and Digital Signal Conditioning / Microprocessor Interface Inertial Sensors and Systems – Inertial Sensors / Calibration / ARS / AHRS Navigation Systems – Inertial Navigation / GNSS / VOR, DME, TACAN, Air Data, Landing Systems Hardware / Software Assessment and Validation Figuring the Costs of Avionics
복합항법시스템	본 과목에서는 자유공간을 움직이는 항체의 위치 및 자세측정에 가장 기본적 항법장치인 관성항법시스템의 원리를 소개한다. 항법을 위한 다양한 좌표계와 변환을 이해하고 이를 바탕으로 항체의 자세 계산과 속도 및 위치 계산 알고리즘을 유도하고 오차해석을 수행한다. 또한 GPS, 속도계, 지자기 센서 등의 비관성 센서와의 결합을 위하여 센서들의 특성을 공부하고 결합 방법들을 익힌다. 마지막으로 관성항법시스템을 응용한 군용/상용시스템을 소개한다. 항공전자시스템에 대한 기본적인 원리 및 개념을 바탕으로 자이로나 가속도계, GPS, 속도계, 별 센서, 지자기 센서 등의 다양한 항공우주센서들의 원리와 인터페이스 기법을 이해하고 여러 가지 센서들을 결합하여 자세 및 위치를 결정하기 위한 알고리즘을 소개한다. 특히 이번 강좌에서는 관성센서와 GPS를 결합하기 위한 능력을 향상시키고자 한다. Introduction Coordinate Systems and Transformations Strapdown Attitude Representations Strapdown System Mechanizations Gyroscopes and Sensor Error Models Calibration and FDI Alignment Strapdown Navigation System Computation Error Analysis Integrated Navigation Systems
고급필터링	선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다. Introduction Review of Kalman Filter Linear Filter – Decentralized / Federated Kalman Filters – Robust Kalman Filters Nonlinear Filter – Extended Kalman Filter – Gaussian Sum Filters – Uncented Kalman Filters : Unscented Transformation, Scaled/Reduced Sigma Point – Particle Filters Applications