KR101099131B1 - 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법은, 별 센서에 내장된 별 카탈로그에 포함되어 있는 N개의 별들 중 K번째 별인 제K 별의 식별번호 및 상기 식별번호에 대응하는 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들이 기록된 이미지 카탈로그를 생성하는 단계; 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들을 이용하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제K 대상 이미지를 생성하는 단계; 상기 제K 대상 이미지의 생성 단계를 반복 수행하여, 제1 별 및 상기 제1 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제1 대상 이미지 내지 제N 별 및 상기 제N 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제N 대상 이미지를 각각 생성하는 단계; 상기 별 센서에 의해 촬영된 별 이미지에 포함되어 있는 별들의 중심 좌표값들을 산출하고 상기 중심 좌표값들을 이용하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들에 대한 원 이미지를 생성하는 단계; 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 중 어느 한 대상 이미지와 상기 원 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 각각에 대해 적용하여 상기 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 상기 대상 이미지의 중심에 위치하는 별을 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별로 인식하는 단계를 포함한다.

Description

상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법{New Star Pattern Identification using a Correlation Approach for Spacecraft Attitude Determination}
본 발명은 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 원 이미지에 포함되어 있는 별들 각각이 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 중 어떠한 것인지를 인식하는데 있어서 원 이미지와 대상 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 도입하여 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하고 추출된 대상 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 참조하여 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별번호를 인식하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에 관한 것이다.
우주비행체의 자세 결정은 거의 모든 우주 미션에서 매우 중요한 부분이다. 지구 관측부터 타 행성으로의 항해까지 우주 미션에서 자세 결정이 중요하지 않은 곳이 없다. 더욱이 자세 결정에 있어서 별 패턴은 우주선에 있어서 제일 믿을 만한 지표이다. 별들은 지구로부터 매우 멀리 떨어져 있기 때문에 관성 좌표계에서 볼 경우 별들은 거의 정지해 있다고 할 수 있다. 별들은 우주에 균등하게 퍼져 있어서 거의 모든 방향에서 별들의 사진을 찍는 것이 가능하다.
때문에 별 패턴으로부터 자세를 추정해 내는 별 센서(혹은 별 추적기)는 매우 유용한 자세 결정용 센서로 개발되고, 이용되어 왔다. 별 센서는 그 독특한 특성 때문에 우주 미션에 있어서 매우 자주 사용되어 왔다. 별 센서는 현존하는 자세 결정용 센서들 중 거의 제일 정밀한 센서로서 좋게는 수 초(1초 = 1/3600도)의 정밀도를 보여준다. 또한, 별 센서는 시간에 따른 누적 오차가 없다.
하지만 결과를 내기까지 수 초의 처리 시간이 걸린다는 단점이 있다. 처리 시간의 대부분은 별을 인식하는 과정으로, 이는 이미지에 찍힌 별들이 별 센서가 갖고 있는 별 카탈로그의 어떤 별인지 알아내는 작업이다. 결론적으로 별 인식 과정이 빠를수록 별 센서가 더 빨리 자세를 추정해 낼 것이다.
근래의 수십 년 동안에 별 인식 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 선행 연구들은 접근 방식에 따라 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 첫 번째 접근 방식은 이미지에 나타난 별들 사이의 상관관계(거리, 각도 등)를 척도로 별들을 인식하는 방법이고, 두 번째 접근 방식은 이미지에 찍힌 별들이 나타내는 패턴을 척도로 별들을 인식하는 방법이다.
첫 번째 접근 방식은 이미지에 찍힌 별들 중 몇몇 밝은 별들을 우선적으로 뽑아 그 별들간의 상관관계로부터 별들을 추정해 낸다. 초창기의 별 인식 알고리즘이 이 방식의 범주에 들어가는데, 주로 이미지 상의 밝은 별들로 삼각형을 만들어, 미리 계산된 삼각형 패턴 중 제일 비슷한 것을 찾는 식의 별 인식 방법이다.
두 번째 접근 방식은 패턴을 이용한 별 인식 방법으로, 이미지 상에 나타난 별들이 나타내는 패턴 전체를 이용한다. 그리드 알고리즘(Grid Algorithm)이 패턴 인식 방식의 시초로, 별 몇 개만의 성질을 이용하는 것이 아니라 이미지에 찍힌 별 전체가 퍼져 있는 형상을 기반으로 별을 인식하기 때문에 조금 더 간단하고, 직관적이라는 장점이 있다.
본 발명에서 제안하는 별 인식 알고리즘은 두 번째 범주에 속하는 방식으로 찍힌 이미지와 별 센서 안에 저장되어 있는 목록간의 상관(Correlation)값을 기반으로 별을 인식한다. 상관(Correlation)은 두 함수 사이의 비슷함 혹은 닮음을 나타내는 수학적인 양이다.
따라서, 어떠한 두 패턴 사이의 상관값이 크면 클수록, 그 두 패턴이 실제 같은 패턴일 확률이 높아질 것이다. 본 발명에서 제안하는 알고리즘은 두 패턴 사이의 상관값을 비용함수로 정의하여, 그 비용함수를 최대화시키는 별 센서 안에 저장된 별들의 목록을 찾아낸다. 이를 통하여 본 발명에서 제안하는 알고리즘은 다른 패턴을 비교하는 알고리즘에 비해 더 안정적이고 빠르다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 원 이미지에 포함되어 있는 별들 각각이 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 중 어떠한 것인지를 인식하는데 있어서 원 이미지와 대상 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 도입하여 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하고 추출된 대상 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 참조하여 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별번호를 인식할 수 있도록 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법은, 별 센서에 내장된 별 카탈로그에 포함되어 있는 N개의 별들 중 K번째 별인 제K 별의 식별 번호 및 상기 식별 번호에 대응하는 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들이 기록된 이미지 카탈로그를 생성하는 단계; 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들을 이용하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제K 대상 이미지를 생성하는 단계; 상기 제K 대상 이미지의 생성 단계를 반복 수행하여, 제1 별 및 상기 제1 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제1 대상 이미지 내지 제N 별 및 상기 제N 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제N 대상 이미지를 각각 생성하는 단계; 상기 별 센서에 의해 촬영된 별 이미지에 포함되어 있는 별들의 중심 좌표값들을 산출하고 상기 중심 좌표값들을 이용하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들에 대한 원 이미지를 생성하는 단계; 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 중 어느 한 대상 이미지와 상기 원 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 각각에 대해 적용하여 상기 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 상기 대상 이미지의 중심에 위치하는 별을 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별로 인식하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에서 상기 별 카탈로그는 천구상의 별들에 대한 3차원 좌표값들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에서 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들을 이용하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제K 대상 이미지를 생성하는 단계는, 상기 제K 별을 화면의 중앙에 위치시킨 후 별 이미지를 촬영하는 단계; 및 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들 중에 상기 제K 별에 가장 가깝게 위치한 별이 상기 제K 별의 위치를 원점으로 하는 x축 상에 위치하도록 상기 별 이미지를 회전시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에서 상기 별 센서에 의해 촬영된 별 이미지에 포함되어 있는 별들의 중심 좌표값들을 산출하고 상기 중심 좌표값들을 이용하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들에 대한 원 이미지를 생성하는 단계는, 화면의 중심을 원점으로 해서 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들 중에 상기 원점에서 가장 가까운 위치에 있는 별이 상기 원점에 위치하도록 상기 별 이미지를 옮기는 단계; 및 상기 옮겨진 상기 별 이미지를 토대로 상기 원점에서 가장 가까운 위치에 있는 별이 x축 상에 위치하도록 상기 별 이미지를 회전시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에서 상기 추출된 상기 대상 이미지의 중심에 위치하는 별을 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별로 인식하는 단계는, 상기 추출된 상기 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 및 상기 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 비교하여 상기 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별 번호를 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에서 상기 원 이미지를 A(x,y), 상기 별 이미지에 포함되어 있는 i번째 별의 중심 좌표값을 (xi,yi), 상기 대상 이미지를 B(x,y), 상기 별 이미지에 포함되어 있는 j번째 별의 중심 좌표값을 (xj,yj)라 하는 경우, 상기 원 이미지 및 상기 대상 이미지는
Figure 112010033193239-pat00001
및
Figure 112010033193239-pat00002
인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에서 상기 비용함수를 J, 상기 별 이미지에 포함되어 있는 i번째 별의 중심 좌표값을 (xi,yi), 상기 별 이미지에 포함되어 있는 j번째 별의 중심 좌표값을 (xj,yj)라 하는 경우, 상기 비용함수는
Figure 112010033193239-pat00003
인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에 따르면, 원 이미지에 포함되어 있는 별들 각각이 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 중 어떠한 것인지를 인식하는데 있어서 원 이미지와 대상 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 도입하여 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하고 추출된 대상 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 참조하여 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별번호를 인식할 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법이 오차에 대해 더 강인하고 빠르며 더 적은 메모리 사용량을 보임이 여러 시뮬레이션 연구를 통하여 증명되었다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법에 따르면, 기존의 기법에 비해 별 인식 성공률이 크게 향상되는 효과를 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법의 흐름을 도시한 순서도.
도 2는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 재구성된 이미지의 실시예를 나타낸 도면.
도 3은 이미지를 정렬하는 방법을 나타낸 도면.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 별 카탈로그에 포함되어 있는 N개의 별들 중 K번째 별인 제K 별의 식별번호 및 상기 식별번호에 대응하는 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들이 기록된 이미지 카탈로그를 유지한다(단계(110)).
상기 별 카탈로그는 상기 별 센서에 내장되고 천구상의 별들에 대한 3차원 좌표값들을 포함한다. 즉, 천구상의 별들 각각에는 식별번호가 매겨지고 상기 별 카탈로그에는 이러한 식별번호에 대응하여 별들의 위치, 등급 등과 같은 정보가 기록되어 있다.
상기한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 상기 별 카탈로그에 있는 각 별들에 대해 주위에 있는 별들의 위치를 미리 계산해서 데이터베이스로 구축해 놓고 이를 이용하여 별의 인식 과정을 수행할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들을 이용하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제K 대상 이미지를 생성한다(단계(120)). 도 2는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 재구성된 이미지의 실시예를 나타낸 도면이다. 도 2a에서는 밝기가, 도 2b에서는 높이가 그 픽셀의 신호 세기를 나타낸다.
단계(120)에서, 상기 별 센서는 상기 제K 별을 화면의 중앙에 위치시킨 후 별 이미지를 촬영하고 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들 중에 상기 제K 별에 가장 가깝게 위치한 별이 상기 제K 별의 위치를 원점으로 하는 x축 상에 위치하도록 상기 별 이미지를 회전시킬 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 상기 제K 대상 이미지의 생성 단계를 반복 수행하여, 제1 별 및 상기 제1 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제1 대상 이미지 내지 제N 별 및 상기 제N 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제N 대상 이미지를 각각 생성한다(단계(130)). 예를 들어, 천구상에 1000개의 별이 있다고 가정하면 상기 별 센서는 1000개의 대상 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 촬영된 별 이미지에 포함되어 있는 별들의 중심 좌표값들을 산출하고 상기 중심 좌표값들을 이용하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들에 대한 원 이미지를 생성한다(단계(140)).
단계(140)에서, 상기 별 센서는 화면의 중심을 원점으로 해서 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들 중에 상기 원점에서 가장 가까운 위치에 있는 별이 상기 원점에 위치하도록 상기 별 이미지를 옮기고 상기 옮겨진 상기 별 이미지를 토대로 상기 원점에서 가장 가까운 위치에 있는 별이 x축 상에 위치하도록 상기 별 이미지를 회전시킬 수 있다.
즉, 도 2에 도시된 바와 같이 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 이미지를 재구성하기에 앞서 고려해야 하는 것은 이미지를 정렬하는 것이다. 도 3은 이미지를 정렬하는 방법을 나타낸 도면이다. 이 정렬 방법은 그리드 알고리즘의 그것과 동일하다. 이와 같이 정렬된 별들의 중심 좌표값들을 이용하여 이미지를 재구성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 중 어느 한 대상 이미지와 상기 원 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 각각에 대해 적용하여 상기 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출한다(단계(150)).
본 발명의 일실시예에 따른 비용함수는 두 이미지를 서로 곱해서 적분하는 형태로 설정할 수 있다. 상기 두 이미지가 비슷하면 비슷할수록 두 함수의 곱의 적분값이 더 커진다. 이를 수식으로 표현하면 수학식 1과 같다.
Figure 112010033193239-pat00004
여기서, A(x,y)는 원 이미지이고
Figure 112010033193239-pat00005
로 구현될 수 있다. 또한, B(x,y)는 대상 이미지이고
Figure 112010033193239-pat00006
로 구현될 수 있다. (xi,yi) 및 (xj,yj)는 각각 상기 두 이미지에 포함되어 있는 i번째 별의 중심 좌표값 및 j번째 별의 중심 좌표값을 의미한다.
수학식 1은 결국 상관의 형태로 나타나는데 이는 퓨리에 변환을 통하여 쉽게 풀 수 있다.
우선, 1차원 신호의 경우를 생각해 보면, 비용함수가 수학식 2와 같다.
Figure 112010033193239-pat00007
여기서,
Figure 112010033193239-pat00008
이고
Figure 112010033193239-pat00009
이다.
상관 정리(Cross-correlation Theorem)에 의하면 다음이 성립한다.
Figure 112010033193239-pat00010
Figure 112010033193239-pat00011
수학식 3의 두 함수는 모두 실수 함수이다. 따라서 다음이 성립한다.
Figure 112010033193239-pat00012
1차원 신호의 퓨리에 변환은 수학식 6과 같이 주어진다.
Figure 112010033193239-pat00013
이에, 수학식 6을 수학식 4에 적용하여 계산하면 수학식 7이 된다.
Figure 112010033193239-pat00014
수학식 7에 역 퓨리에 변환을 취하면 수학식 8과 같다.
Figure 112010033193239-pat00015
최종적으로 1차원 신호의 비용함수는 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010033193239-pat00016
수학식 9를 2차원으로 확장하여 2차원에서의 비용함수를 구할 수 있다. 이는 수학식 10과 같다.
Figure 112010033193239-pat00017
본 발명의 일실시예에 따른 별 인식 알고리즘을 보다 빠르게 실행하기 위해 수학식 10의 지수 함수의 계산을 건너뛸 수 있다. 또한, 별들을 인식하는데 쓰이는 별의 개수를 제한하는 방법도 인식 속도를 높이는데 도움이 된다. 본 발명의 일실시예에 따른 별 인식 방법은 상관값에 기반하여 제일 비슷한 패턴을 찾는 것이다. 상관값은 두 이미지의 유사성을 나타내는 지표로서 이를 최대화시킴으로써 별을 인식할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 별 센서는 상기 추출된 상기 대상 이미지의 중심에 위치하는 별을 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별로 인식한다(단계(160)).
단계(160)에서, 상기 별 센서는 상기 추출된 상기 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 및 상기 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 비교하여 상기 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별 번호를 인식할 수 있다. 예를 들어, 상기 추출된 이미지가 500번째 별인 제500 별 및 상기 제500 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제500 대상 이미지인 경우, 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별을 제500 별로 인식할 수 있다.
또한, 상기 제500 대상 이미지에 포함되어 있는 제501 별, 제502 별 등이 분포하는 모양을 비교 분석하여 상기 원 이미지에 포함되어 있는 나머지 별들 중에 어떤 별이 상기 제501 별인지 또 어떠한 별이 상기 제502 별인지 등을 판별할 수 있다.
상기와 같이 본 발명에 따르면, 원 이미지에 포함되어 있는 별들 각각이 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 중 어떠한 것인지를 인식하는데 있어서 원 이미지와 대상 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 도입하여 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하고 추출된 대상 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 참조하여 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별번호를 인식할 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법이 오차에 대해 더 강인하고 빠르며 더 적은 메모리 사용량을 보임이 여러 시뮬레이션 연구를 통하여 증명되었다.
또한, 본 발명에 따른 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (8)

  1. 별 센서에 내장된 별 카탈로그에 포함되어 있는 N개의 별들 중 K번째 별인 제K 별의 식별 번호 및 상기 식별 번호에 대응하는 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들이 기록된 이미지 카탈로그를 생성하는 단계;
    상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들을 이용하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제K 대상 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제K 대상 이미지의 생성 단계를 반복 수행하여, 제1 별 및 상기 제1 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제1 대상 이미지 내지 제N 별 및 상기 제N 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제N 대상 이미지를 각각 생성하는 단계;
    상기 별 센서에 의해 촬영된 별 이미지에 포함되어 있는 별들의 중심 좌표값들을 산출하고 상기 중심 좌표값들을 이용하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들에 대한 원 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 중 어느 한 대상 이미지와 상기 원 이미지 사이의 상관으로 정의되는 비용함수를 상기 제1 대상 이미지 내지 상기 제N 대상 이미지 각각에 대해 적용하여 상기 비용함수를 최대화시키는 대상 이미지를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 상기 대상 이미지의 중심에 위치하는 별을 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별로 인식하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  2. 청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제1항에 있어서,
    상기 별 카탈로그는 천구상의 별들에 대한 3차원 좌표값들을 포함하는 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들의 2차원 좌표값들을 이용하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 제K 별 및 상기 제K 별의 주변에 위치하는 별들에 대한 제K 대상 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 제K 별을 화면의 중앙에 위치시킨 후 별 이미지를 촬영하는 단계; 및
    상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들 중에 상기 제K 별에 가장 가깝게 위치한 별이 상기 제K 별의 위치를 원점으로 하는 x축 상에 위치하도록 상기 별 이미지를 회전시키는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 별 센서에 의해 촬영된 별 이미지에 포함되어 있는 별들의 중심 좌표값들을 산출하고 상기 중심 좌표값들을 이용하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들을 2차원 가우시안 함수의 합으로 모델링하여 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들에 대한 원 이미지를 생성하는 단계는,
    화면의 중심을 원점으로 해서 상기 별 이미지에 포함되어 있는 별들 중에 상기 원점에서 가장 가까운 위치에 있는 별이 상기 원점에 위치하도록 상기 별 이미지를 옮기는 단계; 및
    상기 옮겨진 상기 별 이미지를 토대로 상기 원점에서 가장 가까운 위치에 있는 별이 x축 상에 위치하도록 상기 별 이미지를 회전시키는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 추출된 상기 대상 이미지의 중심에 위치하는 별을 상기 원 이미지의 중심에 위치하는 별로 인식하는 단계는,
    상기 추출된 상기 대상 이미지에 포함되어 있는 별들 및 상기 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 분포 패턴을 비교하여 상기 원 이미지에 포함되어 있는 별들의 식별 번호를 인식하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 원 이미지를 A(x,y), 상기 별 이미지에 포함되어 있는 i번째 별의 중심 좌표값을 (xi,yi), 상기 대상 이미지를 B(x,y), 상기 별 이미지에 포함되어 있는 j번째 별의 중심 좌표값을 (xj,yj), 상기 별 중심 좌표값 오차의 표준편차를 σ라 하는 경우, 상기 원 이미지 및 상기 대상 이미지는
    Figure 112011084277699-pat00018
    및
    Figure 112011084277699-pat00019
    인 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 비용함수를 J, 상기 별 이미지에 포함되어 있는 i번째 별의 중심 좌표값을 (xi,yi), 상기 별 이미지에 포함되어 있는 j번째 별의 중심 좌표값을 (xj,yj), 상기 별 중심 좌표값 오차의 표준편차를 σ라 하는 경우, 상기 비용함수는
    Figure 112011084277699-pat00020
    인 것을 특징으로 하는 상관함수를 이용한 별 센서의 별 인식 방법.
  8. 청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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