글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 미분 및 적분 기초(개념 이해), PID 제어 시스템(이전 포스팅), 전이함수(이전 포스팅) 난이도: 중 이번 포스팅에서는 제어시스템의 상태공간 설계(State-Space Design)에 대해서 알아보겠습니다. :) 결론부터 말씀드리면, 제어시스템을 상태공간으로 표현(State Space Representation) 하는 것은 하나의 입력과 출력(SISO, Single Input Single Output)이 아닌 다수의 입력과 출력(Multi Input Multi Ouput)으로 이루어진 복잡한 시스템을 제어하는 강력한 방법입니다. 따라서, 상태공간을 이용한 방식을 현대적인 제어 설계(Modern Control System)라고 하고, 전이함수(TF, Transfer Function) 기반의 루트 로커스(Root Locus)나 주파수 반응(Frequency Response)을 분석하는 것을 전통적인 제어 설계(Classi

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 미분 및 적분 기초(개념 이해), PID 제어 시스템(이전 포스팅) 난이도: 중 이번 포스팅에서는 전달함수(Transfer Function)란 무엇이고, 전달함수를 어떻게 산출해 낼 수 있는지 알아보겠습니다. :) 먼저, 전달함수란 무엇일까요? 옥스퍼드 사전의 정의로는 "시스템의 입력 또는 자극과 시스템의 결과 또는 반응을 연결해 주는 수학적 함수"라고 되어있습니다. * Tranfer Function: A mathematical function relating the output or response of a system such as a filter circuit to the input or stimulus 뭐 어렵게 생각할 필요없고, 전달함수는 입력과 결과의 관계를 방정식으로 나타내 준 것이다. -끝- 이라고 생각하시면 되겠습니다. 자 그러면, 머리 속에서 입력값이 들어오고, 제어기를 통해 제어값이 산출되고, 센서노이

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: ChatGPT 소개(이전 포스팅) 난이도: 하 안녕하세요. :) 이번 포스팅에서는 ChatGPT로 글을 쓰는 방법을 해보겠습니다. 사실, 지난 포스팅을 작성할 때 ChatGPT의 도움을 받았는데요. 제가 실제로 했던 과정을 그대로 소개할 테니 쉽게 따라 하실 수 있으실 거예요. :) ※ 지난 포스팅 확인하러 가기 https://blog.naver.com/droneaje/223072611576 GPT-3.5 기반의 ChatGPT 유래와 작동원리, 학습방식 및 한계점 글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 인공지능/머신러닝(이전 포스팅), 강화학습(이... blog.naver.com 먼저, ChatGPT는 아래 주소로 이동하여 이메일 주소를 이용해 간단히 가입을 하겠습니다. https://chat.openai.com/ 현재 GPT-3.5 기반의 ChatGPT는 무료로 사용이 가능하고요, 새로운 버전인

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 인공지능/머신러닝(이전 포스팅), 강화학습(이전 포스팅) 난이도: 중 이번 포스팅에서는 ChatGPT의 유래와 작동원리, 학습방식 및 한계에 대해서 알아보겠습니다. ChatGPT는 OpenAI에서 개발된 대형 언어 모델입니다. GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 이전 모델인 GPT-3보다 더욱 발전된 자연어 처리 기능을 제공합니다. ChatGPT는 다양한 분야에서 응용 가능한 기술로 발전하고 있습니다. ChatGPT의 기원은 2015년 일론 머스크와 샘 알트만을 비롯한 인물들이 창립한 OpenAI입니다. < 일론 머스크(Elon Musk), CEO of Tesla, SpaceX / 샘 알트만(Sam Altman), CEO of OpenAI > OpenAI는 인류에 이롭고 발전적인 인공지능 기술을 만드는 것을 목표로 하는 연구 조직입니다. 그중에서도 자연어 처리 분야는 가장 중요한 분야 중 하나이며, OpenAI는 몇

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 미분과 적분 난이도: 중 이번 포스팅에서는 상미분(Ordinary Differential Equation), 편미분(Partial Differential Equation), 전미분(Total Differential Equation/Exact Differential Equation)에 대해서 알아보겠습니다. ① 상미분(Ordinary Differential Equation) 상미분은 하나의 변수(Variable)를 가진 함수를 하나의 변수로 미분한 방정식을 말하는데요. 아래와 같이 함수 f(x)를 변수 x에 대하여 미분을 해보겠습니다. 이와 같이 f(x)를 x에 대하여 미분한 f'(x)를 구했으며, 이는 독립변수(Independent Variable)가 오직 1개인 상미분 방정식이라고 할 수 있겠습니다. ※ 독립변수는 종속되지 않은 변수를 뜻하며, 여기서는 변수 x의 값에 다른 변수가 영향을 미치지 않으므로 독립변수라고 볼

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 없음 난이도: 하 이번 포스팅은 선형운동과 회전운동에서 서로 대칭되는 공식을 한눈에 볼 수 있도록 정리하였습니다. 공식에 대한 이해 및 세부 설명은 아래 링크를 통해 지난 포스팅을 확인해 주시면 되겠습니다. 선형운동 회전운동 위치 (Position) x Θ 각 위치 (Angular Position) 속도 (Velocity) v ω 각 속도 (Angular Velocity) 가속도 (Acceleration) a α 각 가속도 (Angular Acceleartion) 질량 (Mass/Linear Inertia) m I 관성모멘트 (Moment of Inertia) 뉴턴의 제2법칙 (Newton's 2nd Law) F = ma τ = Iα 뉴턴의 제2법칙 (Newton's 2nd Law) 선 운동량 (Linear Momentum) p = mv L = Iω 각 운동량 (Angular Momentum) 일 (Work) Fd τΘ

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: Kinetics와 Kinematics(이전 포스팅), 자유물체도 그리기와 운동방정식 기초/응용편(이전 포스팅), 토크와 모멘트의 차이(이전 포스팅), 강체의 관성모멘트(이전 포스팅), 강체의 선/각 운동량(이전 포스팅) 난이도: 상 이번 포스팅에서는 4개의 프로펠러를 가진 드론(쿼드콥터/쿼드로터)의 운동방정식/지배방정식을 뉴턴의 제2법칙과 오일러의 제2법칙을 이용하여 실제에 최대한 가깝게 구해보도록 하겠습니다. ※ 이전 포스팅을 확인하지 않으셨다면, 아래 링크를 참고해 주세요 ① 쉽게 설명하는 자유물체도 그리기와 지배방정식/운동방정식 구하는 방법 - 기초 편 : https://blog.naver.com/droneaje/223050628505 ② 쉽게 설명하는 자유물체도 그리기와 지배방정식/운동방정식 구하는 방법 - 응용 편 : https://blog.naver.com/droneaje/223053833566 먼저, 아래 그

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: Kinetics와 Kinematics(이전 포스팅), 자유물체도 그리기와 운동방정식(이전 포스팅) 난이도: 중 이번 포스팅에서는 드론에 작용하는 작용하는 힘을 자유 물체도(Free Body Diagram, 이하 FBD)를 그려보고, 이를 이용해서 운동방정식/지배방정식(Governing Equations of Motion)을 구해보도록 하겠습니다. 지난 포스팅(기초 편)에서는 드론의 움직임을 최대한 단순화해서 FBD와 운동방정식/지배방정식을 구해보았는데요. ※ 쉽게 설명하는 자유물체도(Free Body Diagram) 그리기와 지배방정식/운동방정식(Governing Equations of Motion) 구하는 방법 - 기초 편 https://blog.naver.com/droneaje/223050628505 오늘은 딱 한 걸음만 더 나아가 보겠습니다. <정지비행상태와 전진비행상태에서의 관성좌표계(Inertial Frame)과

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 스칼라와 벡터(개념 이해), Kinetics와 Kinematics(이전 포스팅) 난이도: 중 이번 포스팅에서는 물체에 어떠한 힘들이 작용하는지 자유 물체도(Free Body Diagram, 이하 FBD)를 그려보고, 이를 이용해서 운동방정식/지배방정식(Governing Equations of Motion)을 구해보도록 하겠습니다. 그리고, 이것이 제어 시스템과는 어떻게 연결되어 있는지도 낱낱이 살펴보도록 하겠습니다. 먼저, 운동방정식/지배방정식이 무엇일까요? 영문으로는 Governing Equations of Motion이라고 표현되는데, 말 그대로 해석해 보면, "움직임을 지배하는 방정식"이 되겠습니다. 이를 이해하기 쉽게 표현해 보면, "물체의 움직임에 관한 설명서" 정도가 될까요? 이 방정식을 구한다면, 이 물체가 외부 힘에 대해 어떻게 반응하고 움직이는지 모두 설명이 가능해진답니다. 모든 것은 뉴턴의 제2법칙 F=

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 미분 및 적분 기초(개념 이해), PID 제어 시스템(이전 포스팅) 난이도: 중 지난 포스팅에서 제어시스템이 무엇인지 알아보고, 대표적인 피드백 제어 시스템인 PID Control에 대해서도 알아보았는데요. ※ PID 제어 시스템에 대한 지난 포스팅을 먼저 확인하시고, 이번 포스팅을 보시는 것을 추천드립니다. (https://blog.naver.com/droneaje/221989463375) 한마디로 제어시스템을 표현하자면, "제어하고자 하는 대상을 내가 원하는 상태로 만들어 주기 위한 방법"이 아닐까 싶습니다. 저도 처음에는 내가 설계한 제어시스템이 제어하고자 하는 대상(모델)을 원하는 상태로 만들어주면, '어쨌든 성공 아닌가?' 하는 생각을 했는데요. 결론부터 말씀드리면, 경우에 따라서 결과보다도 과정이 중요할 수도 있다는 것을 깨닫게 되었답니다. 진짜일까요? 언제 이런 상황이 있는 걸까요? 예를 한번 들어보겠습니다.

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 사칙연산, 행렬 기초 난이도: 중상 텐서(Tensor)란 무엇일까요? 이번 포스팅에서는 텐서의 가장 기초가 되는 정의 및 특성을 알아보겠습니다. :) ※ 벡터(Vector)와 스칼라(Scalar)에 관한 내용은 지난 포스팅을 참고해 주세요.(https://blog.naver.com/droneaje/222165422796) 먼저, 텐서는 세부적으로 n 차수 텐서로 나누어 볼 수 있는데요. 0차수 텐서(0th order tensor)는 스칼라(scalar), 1차수 텐서(1st order tensor)는 벡터를 나타낸다고 보시면 되겠습니다. 여기서 다루게 될 "텐서"는 "2차수 텐서"(2nd order tensor)로써 이하 "텐서"로 부르도록 하겠습니다. 텐서 T는 벡터 a를 또 다른 벡터 b로 연관시켜주는 선형 연산자(linear operator)라고 정의됩니다. 식으로는 아래와 같이 표현해 볼 수 있겠네요. 이 관계식은

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 사칙연산, 행렬 기초 난이도: 중하 이번 포스팅에서는 동역학과 연속체, 유체역학 등등 많은 것들의 기초가 되는 스칼라(Scalar)와 벡터(Vector)에 대하여 알아보고 그 특성을 정리해 보도록 하겠습니다. :) 먼저, 스칼라란 실수(Real Number)로 표현이 가능한 양(Quantity)이라고 정의되는데요, 우리가 늘 사용하는 숫자 정도로 쉽게 생각하시면 되겠습니다. 이러한 스칼라는 우리가 이미 알고 있는 사칙연산과 관련된 특성을 모두 갖고 있는데요. 이를 6가지 특성으로 정리해보면 다음과 같이 되겠습니다. 1. 교환성(Commutativity): 모든 스칼라 a, b에 대하여, a +b = b + a ab = ba 2. 결합성(Associativity): 모든 스칼라 a, b, c에 대하여, (a + b) + c = a + (b + c) a(bc) = (ab)c 3. 0 스칼라(Zero Scalar): 모든 스칼

글 알림 표 대상: 일반, 개발자, 엔지니어 필요 사전 지식: 미분 및 적분 기초(개념 이해), PID 제어 시스템(이전 포스팅) 난이도: 중 이 번 포스팅은 지난 PID 제어 시스템에서 다루지 않았던, 비연속 시간(Discrete-time) 시스템의 PID 제어기 구성을 연속 시간(Continuous-time) 시스템과의 비교를 통하여 알아보도록 하겠습니다. ※ PID 제어 시스템에 대한 지난 포스팅을 먼저 확인하시고, 이번 포스팅을 보시는 것을 추천드립니다.(https://blog.naver.com/droneaje/221989463375) 먼저, 기본적인 PID 시스템을 식으로 표현하면 아래와 같이 나오게 되는데요. 이 관계식이 연속 시간(Continuous-time) 시스템의 PID 제어기 구성이 되겠습니다. 보시는 것처럼, t시점의 제어 입력값 u(t)은 적분과 미분항으로 구성되어 있는데요. 그럼, 비연속 시간(Discrete-time) 시스템에서의 PID 제어기의 식은 어떻

글 알림 표 대상: 일반, 엔지니어, 개발자 필요 사전 지식: 기초 미분, 기초 적분, 무게 중심, 관성 좌표계, 각 운동량, 벡터 연산 난이도: 중상 이번 포스팅은 강체의 관성 모멘트에 대하여 알아보도록 할 텐데요. 동역학, 물리를 공부하다 보면 항상 회전과 관련된 부분들이 다소 복잡하고 어렵게 다가오기 마련인데요. 여러분의 탓이 아닙니다. :) 누구에게나 물체의 평행운동(Translation)보다 회전운동(Rotation)이 더 까다롭답니다. 그럼 이번에 차근차근히 하나씩 쉽게 정리를 해서 완벽하게 이해해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다. :) 관성 모멘트는 지난 포스팅에서 함께 공부해본 각 운동량과 밀접한 관계가 있으니, 꼭 해당 포스팅을 먼저 확인해 주시기 바랍니다.(선 운동량 & 각 운동량: https://blog.naver.com/droneaje/222157416547) 자 그럼 출발해 볼까요? 고고씽~! 평행 운동에서 질량에 대응하는 개념을 회전 운동의 관성 모멘트라고 보

글 알림 표 대상: 일반, 엔지니어, 개발자 필요 사전 지식: 기초 미분, 기초 적분, 무게 중심, 관성 좌표계 난이도: 중 이 번 포스팅에서는 강체(Rigid Body)의 선 운동량(Linear Momentum)과 각 운동량(Angular Momentum)에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다. :) 선 운동량(NG)은 아래와 같이 "정의" 되는데요. 여기서 Nv = Ndr / dt 는 강체를 구성하는 한 점의 속도를 N 프레임(관성 프레임)에서 나타낸 것 입니다. 그리고, ∫R 은 강체의 모든 부분에 대한 적분을 의미 하겠습니다. ※ 혹시, 관성 프레임 등 좌표계에 대해서 궁금하신 분은 이전 포스팅을 참고해 주세요.(https://blog.naver.com/droneaje/221996242839) 강체는 시간에 따라 질량이 변하지 않기 때문에, Ndm / dt = 0 입니다. 따라서, 위의 식을 다시 한번 아래와 같이 정리해 보겠습니다. 위의 식을 더 간단하게 정리하면 아래와 같이

글 알림 표 대상: 일반, 엔지니어, 개발자 필요 사전 지식: 기초 미분, 기초 적분 난이도: 중 이 번 포스팅에서는 강체(Rigid Body) 움직임을 파악하기 위한 핵심 요소인 질량중심/무게중심(Center of Mass/Center of Gravity)의 개념 및 공식에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다. :) 말 그대로, 물체의 무게 중심이 되는 지점을 나타내는 용어라는 것을 알 수 있는데요. 무게 중심까지의 거리(rcg)는 아래와 같이 식으로 "정의" 됩니다. 여기서, ∫R dm 은 강체를 구성하는 각 입자의 미분/부분 질량(dm)을 강체 전부에 대하여 적분한 값을 의미하고, r은 강체를 구성하는 입자의 위치를 의미합니다. 아래 그림을 한번 보실까요? < 강체(Rigid Body)의 질량 표현 > 강체의 예시로 돌멩이를 들어보았습니다. 보시는 것처럼, 돌멩이는 무수한 입자가 모여서 이루어져 있는데요. 이때, 각각의 입자 질량을 dm이라고 하면, 이를 모두 합하면 돌멩이의 질

글 알림 표 대상: 일반, 엔지니어, 개발자 필요 사전 지식: 매트랩 프로그램 설치 난이도: 하 이 번 포스팅에서는 매트랩에서 움직이는 애니메이션 그래프를 그리는 방법을 알아보고 결과를 gif 파일 형식으로 저장해 보도록 하겠습니다. 이 예제를 응용하여 원하시는 데로 움직이는 그래프를 그려보시고, 간단하게 gif 파일로 저장해보세요. :) * 코딩 소스는 포스팅 하단에 첨부하였습니다. 먼저, 움직이는 2D 그래프를 그려볼게요. figure(1); % figure의 숫자를 지정해줍니다. title('2D Graph Animation'); % figure의 제목을 정해줍니다. filename = '2D_Graph_Animation.gif'; % 움직이는 그래프를 저장할 gif 형식의 파일명을 지정해줍니다. set(gcf,'color',[1 1 1]); set(gca,'linewidth',1,'fontsize',18,'fontname','timesnewroman'); grid on; %

글 알림 표 대상: 일반, 엔지니어 필요 사전 지식: 없음 난이도: 하 오늘은 동역학(Dynamics)을 공부하다 보면 자주 접하게 되는 용어들이지만, 다소 헷갈릴 수 있는 용어들을 정리해 보도록 하겠습니다. :) 먼저, 사전에서 Dynamics, Kinetics, Kinematics 등으로 검색을 해보면 모두 운동학, 동역학 등으로 표현이 되는데요. 따라서, 한국어로 용어를 지칭하기보다 영문으로 구분 짓는 것이 이해에 더 도움이 되겠습니다. 그럼, 이 용어들의 각각의 차이를 살펴보기 전에 계층적인 관계를 도표로 먼저 살펴보도록 하겠습니다. < Mechanics, Dynamics, Kinematics, Kinetics의 관계> 도표를 통해서 보면, 계층적인 관계가 한눈에 들어오실 텐데요. 그럼 각각의 용어의 정의 및 차이점을 살펴보도록 하겠습니다. :) 가장 상위 단계라고 볼 수 있는 역학(Mechanics)부터 시작해 볼까요? 역학(Mechanics)은 물체에 작용하는 물리적인 힘

글 알림 표 대상: 일반 필요 사전 지식: 없음 난이도: 하 개인용 항공기/비행체(PAV) 또는 전기추진-수직이착륙기(eVTOL)의 소개 및 분석 시리즈로써, 오늘 살펴볼 항공기는 Guangzhou EHang Intelligent Technology에서 개발한 EHang-184, EHang-116, EHang-216입니다. 먼저, 1인용 eVTOL/PAV인 EHang-184를 소개합니다. < EHang-184, Credit: Ehang > EHang의 창립자이자 CEO인 Hu Huazhi는 2012년 EHang 184 프로젝트를 시작한 뒤, 2017년까지 유인/무인 비행 시험을 중국, 미국, UAE에서 성공적으로 마치게 되는데요. 제원을 한 번 살펴보도록 하겠습니다. [ EHang-184 제원 ] 동체길이 4 m 순항속도 100 km/h 전체높이 1.4 m 프로펠러 8 개 날개길이 4 m 모터출력 152 kW(200 hp) 8 개 최대길이 5 m 추진방식 전기 배터리 자체중량 260

글 알림 표 대상: 일반 필요 사전 지식: 없음 난이도: 하 < 드론 택시의 상용화: 개인용 비행체(PAV, Personal Air Vehicle)의 현재와 미래 > 드론택시, 과연 가까운 미래에 실현이 가능할까요? 아니면, 아직은 먼 얘기일 뿐일까요? 이번 포스팅에서는 드론택시 또는 1인용/개인용 비행체(PAV)의 기술적 발전에 대해서 알아보도록 하겠습니다. :D * 드론택시와 관련해서는 1부 기술적 관점, 2부 관련 법규 및 규제의 관점, 3부 마켓 동향으로 나누어 글을 올리도록 하겠습니다. 먼저, 흔히 드론택시라고 많이 불리기도 하는 개인용 비행체(PAV)가 무엇인지 살펴보겠습니다. PAV란 Personal Air Vehicle 또는 Personal Aerial Vehicle의 약자로써, 2003년 미국항공우주국(NASA)에서 처음으로 사용한 용어인데요. 뚜렷한 정의가 내려져 있지는 않지만, 문자 그대로 개인용 비행체/항공기로써 이착륙을 위한 별도의 공항이 필요하지 않고, 개인