화재발생 시 인명 안전을 위하여 초기의 화재감지가 매우 중요한 요인이다. 특히 도로터널, 지하철역사 등 광범위 폐쇄공간에서 연기에 의한 질식사 등 2차 피해의 발생위험이 높다. 이에 최근 광범위 공간에서 적외선 레이저를 활용한 원거리 연기검출 화재탐지기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 레이저 기반 원거리 연기검출장치는 이격(100m 이상) 설치되는 레이저 발신기와 수신기의 레이저 포인트가 정확히 정합되어야 한다. 아울러, 레이저 발신기와 수신기 사이의 거리에 비례하여 레이저 초점의 이동거리가 매우 민감하게 변화하므로 이를 정확히 정합하기 위한 고정밀 제어장치가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복수개의 레이저 발신모듈과 복수개의 조도센서(CdS)를 통해 초점의 정합을 자동 추적할 수 있는 알고리즘을 설계, 구현하였다. 이는 초기 레이저 초점의 설정과 이후 외부환경에 따른 초점의 틀어짐을 자동 보정하여 다양한 레이저 인식 장치에 적용될 것으로 사료된다.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용 되어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 보안, 군사감지, 환경관리, 산업제어, 홈 자동화 등 많은 영역에 적용된다. 하지만 네트워크를 구성하는 노드의 제한된 에너지에 한계로 활용범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대표적 라우팅 프로토콜 중 LEACH-C를 기반으로 네트워크의 전송을 개선하여 에너지를 효율적으로 사용하는 LEACH-CCBD(Low Energy Adaptive Clustering hierarchy - Centrailized with Cluster and Basestation Distance) 알고리즘을 제안한다. LEACH-CCBD 알고리즘은 클러스터 구성시 멤버노드들의 클러스터 소속에 대하여 멤버 노드로부터 클러스터의 거리와 클러스터 노드로부터 기지국까지의 거리를 합산한 값을 비교하여 선정 우선순위를 두어 클러스터 헤드를 소속시키는 기법이다. 제안한 LEACH-CCBD는 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 각 프로토콜에 대한 성능 결과를 확인하였다. 실험결과 에너지 효율성이 LEACH, LEACH-C 알고리즘보다 우수함을 보였다.
UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.
본 논문에서는 사람의 생체 신호를 감지하기 위해 1.6 GHz 단일 채널 도플러 센서와 아날로그 및 디지털 신호 처리부로 구성되어 있는 실시간 호흡 및 심장 박동 감지기를 개발하였다. 도플러 센서의 RF Front End는 발진기, 믹서, 저잡음 증폭기, 브랜치-라인 하이브리드, 그리고 패치 안테나로 구성되어 있다. 센서에 사용된 브랜치-라인 하이브리드는 기존의 하이브리드에 비해 40 % 정도 크기를 줄이면서도 상당히 유사한 성능을 가지도록 인공 전송 선로(artificial transmission line)를 사용하였다. 아날로그 신호처리부는 2차 Sallen-Key 능동 필터를 사용하여 제작되었고 디지털 신호 처리부는 LabVIEW를 사용하여 컴퓨터상에서 구현되었다. 개발된 시스템은 최대 50 cm 거리에서 사람의 호흡과 심장 박동을 측정함으로써 성능을 검증하였다.
RFID 기술은 기존의 바코드 기술보다 발전된 무선의 비접촉 인식 기술로서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술로 간주되고 있다. RFID 태그는 기존의 단순한 사물의 인식 기능 중심에서 사물의 상태 및 환경 정보를 감지할 수 있는 센서 태그로의 발전으로 물류 프로세스의 양적, 질적 향상을 도모할 수 있게 되었다. 센서 태그는 환경 정보를 센싱하기 위하여 배터리를 내장하고 있으며, RF Transceiver의 내장 유무에 따라 자체적으로 신호를 보낼 수 있는 active 센서 태그와 리더로부터의 신호를 사용하는 semi-passive 센서 태그로 구분된다. Semi-passive 센서 태그는 배터리를 부착함으로써 passive 태그에 비해 인식률과 인식거리가 향상되었고 active 태그에 비해 단가가 매우 저렴하여 센서 태그가 부착된 물품의 상태를 모니터링하고 환경을 감시하는 다양한 응용에 사용될 수 있다. 이러한 응용의 요구에 따라 Edge Manager는 기존의 passive 태그는 물론 센서 태그를 지원함으로써 상위 응용에게 정제된 결과를 전달할 필요성이 있다. 본 논문에서는 특히 semi-passive 센서 태그를 지원하는 Edge Manager의 설계를 위하여, 센서를 사용한 또 다른 활용 분야인 센서 네트워크에서의 질의 유형을 분석하고, semi-passive 센서 태그의 특징을 고려한 요구사항을 분석한다. Semi-passive 센서 태그는 센서 네트워크의 센서 노드와는 달리 태그 레벨에서 필터링과 병합을 수행할 수 없으므로 Edge Manager에서 이러한 기능이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 Edge Manager에서의 센서 태그 데이터에 대한 질의를 위한 방법으로 EPCglobal ALE 표준명세의 ECSpec을 확장하는 방법을 제안하고, 센서 태그 데이터의 특성을 고려한 필터링 기법과 병합(aggregation) 기법을 적용한 질의 처리가 가능한 Edge Manager의 구조를 제시한다.
The GPS(global positioning system) made up of 28 artificial satellites going round around the earth at a height of 20,000.Km is a system to determine the receiver's location by measuring the distance between the satellite and receivers using an electronic wave. Recently it's been widely used in various applications, such as a navigator, a surveying system, etc. In this paper, we propose a new algorithm to transform coordinates from GPS signals corresponding to various sizes of maps, and the application using this algorithm is also introduced. The algorithm is programmed by MFC on the WinCE 5.0 operating system, and the GPS receiver with a 20 channel high sensitivity and GPS microcontroller chip manufactured by SiRF Technology was used.
로봇의 기능이 다양해지며 복잡해지고 있다 주위의 환경을 감지하는 센서로는 거리정보 뿐만이 아니라 영상 정보, 음성 정보까지 이용하고 있다 본 논문에서는 다양한 입력정보를 가지고 로봇을 제어하기 위한 알고리즘으로 2-Layer Fuzzy Control을 제안한다 장애물 회피의 경우에 다수의 초음파 센서를 이용하였는데 이것을 앞쪽, 왼쪽, 오른쪽으로 분류하여 3개의 sub-controller를 가지고 퍼지 추론을 한 다음 2단계에서는 이 3개의 sub-controller의 출력으로 조합된 퍼지 추론을 하여 통합적인 추론을 한다 본 논문에서는 2-Layer Fuzzy Controller와 비슷한 구조를 갖는 Hierarchical Fuzzy Controller와 성능비교를 하였으며 Robot following에도 적용하여 각각에 대한 시뮬레이션과 실험을 통해 확인한다.
본 논문은 시각장애인에게 큰 위험이 되는 주거 공간 내 위험 요소들을 감시하고, 경고를 알리는 "시각장애인 주거 공간 내 스마트 안전 시스템"을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정해진 시간 또는 음성 명령이 입력되면 이동로봇이 각 방을 자율주행으로 순회하며 위험 요소를 측정한다. 레이저 거리 센서를 활용한 단차 측정값, 열화상 카메라를 활용한 물웅덩이 위험도, 웹캠을 활용한 물체 변위 값을 측정하여 서버에 전송한다. 둘째, 각 방에 설치된 인체 감지 센서를 통해 사용자의 접근을 인식하고, 방에 들어가기 전 서버에 저장된 측정 데이터를 기반으로 스마트 스피커를 통해 위험 요소를 알린다. 셋째, 앱을 통해 관리자가 즉시 검사, 기록조회, 방 정보 수정 등을 이용하여 시스템을 관리한다.
본 연구 목표는 조류 둥지에 의한 전신주 내의 사고를 사전에 방지하기 위해 전신주 중 둥지 설치가 가능한 공간 내에 센싱을 통해 조류가 둥지를 짓어 알을 낳기 전에 제거하기 위한 센서 노드 개발에 있다. 조류 둥지를 인식하기 위해서는 최초 설치하였을 때의 거리 측정 값과 이 후 측정되는 거리 값의 변화에 따라 예측 가능한 솔루션에 있다. 본 논문에서는 콘크리트, 철판, 나무, 비닐봉지를 대상으로 적외선을 설계하고 시험하였다. 전신주 내에 놓일 수 있는 물체를 대상으로 실험하여, 각 각의 분광 반사율에 의해 감지되는 분광을 포토다이오드를 통한 값의 표준 편차 그래프를 통해 물체의 대상을 예측하며, 거리 측정이 가능하게 되었다. 본 실험 결과로서 적외선 센서를 통해 전신주 내의 위험물에 대한 대상 정보(콘크리트, 철판, 나무, 비닐봉지)를 습득하게 되고 전력망 모니터링을 통해 안전한 전력망 구축과 자연과 상생 가능한 환경에 이바지 할 것으로 예측된다.
어떤 선박에서도 마찬가지로 적정한 전력의 공급은 매우 중요하며, 육지와 거리가 먼 대양 운항 선박에서는 특히 더욱 중요하다. 이와 같이 운항 중인 선박의 전력 공급 시스템의 효율성과 경제성 측면의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선박에서의 전력공급을 지능적으로 제어하는 전력관리 시스템을 제안한다. 본 설계에서의 전력관리 시스템은 부하전력 감지 시스템, 발전기 제어 시스템, 그리고 전력 모니터링 시스템으로 각각 구성된다. 부하전력 감지 시스템에서는 CT 및 PT 센서를 이용하여 전류와 전력량을 측정하며, 그리고 발전기 제어 시스템에서는 여러 가지 다양한 센서로 부터의 취합정보를 이용하여 주/부 발전기를 On/Off 하게 된다. 마지막으로 모니터링 시스템은 부하 전력 감지 시스템과 발전기 관리 시스템에서 수집된 정보를 사용자가 한눈에 알아볼 수 있게 상태 정보를 출력한다. 본 논문에서 구현된 전력관리 시스템은 실시간 실험을 통해서 설계된 바와 같이 잘 작동하는 것을 확인하였으며, 그리고 공인 인증기관으로부터 KSCIEC61892-1:2012 및 KSCIEC60950-1:2008 인증을 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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