최근 광섬유 하이드로폰 시스템은 차세대의 장거리 탐지용 수동 소나 시스템의 탐지 센서로 각광을 받고 있다. 소나 시스템으로서, 광섬유 하이드로폰 시스템은 수중에 전자부가 없이 다중화 기술을 바탕으로 많은 채널의 하이드로폰을 구성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다채널 배열 설계, 광-전자부, 하이드로폰 설계, 해상시험을 바탕으로 한 최근의 기술 발전 추세를 기술한다. 또한, 시분할 다중화를 바탕으로 32채널 혹은 그 이상까지 확장 가능한 간섭계형 다채널 광섬유 하이드로폰 배열 시스템 개발에 관하여 기술한다. 이를 위해 12채널의 시분할 다중화 하이드로폰 배열을 제작하여 해상시험을 통해 그 성능을 평가하였다.
이 프로젝트의 목표는 공유 공간에서의 고객 이용 시간 관리를 향상하기 위해 라즈베리 파이와 센서 기술을 활용한 자동 시간 체크 시스템의 개발입니다. 이 시스템은 로드셀, 진동 감지 센서, 그리고 LiDAR 센서, 이 세 가지 센서를 활용해 의자에서 사용자의 존재 여부를 감지하고, 사람과 물건을 구별하며, 사용자가 의자에서 일어나는 시점을 파악합니다. 특히, 고객이 의자에 앉게 되면 시스템이 자동으로 시간을 체크하여 실시간으로 이용 시간을 측정하게 됩니다. 이렇게 수집된 정보는 웹 기반의 사용자 인터페이스를 통해 제공되어, 이용 시간 관리가 보다 편리해집니다.
다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.
GPS 의 사용이 어렵거나 불가능한 실내 환경 등에서 사물이나 사람의 위치를 카메라가 추적할 수 있도록 하는 문제에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 가능 하도록 하기 위해서는 작은 크기의 이동 장치와 센서 노드간 밀접한 통신이 필수이다. 본 연구에서는 무선 수신/송신 장치인 센서 노드를 이용하여 고정 된 수신-센서 노드와 이동 송신 노드를 이용하여 효율적이고 다수의 목표물을 추적할 수 있는 위치 추적 시스템을 설계하는 기법을 연구하고, 실제 알고리즘을 구성하였다. 그리고 휴대성을 높이고 위치 추적 알고리즘 계산을 효율적으로 할 수 있도록 알고리즘을 SoC(단일칩 시스템, System on Chip)로 설계하여 시스템의 확장성을 확보하는 방법을 제시하고자 한다.
현대사회는 산업화로 인해 다양한 재해를 접하게 되고, 그 피해를 최소화하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 재난의 예방을 위해서는 위험 상황에 대한 정확한 판단과, 그 상황 발생에 즉각적인 대처가 가능한 시스템의 개발이 필요하다. 현재 유비쿼터스 환경하의 상황정보시스템에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 다중 상황에 대한 모니터링 및 처리가 가능한 시스템에 대한 연구가 미흡하며, 이로 인해 다중상황에 대한 신속한 대처가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다중상황의 처리를 위해 각종 센서로부터 데이터를 취득하여 시간 마킹 처리 후 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 요구에 따라 추상화된 Context를 사용자에게 제공할 수 있는 다중상황 처리를 위한 RFID/USN 미들웨어를 시스템을 설계한다.
본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
나로우주센터의 발사통제시스템은 우주발사체의 비행궤적과 상태정보를 감시하기 위하여 지상추적시스템(추적레이더 2대, 원격자료수신장비 4대, 광학추적장비 1대)으로부터 정보를 받아 처리한다. 각 추적장치는 주로 다중경로나 클러터, 전파굴절에 의해 자체 오차를 나타내고 있어 전송된 정보들 중 하나만을 이용해서는 우주발사체의 실제 궤적을 판별할 수 없다. 본 논문에서는 취득된 추적자료의 후처리를 통해 우주발사체 비행궤적을 생성해내는 방법을 제시한다. 본 후처리 알고리즘은 크게 대기의 전파굴절에 따른 오차를 보정하는 부분과 다중센서 정보를 융합하는 부분으로 나뉘며, 효과적인 센서 융합을 위해 등가속 운동모델에 기반한 분산식 칼만필터를 구성하였다. 실측 자료의 후처리 적용 결과, 어떤 단일 센서에 의한 것 보다 오차가 최소화된 발사궤적을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 다중 입출력 주파수 변조 연속파 (MIMO FMCW; multiple input multiple output frequency modulation continuous wave) 레이다 기반 HAR (human activity recognition) 시스템의 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 다중 입력 다중 출력 레이다 센서를 통한 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 HAR 시스템을 구현하면 사생활 보호와 함께, 안전성 및 정확성 측면에서 장점이 있다. 본 논문에서는, MIMO FMCW 레이다 센서로부터의 포인트클라우드 데이터 기반 HAR을 위해 PointPillars와 DS-CNN (depthwise separable convolutional neural network)을 기반으로 최적 경량 네트워크를 개발하였다. 경량화된 네트워크를 통해 고해상도 포인트 클라우드 데이터를 처리하여 높은 인식 정확도와 함께 효율성을 달성하였다. 결과적으로, 98.27%의 정확도와 11.27M Macs (multiply-accumulates) 연산 복잡도로 구현 가능함을 확인하였다. 또한, 개발한 모델을 라즈베리파이(Raspberry-Pi) 시스템에 구현하여 최대 8 fps의 속도로 포인트 클라우드 데이터 처리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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