본 논문은 다중 가스 필터 휠 (multi gas filter correlation wheel: multi GFC wheel)을 갖는 비분산 적외선법(NDIR method : non-dispersive infrared method)을 이용하여 대기 중 다종환경오염물질(CO, $SO_2$, NOx 등)을 동시에 실시간 측정할 수 있는 광학분석장치 개발을 위한 미세신호 검출 알고리즘을 제안한다. MCT(mercury cadmium telluride) 센서를 통해 측정된 각각의 환경오염물질의 미세신호는 고유한 NDIR 흡수 특성을 갖는다. 제안한 방법은 임계값과 하나의 외부 동기신호를 사용하여 연속적으로 측정된 신호로부터 각각의 오염물질 특정농도에 해당하는 데이터를 분리 검출한다.
본 논문에서는 멤스 기술의 하나인 연성 인쇄 회로 기판을 이용하여 임의의 형태로 변형이 가능한 초고주파 멤스 송신기를 제안하였다. 연성 인쇄 회로 기판은 그 무게가 가볍고 두께가 얇아 경량 소형화 모듈을 만드는데 유리한 장점이 있다. 또한, 연성 인쇄 회로 기판은 종이와 같이 유연한 특성을 가지고 있어 평면이 아닌 임의의 곡면 등에 실장할 수 있는 장정을 가지고 있다. 본 논문에서는 근거리 센서 네트워크 구성을 위한 직교 주파수 분할 다중 전송 방식을 위한 선형 무선 송신기를 설계 제작하였다. 송신 모듈의 능동 회로는 전력효율이 높고 선형성이 우수하여 전력 증폭기에 많이 사용되고 있는 InGaP/GaAs HBT 공정을 사용하여 설계 및 제작하였으며, 매칭 회로 및 필터 등의 수동 회로는 연성 인쇄 회로 기판에 직접 집적화 하여 제작하였다. 제작된 멤스 송신기는 EVM 특성을 통하여 시스템 성능을 분석하였다.
다중센서 시스템의 문제점, 특히 임의의 방향에 대한 목표물의 유무를 판단하는 문제에 접근하기 위하여 결절이론을 소개한다. 이 문제에 대한 해는 대상 방향에 대한 간단한 수 즉, 0 또는 1로 구성된 수의 집합으로 표현된다. 이렇게 코드로 표현된 수는 Hopfield 신경회로망에 의한 최적화 기법으로 변환되며, 이러한 변환은 음원의 방향탐지에 대한 이해를 쉽게 한다. Hopfield 신경회로망 모델의 기존 상태 개선 방법들을 사용할 때 직명하게 되는 난점들을 소개하며, 그것과 관련된 문제점들을 제기한다. 이를 해결하기 위하여 새로운 착상, 즉 0에서 1의 상태로 변할 때 보다 큰 에너지 차이를 보이는 뉴런이 상태 개선의 우위를 점할 수 있다는 접을 제안한다. 이로부터 이전 연구들과는 다른 새로운 상태 개선 방법 및 새로운 관점을 도출하게 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 방법의 전망과 음원 방향 탐지의 효율성을 보인다.
본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 DS-OCDMA(direct sequence optical code division multiple access)와 스캐닝 방식의 MEMS (microelectromechanical system) 거울을 이용하여 픽셀별로 스캐닝하는 라이다 시스템(light detection and ranging, LIDAR)의 설계와 시뮬레이션 결과를 기술한다. 제안하는 라이다는 $848{\times}480$ 해상도의 거리 영상을 1초에 60번 측정한다. 영상을 구성하는 각각의 픽셀마다 픽셀 정보와 체크섬을 DS-OCDMA로 부호화한 레이저 펄스로 방출하므로, 반사파를 검출하기 위하여 대기할 필요없이 연속으로 거리 측정이 가능하다. MEMS 거울은 부호화된 레이저 펄스를 반사하여 측정을 원하는 방향으로 보내기 위한 용도로 사용한다. 하나의 거리 영상을 구성하는 픽셀 정보의 처리가 모두 완료되면, 픽셀 개개의 반사파 비행시간을 이용하여 포인트 클라우드를 생성한다.
본 연구에서는 태양광 패널 청소 로봇이 진공 패드 압력을 이용하여 경사진 패널 위를 미끄러짐 없이 효율적으로 주행하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 로봇을 경사로 패널에 고정시키기 위해 로봇 발에 부착된 고무 패드의 압력을 진공으로 만들게 된다. 구동 방식으로 Linkage 매커니즘을 적용하여 미끄러짐을 방지함과 동시에 중량을 감소하여 소모전력을 낮추는 방법을 제안하였다. 로봇의 안전한 구동을 위하여 솔레노이드 밸브, 근접 센서, 엔코더를 사용하여 로봇의 움직임을 감지하며, 주행할 때 고무 패드의 압력을 제어하여 안전한 경사로 주행을 가능하게 하였다. 로봇의 전진 동작을 위하여 다중의 솔레노이드 밸브들의 동작 시퀀스를 완성하여 양쪽 발에 부착된 6개의 진공패드가 진공 및 대기압을 정확하게 형성 할수 있도록 제어하여 이동 중 미끄러짐 없이 전진할 수 있게 하였다. 마지막으로 주행 및 회전 실험을 통해 36도의 태양광 패널에서 직진 및 회전 동작을 수행할 수 있음을 확인하였다.
최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 임베디드 소프트웨어가 다양한 분야에서의 개발이 두드러지면서 그 요구사항들도 다양해지고 있다. 그 중 이슈화되고 있는 것 중 하나가 하드웨어와의 종속성을 반영한 체계적인 개발방법을 제시하는 것이다. 기존의 개발방법들은 하드웨어와의 밀접한 관계, 여러 유사 도메인에 대한 고수준의 재사용성 요구 등 임베디드 소프트웨어가 갖고 있는 특성들을 효과적으로 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 제품계열적 접근방법을 통해 효율적인 임베디드 소프트웨어 개발방법을 제시하기 위한 개발프로세스 모델 설계방법을 제안한다. 개발프로세스 모델의 설계 중점은 먼저 효율적 요구사항 도출기법으로 디렉토리 방식의 도메인 스코핑 방식과 IDEF0 기반 비즈니스 모델을 제안한다. 다음으로 서비스 구조 기반의 컴포넌트 도출방식과 하드웨어 종속성을 고려한 아키텍처 설계 방식을 제안한다. 마지막으로 제안한 개발프로세스 설계모델이 어떻게 임베디드 소프트웨어 개발에 적용되는지를 보이기 위해 다중센서데이터 융합시스템에 적용한 결과를 설계과정마다 제시한다.
본 논문에서는 두 개의 송·수신 센서 사이의 위상 오차를 보상하기 위해 터보 등화 기반의 MIMO 수중 통신의 효율적인 복호기 구조를 제시하였다. 시공간 부호화 시스템에서는 다중 송·수신기 사이의 위상 차이는 완벽하다고 가정하였으나, 본 논문에서는 MIMO 수중 통신 환경에서 서로 다른 송·수신기 사이의 위상 오류에 영향을 분석하였다. 그 결과 오류 성능이 심각하게 감소하게 됨을 알 수 있었으며, 오류 성능 영향을 최소화하기 위해 도착 시간 차이를 보상한 DD 위상 추적 방식 기반의 위상 보상 알고리즘을 제안하였다. 본 논문은 MIMO 수중 통신 환경에서의 위상 오류에 영향을 분석하고, 그 영향을 최소화 할 수중 채널 모델에 대한 보상 알고리즘을 제안하였다.
정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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