한국항공대학교 우주시스템연구실에서는 나노급 위성인 HAUSAT-2 개발과 더불어 주요 탑재체인 동물 추적 시스템을 직접 연구 개발하고 있다. 동물 추적 시스템은 위성에 탑재되는 동물 추적 시스템 수신기와 동물 추적 송신기, 위성으로부터 수신된 신호를 해석하고 처리하는 지상국으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 동물추적시스템의 전반적인 운용개념과 하드웨어 개발에 대하여 기술하며 데이터를 처리하기 위한 소프트웨어 알고리즘 및 도플러 편이(Doppler Shift)를 이용한 동물 위치 추정 알고리즘에 대하여 논한다.
도플러 효과를 이용해서 동물의 위치를 추적하는 경우 동물에 장착된 단말기의 송신신호를 위성의 수신기에서 얼마나 많이, 정확하게 측정하느냐에 따라 위치 추적의 정밀도가 달라진다. ARGOS 위성시스템의 경우 다수의 위성을 운용하여 단말기의 송신신호를 비교적 많이 측정하며, 이러한 많은 측정 데이터를 이용해서 상당히 높은 위치추적 정밀도를 유지하고 있다. 하지만 단일 위성을 사용하는 동물추적시스템의 경우 위성이 단말기를 통과하는 짧은 시간동안 송신 신호를 많이 측정하기 힘들며, 이는 위치추적의 정밀도를 떨어뜨리는 가장 큰 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 단일 위성에서 도플러 천이 측정 데이터의 개수를 증가시키기 위해서 도플러 천이 변화율을 이용하여 수신 데이터를 추정하였으며, 추정된 데이터를 측정치로 사용하여 측정 데이터의 개수를 증가 시켰다. 결과적으로 도플러 천이 변화율을 이용하여 비교적 높은 위치추적 정밀도를 획득 할 수 있으며, 단일 위성을 사용하는 동물추적시스템에 적합한 방식임을 알 수 있다.
최근 센서 네트워크를 이용하여 특정 환경에서 동물의 행위나 반응 등을 모니터링하고, RFID 기술을 이용하여 동물 이력을 추적하거나 동물을 식별하는 연구가 진행되고 있다. 그리고 GPS 기술을 동물에 적용하여 애완견 도난 방지이나 관리 등에 대해 연구하고 있다. 그러나 아직 GPS, RFID, 센서 네트워크를 이용하여 동물원에서 일반 사용자나 관리자를 대상으로 지능적인 서비스를 제공하는 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문에서 GPS, RFID, 센서를 동물원에 적용하여 동물 상태를 추적하는 지능적인 서비스를 제안한다. 이를 위해 먼저 동물 상태 추적 서비스 시나리오를 제시하고, 이 서비스를 제공하기 위한 시스템 구성을 작성한다. 제시된 동물 상태 추적 서비스는 GPS, RFID, 센서를 이용하여 동물의 현재 위치, 체온, 사진 등의 상태 정보를 실시간으로 제공하고, 또한 동물이 우리를 이탈할 경우 위치와 상태를 알고 추적할 수 있다. 더불어 제시한 서비스 시나리오에 따른 동물 상태 추적 시스템의 프로토타입을 구현하고 실험하여 동작됨을 확인한다.
논문에서는 야생동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해 Yagi-Antenna, Low Pass Filter, Angle 추적기술 등을 이용한 야생동물 위치추적 시스템을 연구하였다. 현재 일반적으로 VHF 라디오식 위치측위 기술을 사용하여 야생동물 위치추적 시스템에 사용되고 있다. 기존 Yagi-Antenna는 이동성을 고려하여 4-element가 사용되며, 휴대성에 대한 장점이 있지만 이득이 낮고 지향성이 약하다. 제안된 기술은 이득을 높이기 위해 6-element를 채택하여 Narrow Space Yagi-Antenna 기술을 구현 하였다. 또한 수신 신호의 정밀한 방향 검출 기술과 3대의 수신기를 이용한 AOA(:Angle Of Arrival) 위치측위 기술을 적용하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 공간적으로 특정한 서식영역에서 활동하는 야생동물 생활패턴과 습성을 파악하기 위한 위치추적 기술을 개발하여 검증 하였다.
최근 1인 가구의 증가로 반려동물을 키우는 가구가 많아짐에 따라, 주인의 부재 시에도 반려동물의 상태나 행동을 모니터링하는 시스템에 대한 필요성이 요구되고 있다. 가정용 CCTV를 이용한 반려동물의 모니터링에는 지역적 한계가 있어, 다수의 CCTV를 필요로 하거나 반려동물의 행동반경을 제한하는 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 반려동물 모니터링의 지역적 한계를 해결하고자 딥러닝을 이용하여 고양이를 검출하고 추적하는 이동식 시스템을 제안한다. 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 데이터셋을 학습하고, 이를 기반으로 라즈베리파이에 적용하여 영상에서 검출된 객체를 추적한다. 라즈베리파이와 노트북을 무선 랜으로 연결하고 고양이의 움직임과 상태를 실시간으로 확인이 가능한 이동식 모니터링 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 애완동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해, 초음파, 온도, 습도와 조도 센서를 이용한 애완동물 위치추적 및 원격모니터링 시스템을 설계하였다. 애완동물의 위치를 파악하기 위해 초음파를 사용하여 거리 계산을 하였고, WSN(Wireless Sensor Network)을 이용하여 애완동물이 위치하는 장소의 온도, 습도와 조도 같은 센싱데이터들은 싱크모트로 전송하였다. 애완동물 모니터링 시스템에서는 수신된 센싱데이터들을 실시간으로 데이터베이스에 저장하고, 실제 공간에서 애완동물의 위치를 파악하였다. 송신모트들 사이의 간섭(interference) 문제는, 싱크모트의 비콘을 기준으로 송신모트들 간에 순차적으로 전송함으로써 해결하였다. 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 애완동물의 이동패턴과 이동영역, 온도, 습도와 조도 등을 GUI(Graphical User Interface) 형태로 나타내는 애완동물 모니터링 시스템을 실험실 모델로 구현 및 실험하였다.
최근 몇 년간 애완동물 소유 비율이 꾸준히 증가함에 따라 효과적인 애완동물 관리 시스템의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 제안한다. 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 애완동물의 표정을 통해 감정을 감지하고, SNS를 통해 사용자 커뮤니티와 공유된다. SNS를 통해 애완동물 주인들은 다른 사용자들과 연결되어 자신의 경험을 공유하고, 애완동물 관리에 대한 지원과 조언을 받을 수 있다. 또한, 시스템은 애완동물 건강 추적 및 예방접종 및 예약 알림 등의 기능을 포함하여 종합적인 애완동물 관리를 제공한다. 이에 더하여, 시스템은 애완동물 산책 기록을 관리하고 공유하는 기능을 추가하여 애완동물 주인들이 자신의 애완동물과 함께한 산책 기록을 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 애완동물 관리 시스템을 개선하여 애완동물과 그 주인의 복지를 향상시키는 가능성을 보여주고 있다.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리한다. 이러한 이동 객체 관리 시스템은 차량 위치 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스 등에 적용된다. 그러나 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치정보를 개별적으로 관리하며, 불확실한 과거 및 미래의 위치 추정 방법을 구체적으로 제시하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 차량 위치 추적을 위한 이동 객체를 모델링하고 이동 객체 데이터베이스 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템의 실행 모델을 제시하고, 이를 차량 추적을 위한 가상 시나리오에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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