현재 대부분의 가정에선 아날로그 제품을 찾아보기 힘들 정도로 상당부분 디지털화되어 있다. 이로 인해 홈 서버나 홈 게이트웨이를 이용한 디지털 가전의 제어도 가능해 졌다. 미래 가정의 지능화에 대한 노력 또한 함께 진행되고 있다. 가정 내의 다양한 환경 및 상황 정보를 감지하여 가정환경을 최적화시키는 것이 센서 네트워크를 이용한 기본적인 지능화 애플리케이션이다. 디지털화된 가정환경에 지능적인 요소를 부여하기 위해 센서 네트워크를 구축하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 이에 따라, 가정을 지능화하려면 다양한 상황 데이터를 수집하여 이를 중앙 처리장치로 보낼 수 있는 센서 네트워크 모듈과 수집된 상황 데이터를 수집 분석하여 제어 명령을 전달할 수 있는 센서 네트워크 게이트웨이가 필요하다. 또한 기존 홈 네트워크 사용자를 위해 기존 홈 네트워크와도 호환되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 게이트웨이를 경량화 하여 저가로 구현할 수 있는 시스템을 제안하였다.
다목적 실용위성 관계시스템의 SOS(Satelite Operations Subsystem) 서브시스템은 위성에서 보내온 원격측정 데이터를 처리하여 위성의 상태를 감시하고 위성으로 원격명령을 전송하는 업무를 수행한다. 본 논문에서는 SOS 서브시스템의 신뢰성 및 가용성을 향상시키기 위하여 하드웨어와 소프트웨어를 이중화하여 데이터 손실을 최소화하도록 설계한 SOS의 동족 고장관리(dynamic fault management) 기법에 대하여 기술하였다. 또한 구현의 정당성을 확인하기 위한 성능 시험 방법을 제시하였으며 그에 대한 결과를 분석하였다.
본 논문은 드론 산업이 발전함에 따라 하천, 호수, 바다 상공에서 활용하는 드론이 수중에 빠졌을 때, 물에 빠진 드론을 모선(Mothership)과 집게팔이 달린 ROV(Remotely Operated Vehicle)를 이용하여 인양하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구성 요소는 세 가지로 첫 번째는 실시간으로 GCS(Ground Control Station)에 영상을 전송하며 ROV와 전력선 모뎀을 이용하여 통신을 하는 모선, 두 번째는 수중에 들어가 수중 카메라를 이용하여 육안으로 드론을 탐색하고 장착된 집게팔로 드론을 몸체에 고정시키는 ROV, 세 번째는 모선, ROV와 실시간으로 영상 데이터와 명령 신호를 주고 받는 GCS 이다.
본 논문에서는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network; KVN)을 통하여 천체의 미약한 우주전파를 고속으로 기록하는 Mark5B 고속기록기 시스템의 제어운용 소프트웨어를 분석하고 VSI(VLBI Standard Interface) 형식의 시각정보를 기록할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 고속기록기 시스템의 제어운용 소프트웨어는 대용량 하드디스크를 제어할 수 있는 RAID 보드를 구동하는 소프트웨어와 네트워크를 통한 제어운용을 할 수 있다. 핵심 제어 소프트웨어가 시스템에서 구동하고 있으면 네트워크로 입력된 명령을 해석하고 실행 후 결과를 다시 네트워크를 통해 출력하도록 구성되어 있다. 이러한 소프트웨어 분석을 통하여 기록된 관측데이터를 상관처리하기 위해 필요한 시각정보를 함께 기록할 수 있는 소프트웨어를 본 논문에서 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 데이터를 기록할 때 입력되는 1PPS 신호의 인터럽트를 확인한 후 데이터 기록과 함께 기록시각정보도 함께 데이터 기록시간동안 기록한다. 개발한 소프트웨어의 정상동작을 확인하기 위해 실제 관측을 수행하였으며, 기록한 데이터의 분석을 통하여 그 유효성을 확인하였다.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
모바일 디바이스에서 다량의 정보를 표시할 경우에 제한된 대역폭과 작은 스크린 사이즈로 인해 많은 정보를 디스플레이하기 어렵기 때문에 제어 명령을 수행하기 위해 모바일 장치를 리모컨으로 사용하여 TV와 같은 원격 장치에 디스플레이하는 시스템이 개발되고 있다. 이런 시스템들은 각각의 원격 디스플레이 장치에 해당하는 인터페이스 설계 및 개발에 필요한 비용이 많이 요구된다. 본 논문에서는 고유의 'Mote ID'에 대한 상황 데이터의 연속적인 모니터링을 위해서 유비쿼터스와 무선 모바일 환경 기반의 실시간 원격 디스플레이 기법을 제안한다. 또한, 유비쿼터스 컴퓨팅의 환경 데이터 처리를 통해서 상황 인식 기반의 실시간 원격 디스플레이의 응용으로 ZigbeX와 같은 센서 네트워크 장비를 통해서 원거리의 데이터를 수집 및 모니터링하고 PDA의 무선 모바일을 통해서 실시간 원격 디스플레이 어플리케이션을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 원격 디스플레이 및 제어를 위한 PDA, 데이터 수집 및 무선 통신(Radio Frequency: RF)을 위한 모트 임베디드 응용 프로그래밍, 수집한 데이터 분석 및 처리를 위한 서버 모듈, 가상 기계에 의한 모니터링 및 제어를 위한 가상 프로토타이핑으로 구성된다. 구현 결과, 인간 중심적인 설계 관점에서 이동성, 정보 접근의 유용성이 좋을 뿐 아니라 데이터 전송이 효율적임을 알 수 있었다.
위성시스템 소형화, 탑재체 수용증대, 발사비용절감, 탐사임무 효율화 등의 요구로 인하여, 위성 설계에 있어 경량화는 오랜 기간 진행되어온 연구 주제였다. 이러한 연구결과로서, 위성 구조체를 복합재료로 대신하기 위한 구조 경량화 연구와 적용이 성과를 거두었으며, 현재 위성체 프레임이나 전개형 안테나, 광학구조물 등에 경량 탄소섬유 강화 복합재료의 적용은 보편화되어 있다. 한편, 위성시스템에서 전력, 통신, 명령/데이터처리, 자세제어 및 관측기기의 각종 전자장비를 보호하는 하우징 구조물에는 여전히 금속재료가 광범하게 적용되고 있다. 특히, 알루미늄 합금은 하우징 재료로 널리 사용되는데, 강도, 강성, 열전달, 우주방사, 전기전도도 및 EMI 차폐특성과 더불어 가공성이 우수하다는 장점을 지닌 반면에, 금속재료로서 중량이 상당하여 위성 경량화 관점에서는 한계를 갖게 하는 단점이 있다. 전자장비에 부여된 전자기능 측면에서 보면, 하우징은 기생 구조물로서, 경량으로 제공될수록 전자장비 전체 무게에서 전자유닛만의 무게가 차지하는 전기전자기능비가 향상되고 위성 경량화에 크게 기여할 수 있다. 구조 경량화를 위하여 전자장비 하우징을 경량 복합재로 대체하여 설계 및 제작하였으며, 복합재 하우징의 강도, 강성, 열전달, 우주방사, 전기전도도 및 EMI 차폐를 검증할 수 있는 방법에 대하여 검토하였다.
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.
최근 실험실에서 사용하는 시약장은 IoT 기반 다양한 센서들을 활용하여 내부 환경을 실시간으로 측정하고 사용자들에게 서비스를 제공한다. 센서 데이터를 수집한 후 서버 내에서 위험상황을 식별하고 기기들에게 동작 명령을 전송하게 된다. 이와 같은 중앙 집중형 관리시스템은 여러 대의 시약장에서 측정되는 센서 데이터들을 전송받고 처리하게 될 경우 시약장의 수가 증가할 때마다 데이터 처리 속도가 점차 증가하게 되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 실험실 안전관리 시스템에 대해 연구한다. 이와 같이 분산형 제어가 가능한 센서 모듈을 이용한 시약장 내부 환경 제어 통해 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행함으로써 기존의 시약장과 실험실을 관리하는 시스템들보다 신속한 대처 및 안전관리가 이루어졌음을 확인하였다.
인간 생활의 편의를 위해 지능형 서비스 로봇에 대한 필요성이 증가하고 있지만, 인간과 로봇이 상호간에 소통할 수 있는 인터페이스나 애플리케이션 등의 개발은 미흡한 상태이다. 이러한 문제점을 극복하고 지능형 서비스 로봇의 대중화를 위하여 사용자 중심의 애플리케이션을 제안한다. 사용자 애플리케이션은 각 시스템들의 정보를 분석하여 제어하는 부분을 담당하고, 사용자의 명령을 블루투스 통신을 통해 로봇에게 전달하며, 로봇의 위치데이터 및 영상정보를 사용자에게 보여준다. 제안 시스템을 통해 로봇에 대한 전문지식이 없는 사용자도 로봇을 쉽게 제어할 수 있으며, 관리자는 원격지에서도 제어 및 모니터링이 가능하여 시스템 관리의 편의성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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