차세대 근거리 무선 통신망 및 무선 사설교환기 시스템들을 위해서 2.5GHz 대역의 주파수대역이 광범위하게 사용될 것이 기대된다. 이러한 시스템을 옥내에 설치하여 효율적으로 운용하기 위해서는 전파의 전파 특성의 이해가 중요하다 하겠다. 이 주파수대역의 파장의 길이가 건물의 크기에 비해 상당히 작으므로 광추적 기법을 이용한 전파 전파 예측방식이 많이 개발되고 있다. 그러나 광추적 기법의 정확도는 샐내외 벽에서 전파의 반사 및 투과 특성에 의존하는 바가 상당하다. 이에 본 논문에서는 현대 건축물에 흔히 많이 쓰이는 석고보드 벽과 시멘트 블록 벽의 전자파 특성을 이론적 및 실험적으로 분석하였다.
무선 네트워크가 요즘 들어 기술적인 도약을 이루면서 그 적용범위나 역할이 중요해지고 있다. 국방 분야에서도 무선 네트워크를 도입하여 유선의 한계를 극복하고 개선하려는 움직임도 적지 않으며 특히 현재 해군 함정 내부에서의 대부분의 통신을 유선을 이용하기 때문에 복잡하고 비효율적이다. 본 논문에서는 함정 내 무선 네트워크 구축을 위해서 일반적인 실내 전파환경과는 많은 차이점을 가지는 함정 내 격실 및 복도에 대해 전파 환경 측정실험을 실시하고 모델링을 하였다. 함체 전체가 철 구조물로 이뤄진 특수 환경인 함정 내에서 2.4GHz 대역의 주파수에 대한 CW 측정을 통해 전파환경 특성을 분석하고 함정 내부공간에 대한 전파 경로 손실 모델을 제시하며, 전파 추적 시뮬레이션 기법을 통해 측정 결과와 비교 분석하였다. 더욱이, 기존에 연구되었던 실내 전파환경에 대한 전파 경로손실 모텔과 비교 분석하여 차이점을 도출하여 함정 내 무선 네트워크의 활용방안에 대해 고찰하였다.
본 논문은 인명구조, 사고방지, 시설관리 등 수상환경에서 위치정보가 필요한 상황에서 무선 신호를 활용한 효율적인 위치 추적 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 유저의 배터리 파워 소모량을 고려하여 제한된 전력 내에서 위험도를 최소화한다. 수상의 일정 반경 내에서 유저의 송수신 신호 세기를 이용하여 유저의 위치를 알 수 있는데, 이 때 유저가 일정 반경을 벗어나는 것을 사전에 방지할 필요가 있다. 이 논문에서는 먼저 유저가 일정 반경을 벗어나는 것을 방지하기 위해 위험도 함수를 정의한다. 위험도 함수는 위치정확도, 수심, 유속 등 수상 환경 위험에 관련된 다양한 요인들을 고려한다. 본 논문은 finger printing 기법을 이용한 효율적인 무선 측위 기술을 활용하여 일정 지역 내에 위치한 유저의 평균 위험도를 최소화하는 것을 목표로 하고 있다.
본 논문에서는, 블루투스 무선통신 및 영상처리 기법을 이용한 차선 인식, 조향제어 및 속도제어 알고리즘을 개발하였다. 자율주행 차량이 영상처리 기법 기반으로 도로 교통 신호를 인식하는 대신에 블루투스 무선통신을 이용하여 전자 교통 신호로부터 속도 코드를 수신하여 도로 허용속도를 인식하는 방법론을 개발하였다. 그리고 캐니 알고리즘, 허프 변환을 이용하여 차선을 추적하도록 하는 PWM 제어 기반의 조향제어 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 정확성을 확인하기 위해서 차량 시작품과 차량 및 주행 트랙 시작품을 개발하였다. 조향제어 및 속도제어를 위한 주제어 장치로 라즈베리 파이 및 아두이노를 각각 적용하였으며 구현 언어로는 Python과 OpenCV를 사용하였다. 차량 시작품과 모의트랙을 이용한 차선 추적 및 운전 제어 성능 평가 실험에서 유효한 성능을 보임으로서 제안된 방법론의 실효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.
WSN기반 주차관리 시스템에서 대부분의 연구는 주차장에서 사건을 통제하기 위해 무선 센서를 이용하지만, 주차장에서의 차량충돌에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 시간에 따른 자세한 차량의 위치는 충돌 사건을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 주차장에서 차량 충돌사건을 감지하여 분석하고, 이를 차주에게 통보하는 충돌감지 방법을 제시한다. 차량의 위치 및 이동 방향을 감지하기 위해, 움직임 센서로부터의 정보를 활용하며, 빠른 OBB 교차 테스트를 사용하여 검증을 위한 객체를 추적한다. 성능평가 결과 위치추적 기법은 센서를 추가함에 따라 좀 더 정확함을 보였고, 제안한 OBB 충돌 테스트가 일반적인 OBB 교차테스트에 비해 속도가 향상됨을 나타내었다.
무선센서 네트워크에서, 위치기반의 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있다. 따라서 많은 위치 추적 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만, 실제 상황의 무선센서 네트워크에서 각각의 노드가 자신의 위치를 인지할 시 오차가 수반된다. 특히 실내 환경은 콘크리트 벽이나 가구와 같은 NLOS환경을 만드는 장해물을 가지고 있기 때문에 위치 추적 시 심각한 오차가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 앵커노드로부터 얻어지는 위치정보로 구축한 토폴로지와 모바일 노드간의 연결을 가중치로 하는 MST 토폴로지 정보의 차이점을 이용해서 위치 오차를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 NLOS환경이 존재하는 네트워크에서, 위치 오차를 보정하여 위치기반 네트워크의 성능을 개선할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 표적의 감시는 크게 표적의 탐지 및 추적과 표적의 식별로 나누어진다. 기존의 센서 노드에서의 신호 처리는 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 이런 기존의 방법은 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 줄이는 알고리듬을 제안한다.
무선 통신망은 음성위주의 아날로그 방식에서 출발하여, 다양한 서버스 능력을 갖는 디지럴 방식으로 진화되고 있으며 궁극적으로는 멀티미디어 서비스가 가능한 IMT -2000으로 발전할 것이다. 무선망에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 한정된 무선 대역폭을 트래픽 특성에 따라 동적으로 활용할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 IMT - 2000 환경에서 이동체의 이동 방향을 추정하여 이를 근거로 대역폭을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 대역 할당 및 호 수락 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 수신 신호 세기(RSS: Received Si맹a1 Strength) 이외에 이동체와 기지국간이 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준(multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 추정한다. 시뮬레이션에 의해 성능을 분석하였다.
광선추적법(ray tracing)은 빛의 반사, 투과 등을 사실적으로 표현할 수 있는 대표적인 전역조명(global illumination) 기술이지만, 복잡한 계산과정으로 인해 실시간 활용에는 많은 제약이 존재한다. 이런 문제를 해결하기 위해 최근에는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 광선추적법 알고리즘이 활발하게 개발되고 있으며, 본 논문에서는 J. Purcell 등이 제안한 광선추적법 기법을 구현하였다. 그리고 구현된 알고리즘을 인터렉티브 응용분야에 활용하기 위해 렌더링 성능을 개선하는 두가지 방법을 적용하였다. 먼저, 그래픽스 하드웨어에서 지원하는 래스터라이제이션(rasterization)을 적용해 초기 광선의 교차점을 효과적으로 구했다. 또한 대상 물체를 가속화(acceleration) 구조로 구성하여 광선과 물체간의 교차연산에 소요되는 계산시간을 단축하였다. GPU 기반의 광선추적법 렌더링에서 다양한 성능 개선 알고리즘을 적용하여 향상된 렌더링 결과를 구체적으로 분석한 기존 연구가 비교적 적었으며, 본 논문에서는 각 과정에 따른 개선 결과를 제시하였다. 구현된 렌더러와 GPU 기반의 환경 맵을 비교하였으며 이동형 개인 컴퓨터와 무선 센싱 장비를 이용한 무선 원격 렌더링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간 합성, 증강현실(augmented reality), 가상현실 등의 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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