본고에서는 무선인체센서내트워크의 개념을 정립하고, WBAN (Wireless Body Network)의 표준화 동향, 문제점 그리고 향후 지속 가능한 연구 방향에 대하여 고찰하였다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 인체센서 노드에서 고성능 슈퍼 컴퓨터에 이르는 다양한 범위의 서로 다른 장치를 연결하여 컨텐트 중심의 서비스를 제공하게 될 것이며 이에 대한 이슈와 연구방향을 진단하였다. 나노기술로 인하여 나노미터 수준의 장치를 개발할 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 나노장치 간 정보교환은 의료, 환경 및 군사 분야에서 떠오르는 나노 응용기술로 발전하게 되었다. 나노장치 사이의 정보전송을 전기자기학적(EM) 나노통신 및 분자레벨 나노통신으로 구분할 수 있으며 이들의 연구 방향을 통신 이론적 관점에서 고찰하고 분석하였다.
수동 Wave-front curvature ranging 방법의 통계적성능에 대한 일반적 결과가 유도된다. 센서들의 비선형 및 부동간격 센서들의 운동효과로 인한 표적거리의 편의(bias) 및 편차9variance)가 센서간의 운동이 상관관계를 가지고 있을 때 유도된다. 이 논문은 센서운동이 정규분포(normal distribution)를 가지며 평균이 0, 같은 편차 및 투시할 수 있는 higher moment를 가지고 있다고 가정한다. 유도된 일반적 결과를 이용하여 거리편의 및 편차는 표적거리, 방위, 센서운동의 상관계수 및 방향각(heading)표준편차 변화에 대해 그림으로 나타나 있다. 표적거리가 센서간격보다 아주 큰 경우 센서간격이 감소할수록, 표적거리가 증가할수록, 거리편의 및 편차는 증가한다. 상관계수가 증가할수록 거리편의는 직선적으로 감소하며, 거리편차는 센서 방향각 오차가 클 때 최소가 되는 상관계수가 존재하며 이는 표적거리, 방위 및 센서간격의 복합함수이다.
전방향 센서를 이용하는 선배열 센서의 경우, 음원의 방향이 원추각의 형태로 결정되어지므로 좌 우 구분모호성이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 운용적인 방법과 센서 배열의 구조적인 방법에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 음향 벡터 센서 기반의 연구가 이루어지고 있으며, 본 논문에서는 음향 벡터 센서 기반의 빔형성 기법에서 발생하는 센서 배열의 뒤틀림에 따른 좌 우 구분 성능에 대하여 분석하였다. 음향 벡터 센서는 하나의 전방향 센서와 세 개의 지향성 센서로 구성되며, 세 개의 지향성 센서는 서로 수직 방향의 속도성분을 측정한다. 이때 센서 배열의 뒤틀림에 따른 지향성 센서 축의 정보가 정확하지 않으면 잘못된 방향의 신호를 인가하여 빔형성 기법의 성능저하가 나타난다. 따라서 센서 배열의 뒤틀림에 따른 좌 우 구분 성능저하를 분석하고 보상을 통한 빔형성 기법의 성능향상을 확인하였다.
카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 자체 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지지한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 고정밀 위치 측정이 가능한 카오스로봇을 제작하기 위하여 기존의 마그네틱 자이로 센서가 가지고있는 문제점인 주변의 자성의 영향으로 정확한 자기 위치를 확인할 수 없어 새로운 각 속도 센서를 사용하여 자기 위치 보정능력을 향상시키고 정확한 방향을 움직일 수 있는 카오스 로봇을 설계하였다.
평면센서배열을 사용하는 소나시스템에서 송수신빔을 수평, 수직방향으로 분리하여 형성할 수 있다면, 빔형성에 필요한 연산량과 공간을 줄일 수 있는 장점들이 있다. 하지만 일반적으로 소나시스템에서 사용되는 평면센서배열은 공간상 수평, 수직방향으로 분리되지 않는다. 따라서 기존의 수평, 수직방향 분리 가중치를 이용하여 송수신빔을 분리하여 형성하면 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성과 차이가 발생된다. 본 논문에서는 공간상 분리가 되지 않는 평면센서배열에 대해 효과적으로 분리된 수평, 수직 가중치를 적용하여 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성을 얻기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 평면센서 배열의 수평, 수직방향으로 영향을 미치는 유효센서수를 구해 분리된 수평, 수직 가중치에 적용시킨다. 이를 통해 목표로 하는 수평, 수직 가중치의 오차 합이 최소화되도록 반영시킴으로써 각 방향으로 목표로 하는 빔 특성을 가지도록 한다.
적군의 화력에 대비하여 사방이 철갑으로 둘러싸인 장갑차에서 조종수의 외부시야 확보가 필수적이다. 이를 위하여 차량에 360도 회전 가능한 감시카메라를 장착한다. 이 때 헬멧을 착용한 조종수의 머리 방향을 인식하여 외부의 카메라도 정확하게 같은 방향으로 회전하도록 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 MEMS 기반의 AHRS 센서와 조도 센서를 사용하여 기존의 광학적 방식이 가지고 있는 단점을 보완하고, 저렴하게 구현하는 방안을 소개한다. 핵심 아이디어는 카메라의 위치에 장착된 센서와 헬멧에 장착된 센서가 검출하는 오일러 각의 차이를 이용하여 카메라의 방향을 설정하고, 센서의 드리프트 오차를 제거하기 위해 수시로 조도 센서로 보정하는 것이다. 구현된 시작품 통하여 조종수가 바라보는 방향으로 카메라의 방향이 정확하게 일치되는 것을 보여줄 것이다.
이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.
최근 인류의 삶의 질 향상에 따라 건강하고, 쾌적하고, 편안한 삶을 살기 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 센서는 이러한 삶의 질 향상을 위해서 필수불가결한 요소 중 하나이며, 고성능의 지능화된 센서가 요구되고 있어, 앞으로 이에 대한 수요는 더욱 증대될 것으로 생각된다. 최근의 센서 연구 개발 방향은 센서에 기능을 부여하는 기능성 재료가 중요한 요소로 더욱 부각되고 있으며, 특히, 다양한 성분과 형태로 존재하는 나노 기능 재료는 기존의 벌크 재료와는 차별화된 독특한 물리, 화학, 기계, 광학적 특성을 갖고 있어 더욱 주목받고 있다. 최근 기존의 나노 입자 연구에서 더욱 발전하여 서로 적용하기 위한 나노선이나 CNT를 포함한 나노튜브, 나노 복합재료 등의 연구가 매우 활발하다. 본 논문에서는 이러한 나노 재료를 이용한 가스 센서, 수질 센서, 바이오 센서, 광 센서 그리고 물리 센서 등 최신 나노 센서 연구개발 동향을 살펴보았으며, 미래 센서기술 발전방향 중 하나로서 나노 재료에 의한 센서의 고기능화 및 극소형화가 매우 중요한 부분으로 활용될 것으로 예측되었다.
본 연구에서는 3푹 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서 모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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