기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.
인공위성에 사용되는 센서들의 장착 방향은 보통 방향코사인행렬로 구현되어 있다. 이 방향코사인행렬의 극성검증을 위해서는 센서에 알고 있는 외부 자극을 인가하여 출력되는 응답을 확인하는 방법이 사용된다. 그러나 자이로 센서의 경우에는 인위적인 외부 자극 없이 지구 자전에 의한 회전각속도가 방향코사인행렬의 극성검증을 위한 입력으로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인공위성의 조립 및 시험 단계에서 여러 번 수행되는 자이로 센서의 상태점검 시험결과를 이용하여 자이로 센서의 방향코사인행렬 극성검증을 수행하였다.
광센서 조광제어시스템은 실내로 유입되는 주광량에 따라 자동으로 광속량을 조절하여 설정조도를 유지시켜주는 에너지절약 시스템이다. 이 시스템의 성공여부를 결정하는 여러 요인들 중, 광센서의 측광값이 작업면 조도를 얼마나 정확히 나타내는가가 중요한 포인트가 된다. 그래서 본 연구에서는 실험을 통해 광센서의 여러 측광방향 형태를 결정하고, 각 측광방향별 광센서의 반응신호를 측정하였다. 그리고 광센서의 적절한 위치를 찾기 위해 실제공간에서 서로 다른 위치에 광센서를 설치하여, 작업면 조도와 광센서 반응신호의 관계를 측정하고 분석하였다. 분석된 결과를 토대로 광센서의 적절한 위치와 측광방향성을 제시하였다.
본 논문에서는 수동 적외선 (PIR: passive infrared) 센서를 탑재한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 실내 환경에서 사용자의 이동 방향을 인식하기 위한 방법을 제안한다. PIR 센싱 소자는 사람의 이동 방향에 따라 구별이 가능한 신호를 발생시키는데, 4개의 PIR 센서를 $45^{\circ}$씩 증가하도록 배치한 센싱 시스템을 개발하여 실내 천장에 설치한 뒤 6명의 사용자로부터 인식 범위 내에서 움직이는 동안 PIR 센서 신호를 수집하였다. 수집한 원시 데이터와 특징 데이터를 추출하여 딥러닝 알고리즘을 적용한 인식률을 실험하였으며, 제안한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘이 사용자의 움직임을 99.2%%로 인식할 수 있음을 보였다. 또한 한 개의 센서만을 이용하였을때에도 98.4%의 정확도로 사용자의 움직임 방향을 탐지하였다.
자동차 라디에이터용 팬과 에어컨 실외기 팬의 경우 영구자석동기 전동기는 자연 상태에서 외부 바람에 의해 임의의 방향과 임의의 속도로 회전할 수 있다. 이런 응용분야에서 회전자 위치검출 센서가 부착되어 있는 경우에는 회전방향 및 속도를 비교적 간단하게 제어할 수 있다. 그러나 회전자 위치검출 센서를 사용하지 않는 센서리스 제어의 경우 외부부하에 의해 회전자가 회전중일 때는 회전자의 위치정보가 없기 때문에 추가적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 외부부하에 의해 회전자가 임의의 방향 및 임의의 속도로 회전하고 있는 경우 원하는 회전방향으로 원하는 속도로 제어하기 위한 센서리스 제어 알고리즘을 제안한다. 회전자가 역방향 및 정방향 저속으로 회전중인 경우와 정방향 고속으로 회전중인 경우에 대해 회전자를 정방향의 주어진 속도로 제어하기 위한 회전자 위치검출 및 센서리스 제어 알고리즘을 제안하고 실험으로 검증한다.
가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식은 다양한 분야에 적용되고 있다. 스마트폰의 보급이 일반화되면서 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식 방법이 연구되고 있다. 노인의 경우 넘어지게 되면 심각한 부상으로 이어지는 경우가 많으며 공사 현장에서도 넘어짐은 중요한 사고원인 중 하나이다. 본 연구는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 사람의 넘어지는 방향에 대해 연구하였다. 기존에는, 인간의 행동을 인식하기 위해서 가속도벡터의 크기를 활용하는 것이 일반적인 방법이었다. 본 연구는 최근 많이 활용되고 있는 딥러닝 기법을 적용하여 인간의 넘어지는 방향을 인식하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 편광 유지 광섬유 브래그 격자(PMFBG) 센서를 제작하고 신호특성을 파악하였으며, 횡방향 변형률(transverse strain)을 측정하였다. PMFBG 센서는 위상 마스크와 엑시머 레이저를 이용해서 제작하였으며, 반사파는 내부 복굴절율의 영향으로 기존의 FBG 센서와 다르게 두개의 피크를 가지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 PMFBG 센서는 자체적으로 2개의 광축을 가지고 있으므로 이 광축을 찾는 실험을 수행하였다. 제작된 PMFBG 센서를 에폭시 시편에 삽입하여, 센서에 가해지는 횡방향 변형률을 측정하였다. PMFBG 센서의 광원으로서 파장 이동 광섬유 레이저(WSFL)를 사용하였다. 실험결과, PMFBG 센서로 측정된 변형률은 스트레인 게이지로 측정한 변형률과 잘 일치하였다.
전 세계 스마트폰 보급량은 지속적으로 증가하고 있으며 고급형 스마트폰 보다는 센서를 제거해 원가를 절감한 보급형 스마트폰이 더 많이 보급될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서가 없을 때의 위치 기반의 방향 탐지 방법으로써 위치를 기반으로 한 벡터를 이용하여 방향을 탐지하고, 높이 축에 대한 제한, 위치 변화 없는 회전에 대한 제한 등의 제약들을 개선할 후속 연구의 방향성을 제시한다.
본 논문에서는 지자기센서와 스마트폰을 사용하여 개인이동시스템(PMS)을 구현한다. 지자기센서를 사용한 PMS 제어 시스템은 탑승자가 원하는 방향으로 스마트폰을 향하게 하면 PMS는 탑승자가 원하는 방향으로 이동한다. 본 논문에서 제안한 스마트폰 제어 PMS는 지자기센서를 사용함으로써 버튼 조작에 의한 제어보다 더 직관적으로 PMS를 제어하므로 사용자에게 더욱 편리한 인터페이스를 제공한다. 그리고, PMS에 장착된 모터의 기계적 특성을 보정하기 위하여 지자기센서가 사용되었다. 또한, 본 논문은 지자기센서 기반의 PMS의 제어방법으로 절대방향과 상대방향 제어방법을 제안한다. 실험 결과로서 제안된 두 가지 방법으로 지자기센서 기반의 PMS가 편리하고 효과적으로 제어되었다.
센서네트워크의 능동성과 자율성을 위한 이동에이전트의 효율적 이주 방법과 일관된 네이밍 서비스는 센서네트워크 미들웨어의 주요 요소이다. 따라서 본 논문에서는 센서네트워크 구성 성분들에 대한 다양한 정보를 새로운 메타테이블에 저장하여 RMI 기반의 네이밍 기법을 통하여 능동규칙 이동에이전트의 역 방향 이주와 탑재한 능동규칙 실행을 실험한다. 본 연구는 기존 정 방향 이주[12]의 확장을 기반으로 이루어지며, 실험 결과는 센서네트워크 환경에서의 이동에이전트 미들웨어의 유효성과 효율적인 센서네트워크 응용환경 구축 가능성을 제시하며, 이는 센서네트워크 응용 개발에 있어서 동적인 환경 변화에 대한 적응성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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