본 논문에서는 멀티 센서 기반의 사용자 이동 상태 인식 서비스에 대해 제안 한다. 이 서비스는 스마트폰 단말의 가속도 센서, 방향센서, GPS 모듈의 정보를 퍼지 규칙 기반 알고리즘을 이용하여 각각의 클라이언트들의 현재 위치 및 이동 상황을 인식 하게 된다. 사용자 이동 상태 인식 알고리즘은 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 신체의 운동량과 방향을 측정 한다. 측정된 정보는 GPS모듈을 통하여 얻은 실제 이동속도를 계산하여 규칙 기반 퍼지 추론을 통하여 사용자의 이동 상태를 인식 하였다. 이동상태 인식 서비스의 신뢰도를 측정하기 위해 동일 구간에서 차량, 도보(걷기, 뛰기, 느리게 걷기 등)를 이용하여 신뢰도를 측정 하였다.
센서 네트워크 상의 센서 노드들은 싱크 노드의 ADV 메시지를 통한 질의에 해당하는 정보를 싱크 노드에게로 전송하며 싱크 노드는 수신한 정보를 사용자에게 제공한다. 그러나, 센서 네트워크을 위한 각종 라우팅 알고리즘들은 싱크 노드가 요청하는 해당 질의에 맞는 정보를 가지고 있는 센서 노드의 위치를 알기 위하여 매번 전체 네트워크로 ADV 메시지를 퍼뜨리는 방법을 사용하기 때문에 전체 네트워크의 수명과 직접적인 관련성이 있는 센서 노드들의 에너지 소비량을 극심하게 증가시킨다. 본 논문에서는 싱크 노드의 질의에 해당하는 목적지 노드를 찾기 위한 초기 경로 설정 시, 방향성 정보를 가진 ADV 메시지를 제한된 방향으로만 전파함으로써 관련없는 노드들의 메시지 송수신으로 인한 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 하는 새로운 메시징 기법을 제안하고 이의 효율성을 모의실험을 통하여 나타내 보인다.
다양한 환경에서 작업을 수행하고 있는 아동 로봇이 작업을 수행하며 목표지점으로 정확하게 이동하가 위해서는 정밀한 위치 측정 시스템이 필요하다. 본 논문에서 특정 위치에서 이동로봇의 정밀한 위치 측정을 위한 새로운 고정밀 도킹센서를 제안하였다. 제안된 도킹 센서는 Linear CCD와 2개의 초음파 센서로 구성되어 있다. 도킹 센서는 단순한 마크가 있는 평면과 센서 사이의 횡방향 위치 (x)와 종방향 위치 (y), 각도(${\theta}$)를 측정한다. 2개의 초음파 센서는 각센서의 거리정보를 이용하여 종방향 위치와 각도를 측정하고, Linear CCD는 횡방향 위치틀 측정한다. 전방향 이동로봇에 적용하여 제안된 센서의 성능을 확인하였다. 실험 결과로부터 종횡 lmm 이내, 각도 $0.2^{\circ}$ 이내의 반복정밀도를 갖는 고정밀의 도킹 센서 성능을 확인할 수 있었다. 제안된 도킹 센서는 이동로봇의 정밀한 도킹에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 구조물이 횡방향으로 음압을 받을 경우 이를 감지하기 위하여 Fabry-Perot형 광섬유 배열 센서를 제작하고 실험하였다. 이는 한 개의 광원으로 두 개의 센서가 병렬로 연결되고 센서의 출력신호를 보기 위한 별도의 신호처리기가 필요 없는 구조이다. 횡방향 음압을 임의의 음원 주파수인 100Hz, 200Hz 및 655Hz의 주파수를 무지향성 스피커에 인가하였으며 $60cm{\times}60cm{\times}60cm$의 격자 구조물에 부착된 두 개의 배열 센서가 잡은 신호를 분석하였다. 시간 영역에서 두 개의 센서 신호는 진폭에 약간의 차이는 있으나 음원 주파수를 잘 감지함을 확인 하였다. 센서가 실제로 양단이 지지된 구조의 배열 센서를 모델링하고 그 해를 실험결과와 비교하였다. 2kHz의 음원을 배열 센서에 인가하였더니 이론 해석과 비교적 잘 일치하는 측정 결과를 얻었다.
본 논문에서는 사회기반시설의 손상탐지를 위한 경 방향모드 압전 오실레이터의 가능성을 연구하였다. 경 방향 모드 오실레이터 센서는 구조물의 주요부에 부착된 경 방향 모드 압전소자와 피드백 오실레이터 회로로 구성되어있다. 구조물의 손상은 구조물의 임피던스를 변화를 야기 시키며, 그 결과로 구조물의 공진 주파수가 변화하게 된다. 오실레이터 센서는 간단한 방법으로 이 공진 주파수 변화를 연속적으로 관측할 수 있다. 본 연구에서는 알루미늄 시편에 크랙의 크기와 개수를 인위적으로 변화 시키면서, FEM해석과 실험을 통해 경 방향 모드 압전 오실레이터 센서의 적용 가능성을 증명 하였다.
본 논문에서는 21세기의 사회적 환경적 그리고 기술 발전의 방향까지도 대표하는 유비쿼터스 환경에 적합한 센서 네트워크 기술에 대해 발전 동향을 살펴본다. 지금 연구되고 있는 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크의 기술들을 이해하고 앞으로의 발전 방향을 예측하기 위해 센서 네트워크 기술 개요를 살펴보고, 센서 네트워크의 요소기술인 하드웨어 플랫폼과 센서 OS 기술을 알아보며, 센서 인터페이스 기술과 센서 미들웨어에 대해 연구한다.
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.
본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 상태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 제안된 알고리즘은 스마트 폰의 자체 내장된 방향 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단한다. GPS 센서를 이용해 위치와 이동속도를 계산하여 이동수단을 판별하고, 방향 센서의 데이터를 분석하여 세부적인 이동형태를 판별한다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 방향 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 방향센서의 임계 값를 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 이용하여 사용자의 이동 상태를 판별 할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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