일반적인 수중 탐지용 압전 구형 센서는 무지향성이어서 스칼라 양인 수신 음압의 크기만 측정할 뿐 전파 방향은 측정 할 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 구형 센서를 이용해 음파의 크기와 방향을 동시에 찾을 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 구형 센서의 압전 세라믹을 8등분하여 배열한 다음, 각 압전 세라믹 출력전압을 특정한 방법으로 조합하여 음압의 크기와 방향을 파악할 수 있도록 하였다. 또한 압전세라믹 구의 반경과 두께와 같은 구조 변수들의 변화에 따른 감도 변화를 분석하여, 벡터 센서의 감도를 향상 시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
이동에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 되므로, 이러한 이동 에이전트의 센서 네트워크 내에서의 효율적 이주를 위한 방법이 요구되며, 이를 위하여 다양한 센서 네트워크 구성요소들(서버, 싱크 및 센서노드들) 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 센서데이터 서버의 정보가 저장되는 MetaData와 싱크노드들과 그들에 연결되어있는 센서노드들의 다양한 정보가 저장되는 SubMetaData 부분으로 나누어 메타테이블을 설계 구현하고, 이러한 메타테이블의 정보들을 이용한 RMI 기반의 네이밍 기법을 적용하여 능동규칙 이동에이전트의 정 방향 이주 방법을 구현함으로써 효율적인 센서 네트워크 응용 환경 구축 가능성을 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 네이밍 에이전트를 J2EE 모델 기반의 RMI-IIOP(Internet Inter-ORB Protocol) 기술을 적용하여 설계 및 구현함으로써, 새로운 센서 네트워크 환경에 적합한 등록, 해제 및 검색 등을 수행할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 실외환경에서 주행하는 이동로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 실외환경은 실내와 다르게 바닥이 고르지 않고, 경사진 지형 등 지면에 대한 불확실성을 포함한다. 이러한 환경에서 로봇의 진행 방향을 추정하기 위해 magnetic 센서 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)가 예전부터 많이 사용되어 왔다. Magnetic 센서는 진행방향에 대한 절대 각도를 알려주며, IMU는 센서 내부에서 자이로스코프와 가속도계, 전자 나침반을 사용하여 각도 정보를 제공한다. 하지만 본 연구에 사용된 이동로봇은 전기자동차로써 자기장의 영향을 많이 받기 때문에 위 두 센서를 사용할 수가 없는 실정이다. 그래서 자기장의 영향을 받지 않는 1축 자이로 센서 3개를 이용한 자이로 모듈을 구성하여 진행방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였다. GPS와 엔코더, 자이로 센서 모듈 등을 통해 얻은 정보를 융합하여 확장 칼만 필터 알고리즘에 의한 이동로봇의 위치추정 알고리즘을 개발하였고 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
로봇 개발에서 하드웨어를 개발한 후에 테스트하면 많은 시행착오를 겪게 되어 많은 비용이 소요된다. 로봇이 현장과 동일한 로봇 시뮬레이션을 사용하여 로봇을 개발하면 소프트웨어 및 하드웨어의 병행 개발 및 테스트를 통해 개발결과를 예측할 수 있고 비용을 절감할 수 있다. 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 마이크로소프트의 로보틱스 개발자 스튜디오(MSRDS)는 하드웨어 로봇이 없이도 기본적인 로봇 프로그래밍을 할 수 있는 시뮬레이션 로봇과 환경을 제공한다. 본 논문에서는 MSRDS에서 LRF센서, Bumper센서, IR센서, Sonar센서의 성능을 비교분석하기 위하여 미로 찾기를 수행한다. 센서의 성능을 분석하기 위하여 동일한 조건으로 실험한다. 4가지의 센서중에서 LRF센서가 주행시간, 방향전환횟수, 장애물 충돌횟수면에서 우수한 성능을 보인 반면에 범퍼센서는 가장 성능이 낮았다. IR센서와 Sonar센서는 방향 전환횟수면에서 LRF센서 보다는 낮은 성능을 보였다.
센서 네트워크는 센서 디바이스를 이용해 원하는 정보를 수집하고 전달하는 일종의 애드혹 (Ad-Hoc)네트워크이다. 현재 센서 네트워크의 기술은 많은 분야에서 응용이 예상되고 있지만 센서의 여러 특성에 의해 기존의 애드혹 라우팅 기법을 적용하기에 적합하지 않아 여러 가지의 라우팅 기법이 제안 되고 있다. 제안된 여러 기법 중 체인기반 프로토콜(Chain-Based Protocol)인 PEGASIS(Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems) 라우팅 기법은 헤드 노드의 선택과정에 있어서 BS(Base Station)의 위치를 고려하지 않고 체인으로 연결된 노드들 중에 하나가 헤드 노드로 선택됨으로써 불필요한 데이터의 이동이 발생하게 된다. 본 논문에서는 PEGASIS라우팅 기법의 성능향상을 위해 BS 노드의 위치를 고려한 데이터 이동의 방향성에 기반한 라우팅을 통해 향상된 PEGASIS 라우팅을 제안한다. 데이터의 이동의 방향성에 기반한 라우팅은 데이터의 불필요한 이동 경로를 줄임으로써 기존의 라우팅보다 에너지 효율면에서 뛰어난 성능을 보인다.
본 연구에서는 단일모드 광섬유에서의 온도에 의한 위상변조 현상을 분석하고 단일모드 광섬유 간섭계를 이용한 온도센서를 설계. 제작하여 그 온도특성을 조사하였다. 설계한 fiber-optic온도센서는 Mach-Zehnder 간섭계를 이용한 위상감지형 고감도 센서로서 온도변화는 간섭무의의 이동으로써 측정되어졌다. 간섭계에 의한 측정에서 중요한 문제중의 하나는 온도분만 아니라 모든 피측정 물리량의 변화방향에 따른 간섭무의의 이동갯수와 이동방향을 동시에 측정하는 것이다. 이를 위해 다중모드 광섬유를 이용한 배열 검출기를 제작하여 매우 간편하게 간섭무늬의 이동갯수와 이동방향을 측정하였다.
넘어짐은 노인이나 산업현장에서 일하는 사람들에게 심각한 부상을 일으키는 원인이 되기 때문에 센서를 사용하여 넘어짐을 판단하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 스마트폰의 보급이 일반화 되면서 스마트 폰에 내장된 센서를 사용하여 넘어짐을 판단하는 방법이 연구되고 있다. 가속도 센서에서 추출된 가속도벡터의 변화량을 분석하면 넘어짐은 어렵지 않게 판단할 수 있지만, 넘어지는 방향을 판단하기 위해서는 가속도벡터의 크기의 변화나 방향으로의 변화로 판단하기 어렵다. 일반적으로 가속도 벡터의 방향은 물체의 움직임의 방향을 의미하지 않기 때문이다. 한편, 속도 벡터는 물체가 움직이는 방향의 접선방향으로 나타나는 성질을 사용하여 넘어지는 방향을 판단하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.
CW 레이더 센서는 IF 출력 방식에 따라 단일 IF 방식과 이중 IF 방식이 있다. 움직이는 물체의 방향을 검출하기 위해서는 이중 IF 방식을 사용한다. 하지만 이중 IF 방식은 단일 IF 방식에 비해 회로가 복잡하며 부품 추가로 인해 가격이 높아진다. 본 논문에서는 단일 IF 방식 CW 레이더 센서에서 움직이는 물체의 방향을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 물체가 움직일 때 발생하는 IF 출력단의 신호를 FFT를 수행하고 진폭의 변화에 따라 접근/정지/이탈을 판단한다. 알고리즘의 검증을 위해 함수발생기를 사용하여 가상의 신호를 발생시키고 신호의 진폭 변화에 따라서 방향을 정확하게 판단하는 것을 확인하였다.
자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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