이동 로봇이 이동하기 위해서는 시작위치와 목적위치까지 이동 경로를 계산해야한다. 특히 실내용 서비스로봇의 경우 상대적으로 저렴한 인공마크와 위치인식감지센서를 이용하여 현재 위치를 판단 할 수 있다. 이 센서의 인식마크를 이용해 노드 간의 이동 경로를 생성하고 목적노드까지 이동하는데 발생할 수 있는 외부의 변화를 포함하여 로봇의 이동경로를 빠르게 생성 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 실외 환경에서 GPS 센서 보다 빠른 주기의 위치 추정 기법을 소개한다. 빠른 제어주기가 필요한 멀티콥터 시스템에서 위치 제어에 GPS 센서를 사용하기 위해서는 상대적으로 느린 GPS 데이터의 출력주기를 보완하는 처리가 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈소스 프로젝트를 분석하고 활용하여 가능성을 확인하는 선행 연구를 진행하였다. matlab에서 알고리즘을 검증하고 임베디드 장비에 직접 구동해봄으로써 성능을 확인하였다. 이 알고리즘에서는 멀터콥터의 위치 추정 계산을 위해 AHRS, GPS센서, barometer 센서를 사용한다.
Ad Hoc 네트워크는 이동하는 노드들이 무선 환경에서 상호 연결되어 네트워크를 구성하는 기술이다. Ad Hoc 네트워크는 패킷 라우팅과 서비스 중에 노드들의 단절 현상이 발생한다. 각 노드들의 위치 정보를 파악하면 이러한 현상을 미리 예측하여 회피하거나 복구하기 쉽다. 일반적으로는 GPS를 이용하여 위치 정보를 파악하지만 본 논문에서는 CPS를 사용하지 않고 전체적인 노드들이 가지고 있는 상대적인 정보만을 이용하여 이동 노드들의 전체적인 위치 정보를 표현하는 방식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 시스템을 소프트웨어적으로 보완가능 하므로 구축이 간단하고 구축비용을 절감할 수 있다.
위치결정 정도의 향상과 robot arm의 경량화및 운동의 고속화의 요구에따라 비교적 가벼운 중량에 비해 상대적으로 큰 하중을 다룰수 있으며 고속 동작도 가능한 우연성있는 robot arm의 동장이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 ballscrew system으로 구성되어 병진운동을 하는 탄성 arm 선단의 위치를 제어하는 이론적인 해석을 하고, 실제의 실험장치를 통하여 선단의 위치를 제어 하므로써 system의 제어특성을 찾고자 한다.
본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추정 시스템에서 위치 오차를 보정하여 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 다중 노드의 RSSI값을 이용하여 삼변 측량을 사용하여 위치를 추정할 때, 추정 좌표들 집합의 외곽선을 이은 다각형의 무게중심 알고리즘을 활용할 경우 상대적으로 큰 오차가 발생되는 특이점을 제거하여 무게중심을 구하여 정확도를 향상하는 방법을 제안한다.
본 연구는 교차로, 횡단보도, 터널 구간에서 교통사고 유형에 따른 위험 순위를 비교 분석한 것이다. 서울, 경기도에서 발생한 2014년부터 2017년까지의 교통사고자료 중 교통량 및 속도 자료와 결합 가능한 58,868건의 자료를 구축하고, 순서형 로짓모형을 활용하여 사고심각도 추정모형을 구축하였다. 추정된 모형을 기반으로 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 영향을 미치는 정도를 살펴보았다. 또한 사고발생위치(교차로, 횡단보도, 터널)별, 사고유형별, 사고발생 시간이나 상황별로 상대적 위험도 분석을 통해 위험순위를 제시하였다. 분석 결과 사고발생 위치와 시간에 따라 사고심각도에 현격한 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 분석 자료로부터 산출된 사고 발생 빈도와 사고심각도와 비교해봤을 때, 발생 빈도가 적더라도 사고심각도 측면에서는 위중하거나, 발생 빈도가 높고, 사고심각도 또한 위중한 경우가 존재하는 것으로 분석되었다. 이러한 교통사고유형의 위험 평가를 통해 도로별로 상대적으로 위험한 사고유형에 대한 이해가 가능하고 도로별, 사고유형의 교통사고 위험도 지수 개발에 기초자료 활용할 수 있을 것이다.
실내 로봇의 자율 운행에 효과적인 새로운 로봇 위치 계산 방법을 제안하였다. 천정에 칼라 코드로 만든 위치 지시용 랜드마크를 부착하고, 천정을 향해 설치된 카메라에 의해 랜드마크가 인식되게하는 구조이다. 칼라 랜드마크에 사용한 코드는 9개의 다른 조합이 되도록 하여 상대적 위치를 지시하게 하며, 위치 계산이 모듈로 9 계산에 의해 용이하도록 하는 특별한 배치 방법을 사용하였다. 천정에 부착된 랜드마크 인식을 기반으로 한 위치 계산 알고리즘이므로, 실내에서 사용하는 것을 특징으로 하며, 상대적인 위치 코드를 사용하므로 사용 넓이에 제한이 없다. 이 논문에서는 랜드마크의 구조와 인식방법을 소개하며, 위치계산 결과의 정확성 실험결과도 제시하였다.
의족착용자의 보행에 있어서 의족의 정렬은 매우 중요하나, 정량적이고 다양한 의족에 공통적으로 적용할 수 있는 정렬방법이 아직 소개되지 않고 있다. 본 연구를 통해서 load cell, 레이저, 이송 가이드로 구성되는 정적 의족정렬시스템을 개발되었다. 개발된 시스템을 24명의 남자성인과 4명의 하퇴의족착용자에게 적용하여 직립자세와 전방, 후방ㅇ로 기운 자세에서 족관절, 슬관절, 대전자, 어깨관절등과 하중선과의 상대적 위치를 측정하였다. 정상인의 중립자세에서 하중선의 위치는 외과, 슬관절, 견관절에서는 앞쪽에 그러나 대전자에서는 뒤쪽에 있었다. 정상인이 앞쪽으로 최대한 기운 자세에서 외과와 슬관절, 대전자는 하중선의 뒤쪽에 위치하였으나 견관절은 앞쪽에 위치하였다. 그러나 뒤쪽으로 기운 자세의 경우, 하중선은 견관절을 제외한 모든 곳의 뒤쪽에 위치하였다. 의족착용자의 환측의 하중선은 족관절, 슬관절, 대전자, 견관절 모두의 전방에 위치하였으며, 의족착용자의 건측에서의 하중선의 위치는 정상인의 경우와 통계적으로 유사하였다. 본 연구를 통해서 개발된 정적 의족정렬시스템은 의족 착용자는 물론, 정상인들의 하중선과 주요 관절과의 상대적 위치를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 주요국에 대한 녹색기술 경쟁력을 살펴보기 위해 특허 인용 네트워크 위상 기반 핵심 특허 지표를 제안하고, 이를 활용하여 핵심 기술 경쟁력 지수를 구축하였으며, 유럽 특허청에 출원된 녹색 기술 특허 정보를 활용하여 녹색기술 특허 출원 상위 20개국에 대한 기술경쟁력을 측정하였다. 분석 결과 일본, 미국, 독일, 프랑스가 녹색기술 전반에 걸쳐 많은 특허를 출원하고 있는 것으로 나타났는데, 기술경쟁력을 측정 결과는 전반적으로 기술분야별 특허 출원 건수 측면에서 높은 순위에 위치하였던 일본, 독일, 미국의 경쟁력이 높게 나타나고 있는 가운데, 영향력과 위상적 핵심성에서 상대적으로 높은 평가를 받은 스페인, 핀란드 등의 국가들이 상위에 위치하고, 상대적으로 낮은 평가를 받은 미국 및 프랑스의 경우에는 낮은 순위에 위치하는 것을 확인할 수 있다. 우리나라는 E(배출가스저감기술) 분야에서 3위, G(배출가스저감기술) 분야에서 4위에 위치하여 높은 경쟁력을 보이고 있으며, C(배출완화 연소기술) 분야 및 D(기후변화완화기술) 분야에서는 각각 7위와 8위의 기술경쟁력 수준을 갖고 있는 반면, A(환경관리기술) 분야, B(신재생에너지기술) 분야, F(배출가스 저감 및 고효율화 교통기술) 분야에서는 낮은 경쟁력을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실증 분석에 활용한 유럽 특허청에 출원된 특허 정보의 한계로 인해 일부 국가들의 기술경쟁력 측정에 있어서 편의가 나타날 우려가 발견되었는데, 향후 삼극특허 정보 등을 활용하는 방식으로 이러한 문제점을 보완하면 보다 정확한 기술경쟁력 측정이 가능하리라 예상한다.
본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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