본 논문에서는 생체 모방 로봇을 이용한 관로 모니터링 시스템에 대하여 제안한다. 생체 모방 로봇은 관로를 이동하며 온도, 습도, 진동 등 다양한 정보를 획득한다. 관로를 이동하기 위하여 기본적으로 갖추어야 할 기능은 로봇이 이동하여야 할 관로의 형태를 인식하는 것이다. 관로의 형태 인식을 위한 센서로 적외선 거리 측정 센서를 사용하며, 모터에 연결된 센서는 회전 운동을 하며 측정된 각도 및 거리 정보 데이터를 이용하여 관로의 형태, 각도 등을 인식한다. 관로의 형태 인식은 모터에 의해 회전 운동하는 적외선 거리 측정 센서에 의해 감지되는 관로의 개수와 위치에 의한다. 한번 스캔된 데이터에서 감지되는 관로의 수에 따라 별도의 퍼지 분류기를 이용하여 형태 및 관로의 휘어진 각도 등을 추정하며, 다양한 형태의 관로에 대해 실제 측정된 데이터를 통하여 제안된 시스템이 효율적임을 확인한다.
WBAN (Wireless Body Area Network)은 센서 노드를 신체에 삽입 또는 부착하여 생체 신호를 지속적으로 모니터링하기 위해 사용하는 네트워크이다. 특히 의료서비스에서 사용하는 센서 노드는 교체가 어렵기 때문에 배터리 전력 소비가 적어야하며, 지속적으로 생체 신호를 모니터링하기 위해서는 데이터의 높은 전송률과 짧은 전송지연 시간을 보장해야 한다. 본 논문에서는 액티브 노드 개수를 추정하여 슈퍼프레임 내 임의접근구간의 길이와 센서 노드의 데이터 전송확률을 동적 할당함으로써 전송지연시간과 에너지 소모량을 감소시키고 안정적인 처리량을 보장하는 알고리즘을 제안한다. 추정한 액티브 노드 수는 이전 슈퍼프레임의 채널상태에만 의존하기 때문에 잘못 추정될 가능성이 있다. 따라서 액티브 노드 개수를 추정하여 패턴을 정의한다. 그리고 슈퍼프레임의 임의접근구간 길이와 전송확률을 결정하기 위해 정의된 패턴을 이용하여 추정한 액티브 노드 개수를 보정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 Matlab을 통해 WBAN과 동일한 환경을 구성하였다. 실험 결과, IEEE 802.15.6 표준의 Slotted ALOHA 방식과 비교한 결과 처리량은 향상되고 전송지연시간과 에너지 소모량은 줄어드는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 오실레이터 센서와 램파 센서를 결합하여 구조물 손상 진단을 위한 통합된 압전 센서 시스템을 제안한다. 구조물 손상으로 인한 공진주파수 변화를 관측 할 수 있는 오실레이터 센서는 손상 정도에 민감하게 반응하고 구조가 단순한 장치이지만 측정 범위가 센서 주위로 제한되는 특성을 가진다. 반면에 램파를 이용한 진단 시스템은 원거리에 위치한 구조물의 손상부를 감지하기에 유용하다. 본 논문에서는 오실레이터 센서를 이용한 취약 지점의 국부적인 손상 진단 방식과 램파를 이용한 광역적인 손상 진단 방식을 결합하여 각 시스템의 장점들을 활용할 수 있는 센서 시스템의 적용가능성을 연구하였다. PZT소자를 알루미늄 판에 적용하여, 알루미늄 판의 손상 정도에 따른 오실레이터 공진주파수의 변화와 램파 신호의 Time of flight 그리고 진폭의 변화를 이용하여 크랙의 위치와 크기, 개수의 판별 가능성을 제시하고 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문은 얀센 메커니즘을 이용한 라인트레이서를 빠르고 정확하게 주행하게 하기 위한 연구를 토대로 작성되었다. 설계변수는 다리 링크길이에 따른 GL(Ground Length)의 크기, 로봇의 크기, 센서의 위치와 개수 그에 따른 Arduino cording으로 결정하였다. 연구는 이 설계변수들과 결과값의 상관관계를 예측하고 실험을 통해 검증하는 방식으로 진행되었다.
다중 반송파 기반의 DS/CDMA 다중 접속 및 데이터 전송 기법은 여러 종류의 모바일 통신과 무선 통신 분야에 적용 가능한 것으로 알려지고 있다. 특히, 다양한 센서를 탑재한 차세대 지능형 자동차에서 이들 무선 센서 간의 통신 및 네트워킹을 수행함에 있어서 MC-DS/CDMA 기술은 가장 먼저 고려 될 수 있는 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 자동차 내부의 센서간의 통신 및 네트워킹을 위해서 부심벌 단위로 순환 접두부를 삽입하는 새로운 방식의 MC-DS/CDMA 기법을 제안하고 우리가 제안한 기법의 간섭 잡음 제한 성능을 주파수 밴드 사용 효율, 코드화 이득 및 동시 접속 센서의 개수 등의 파라미터를 대상으로 비교 평가하였다. 차량의내부는 일반적인 모바일 통신 환경에 비하여 채널 지연 확산이 매우 작은 경우이므로 본 논문에서 제안한 기법은 다수의 무선 센서가 동시에 작동하는 지능형 차량의 센서 간의 통신과 네트워킹에 효과적인 적용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 최적설계에 사용되는 역섭동법을 구조물의 손상탐지에 적용하였다. 이 방법은 손상의 위치를 정확하게 탐지하기 위하여 미지수보다 많은 수의 구속조건이 필요하므로, 최적설계와는 달리 비선형 회소자승법을 수치기법에 사용한다. 한편 손상탐지의 경우, 모든 자유도의 응답이 측정가능한 것은 아니며 제한된 수의 센서에서 부분적인 진동모드만 측정할 수 있다. 이처럼 부분적인 정보를 사용하여, 손상진단을 성공적으로 수행하기 위해서는 사용될 센서의 수와 위치를 결정하는 연구가 매우 중요한다. 본 논문에서는 센서의 개수가 결정되었을 때, 손상탐지에 적합한 센서 위치의 선정방법에 관하여 연구하였다. 이러한 연구의 결과로 순차적 소거법이 역섭동법을 이용한 손상탐지에 가장 적합한 센서위치의 선정방법임을 수치 예에서 확인하였다.
이 논문에서는 주간 항법용 별센서의 실제 활용을 목적으로 주간 대기 조건과 주간 별 감지 가능성을 논한다. 주간동안의 대기 자료를 구하기 위해 표준 대기 모델(LOWTRAN 7)을 사용했으며 그 모델로부터 배경하늘에 대한 복사와 대기투과도를 구하였다. 대기 복사량을 감소시키기 위해 광학 필터를 장착한 별센서를 가정했으며 태양 복사 효과를 나타내기 위해 별센서와 태양 사이의 다양한 분리각을 설정하였다. 별센서의 FOV에 대한 고려로서, 하늘 배경 복사의 변화와 감지가능한 별의 개수 밀도를 분석하였다. 또한 요구되는 신호 대 잡음비를 얻기 위한 노출시간과 별센서의 주간 활용 한계로서 작용하는 CCD의 복사에 의한 전자 수를 계산하였다.
기존 대부분의 구조물 건전도 모니터링 시스템에서는 제한적인 위치와 범위에서의 변형률 계측이 가능한 국부 변형률 센서를 이용하여 구조물 또는 구조 부재의 부재력을 계측하고 이에 기반하여 구조 안전성을 평가하고 있다. 그러나 실 구조물의 부재력 계측을 통한 안전성 평가는 하중의 크기 및 분포에 대한 불확실성 등의 다양한 이유로 부재 내 최대응력 작용점을 정확하게 파악하기 어렵다. 이러한 경우 구조물의 사이즈에 비하여 센서의 길이가 미소한 국부 변형률 센서를 이용한 안전성 평가의 적절성은 센서의 위치 및 개수에 좌우되는 한계를 가지게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 센서의 수를 증가시키면 처리해야하는 데이터의 양과 비용이 증가하게 되므로 현실적인 적용성에 문제점을 가지게 된다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 한계와 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 장대광변형센서에 의한 평균변형률을 이용한 보-기둥의 부재력 계측 기법을 제시하였다.
일반적으로 위성영상으로부터 위치정보를 획득하기 위해서는 센서와 촬영대상간의 기하학적 관계를 규명하는 센서모델링이 선행되어야 한다. 그러나 Linear CCD (Charge Coupled Device) 배열에 의해 얻어지는 Pushbroom 위성영상은 Frame 센서에 의해 얻어지는 영상과 달리 영상을 획득하는 동안에 투영중심의 위치와 자세가 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 센서모델링에 어려움이 있다. 또한 영상에 대한 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에는 물리적 센서모델의 적용에 어려움이 따르게 된다. 따라서 본 논문에서는 인공위성의 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에 Frame, Pushbroom, Whiskbroom, SAR 영상 등 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로서 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하였다. 이를 위해서 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT영상에 RFM을 적용하였으며, 지상기준점을 20개, 30개, 40개, 50개, 60개, 70개의 경우로 나누어 지상기준점의 개수와 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 RFM의 정확도를 분석하였다. 또한 수학적 모델 중에 하나인 DLT를 구현하여 RFM과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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