본 논문은 2.4GHz기반의 RF트랜시버를 이용하여, 대기질 센서로부터 획득한 정보를 전송하기 위한 하드웨어 및 펌웨어의 설계에 대해 제안한다. 하드웨어를 구성하는 대기질 센서는 CO2, Dust, CO, NO2, VCO등의 환경 센서와 온/습도를 센싱할 수 있는 센서로 구성이 된다. 각각의 센서는 하나의 보드에 탑재되며, 무선 플랫폼과 어댑터로부터 필요한 전원을 공급받게 된다. 펌웨어는 응용 및 확장이 용이한 TinyOS를 사용한다. 펌웨어의 기능은 타이머, 센싱, RF전송 등이며, 타이머 분할 및 완료 함수 등을 이용한 각각의 센서 데이터 수집이 가능하도록 설계해야한다. 또한 RF 전송은 멀티 홉(Multi-Hop)이 지원되도록 설계하여, 수신부까지의 거리가 미치지 못하는 노드의 데이터를 받을 수 있도록 함으로서, 지능형 네트워크의 개념을 부가한다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 시각기반 센서 네트워크에 의해 다중물체의 위치를 인식 및 추적하여 목표물들의 위치를 결정할 수 있는 분산형 시각 시스템을 제시한다. 각 시각 센서는 칼라와 동작 정보에 의한 대상물체의 정확한 분할 및 다중물체에 대한 실시간 추적 그리고 간단한 원근법에 의한 포즈 추정을 수행한다. 각 시각 센서를 하나의 에이전트 - 시각 에이전트 -로 정의하고, 전체 시각기반 센서 네트워크를 복수 에이전트 시스템(multiagent system)으로 구성한다. 이로써 대상물체의 핸드오버시 그 대상물체의 신분에 대한 매칭 문제를 Identified Contract Net (ICN) 프로토콜을 제안하여 해결한다. ICN 프로토콜은 시각 에이전트의 개수에 독립적이고 그것을 사용할 경우 시각 에이전트들 간의 캘리브레이션도 필요로 하지 않기 때문에 시각기반 센서 네트워크의 속도, 확장성 및 모듈성을 높여준다. 실험을 통해 구성한 시각기반 센서 네트워크에서 ICN 프로토콜이 적용됨을 성공적으로 검증하였다.
본 논문에서는 실제 물리적인 여유 센서를 가지지 않는 수중운동체의 센서 고장진단 및 극복에 관한 문제를 신경회로망을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 설계된 신경회로망은 센서 고장 진단을 위한 신경회로망과 고장 확인 및 대체정보 생성을 위한 신경회로망으로 구성하였으며, 온라인(on-line) 학습을 위하여 확장 역전(Extended Back-Propagation) 학습법을 사용하였다. 시뮬레이션은 수중운동체의 방위변화율 센서에 대하여 수행하였으며, 제안된 기법이 센서에 대한 고장진단기와 센서 추정기로 사용할 수 있음을 확인하였다.
IoT가 다양한 형태로 IT 기술을 이용하는 사물의 서비스를 제공하고 있다. 보다 스마트한 IoT 환경을 만들기 위하여 센서 데이터를 효율적으로 컨트롤하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 계속적으로 생성되는 IoT 센서 데이터 를 효율적으로 처리하는 시스템을 Loosely Coupled 하고 확장 가능한 Sensor Reaction System의 아키텍처로 구성하고 있다. 본 논문에서는 Node.js, MQTT, MongoDB 기술을 사용함으로써 이벤트 기반한 stream 및 batch 처리를 할 수 있도록 센서 데이터를 메시지 큐에서 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 아두이노 보드에 온도 및 빛 센서를 부착한 센서 디바이스로부터 센서 테이터를 받아서 PC 기반의 MQTT Broker / Sensor Reactor / MongoDB 서버 시스템을 구축하고 성능을 분석하였다.
첨단 미래도시 건설을 위한 u시티 같은 대규모 네트워크 구축 사업에 첨단 유비쿼터스 사회를 앞당기기 위한 기술로 주목 받던 센서 네트워크를 도입하기 위한 IP-USN 기술개발이 활기를 띄고 있다. IP-USN은 기존의 IP 인프라를 기반으로 센서 노드, 게이트웨이 및 싱크 노드 등 USN 네트워크를 통합해 광범위한 확장성과 이동성을 보장, 다양한 분야에 서비스를 적용하게 해주는 기술을 의미한다. 이처럼 인터넷 망과 연계하는 대규모 센서 네트워크 응용이 많아지면서 센서 네트워크를 구성하는 핵심 소프트웨어인 센서 네트워크 운영체제와 관련 기술 역시 그 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 고에서는 IP-USN을 위한 기술을 지원하는 국내외 센서 네트워크 운영체제에 대해 살펴본다.
저가형 센서 노드와 임베디드 기술의 발달로 인하여 센서 노드가 보다 넓은 범위에서 사용되고 있으며, 센서 네트워크에 대한 연구 또한 활발히 진행 되고 있다. 하지만 많은 센서 노드로부터 오는 데이터를 처리하게 되면서 계산량 증가 및 노이즈에 의한 데이터 왜곡현상 등의 각종 문제가 고려되고 있다. 본 논문에서는 분배형 확장 칼만 필터(Distributed Extended Kalman Filter)를 설계하고 분배형 센서 융합 알고리즘을 이용하여 이러한 문제를 해결하고, 이동 개체의 위치 및 경로를 추정 한다.
무선센서네트워크는 컴퓨텅 기술능력과 무선 통신 능력을 지닌 센서 노드들을 이용하여 자율적으로 네트워크를 형성하고 상호간에 정보를 전달한다. 최근 무선센서네트워크 기술이 유비쿼터스 사회의 핵심 기술로 부각되면서 넓은 범위의 지역에서 센싱된 데이터를 활용하는 부분에 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 센서네트워크에서 확장성을 고려하기 위하여 위치기반의 라우팅 기법이 사용된다. 실제위치를 이용한 방법은 GPS를 사용하여 노드의 위치를 파악한다. 그러나 이 방법은 센서노드의 프로세서 및 메모리의 용량을 초과하고, 실내에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상좌표(Virtual coordinates) 개념을 이용하여 특정 비콘노드로 부터의 홉수를 계산하여 센서노드의 위치를 계산하고, Greedy 방식의 라우팅을 통하여 실제 위치를 이용한 방법과 비교한다.
압력센서란 두 물체 간의 상호 작용하는 힘의 크기를 나타내는 물리적 양을 측정하는 디바이스로서 힘의 전달 크기, 힘의 방향 등을 측정하는 데 매우 광범위하게 사용되고 있는 센서이다. 사용하는 분야는 의료, 자동차, 항공, 공업계측, 가전, 환경제어분야 등의 전반적 산업제품과 산업시설에 응용되고 있으며, 측정원리는 힘의 변화에 따른 재료의 변위, 변형, 진동수, 변화, 열전도율 변화 등을 이용하는 것으로 종전의 기계식 감지방법에서 현재는 센서장치의 소형화를 위하여 반도체소자 제작기술과 Micro Electro Mechanical System(MEMS)기술을 이용하는 초소형, 저전력형 센서개발로 계속 발전하고 있다. 본고에서 멤스(MEMS) 압력센서의 최근 제품 기술 개발과 시장 및 산업동향을 알아보고 향후 더욱더 확장될 압력센서제품 기술의 기초 정보를 제공하고자 한다.
이 논문에서는 비자성 연선도체의 단면적을 검출하는 솔레노이드 센서의 임피던스 해석이 다루워졌다. 도전체의 전기 자기적 특성들을 검출하기 위하여, 관통형 코일로 비파괴검사 와전류 센서를 선택하였다. Maxwell 방정식을 풀어서 도체봉을 가진 센서의 규격화 임피던스 응답이 모델링되고 그 결과들이 연선에 확장되었다. 연선구조에 미치는 기하학적 성질이 검토되고 수치 해석과 실험결과 또한 주어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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