곡면 배열 센서는 빔의 지향 방위에 따라 부 배열이 구성된다. 여기서 부 배열의 센서 선택 방법에 따라 곡면 배열 센서의 성능이 달라질 수 있다. 또한, 곡면 배열 센 서는 형상의 특성으로 인해 빔 지향 방위에 따라 부 배열의 형상이 달라진다. 따라서 빔 지향 방위에 따라 지향지수, 빔 폭 등의 성능이 달라진다. 그러므로 센서 선택 방법을 선택할 때, 빔 지향 방위에 따라 달라지는 지향지수, 빔폭 등의 성능을 고려해야 한다. 본 논문에서는 각 단일 센서의 위치 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법과 센서 빔의 지향 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법을 사용하였다. 두 가지 방법에 대해 빔 지향 방위별 지향지수와 수평 및 수직 빔 폭의 평균과 분산을 비교 분석하였다. 또한, 두 방법에서 사용되는 센서 수를 고정 하여 비교 분석하였다. 센서 수를 고정하지 않았을 때는 센서 빔의 지향 벡터 기준 방법의 성능이 대부분 높았으나 수직 빔 폭의 성능은 낮거나 비슷하였다. 하지만 센서 수를 고정하였을 경우, 두 방법 모두 성능은 비슷하나 지향 방위별 성능 분산은 줄어들었다.
본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 새로운 자계위치인식방법을 제안한다. 차량 및 로봇이 자율주행을 하기 위해서는 이동경로상의 현재 위치를 인식하는 것이 기본적으로 요구된다. 자계기반 자율주행차량과 로봇은 자성체로부허 발생되는 자계를 계측하여 위치정보를 검출한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형동작영역을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 제안하는 방법이 자율주행차랑과 로봇의 안내를 위해 사용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 카페나 패스트푸드점같은 장소에서 인간을 대신하여 임의의 위치에 있는 다양한 컵을 3D 카메라로 검출하여 알맞은 위치로 분리수거하는 6축 수직 다관절 로봇 팔을 설계하였다. Yaw-Pitch-Pitch-Pitch-Yaw-Yaw 6축 구조로 설계하였으며, 이를 구동하기 위한 관절 구동기의 용량을 분석을 통해 최적화하였다. 각각 재질이 다른 컵을 그리퍼를 이용하여 잘 파지할 수 있도록 재질에 따른 파지력을 분석하였고 압력센서를 이용하여 재질이 다른 컵을 구분하여 분리수거 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 로봇의 성능과 개선점을 제시하였다.
본 논문에서는 수중음향측정을 위한 수직선배열측정 체계 설계 개념을 연구한다. 본 연구에서는 수직선배열 측정체계를 이용한 음향측정 시 고려해야 할 설계 기법들을 고찰하고, 측정 주파수 대역에서 지향지수가 균일하게 유지되는 비선형 센서배열 설계 알고리즘과 피측정 음원의 위치추정을 위한 음향학적 능/수동 추적 알고리즘을 제안한다 제안 알고리즘의 유용성은 시뮬레이션과 해상시험으로 확인한다.
조종사 없이 사전에 입력된 프로그램 또는 인공지능에 의해 기체 스스로 판단하여 자율비행하는 비행체를 무인 항공기라 한다.[6] 이러한 비행을 위해서는 기체의 위치, 자세, 속도 등의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 3축 가속도센서 1개 및 1축 자이로센서 3개를 서로 수직으로 구성하는 관성항법 시스템에 자기콤파스, 고도센서, GPS등의 비관성센서를 추가로 구성하여 시스템을 설계하였으며 칼만필터를 이용하여 시스템의 오차를 추정하고 이를 되먹임 시킴으로써 오차를 정정한다.
분진, 소음, 진동 등 열악한 환경을 가진 지하구조물 건설현장에서는 작업자의 위치추적 및 원활한 감독자의 작업 전달과 함께 위험사고 발생 시 신속한 건설현장의 작업자 구출 등을 위한 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 MEMS INS와 기압센서를 이용하여 지하공간 작업자들의 위치정보를 확보하기 위해 건설현장 테스트를 실시하였고, 검출된 결과를 바탕으로 위치 및 표고에 대한 정확도 분석을 수행하여 그 활용성에 대한 검증을 하였다. 연구수행결과 4km 구간에 대하여 작업자의 수평위치정확도는 10m 이내로 발생하였으며, 수직위치정확도의 경우 4m 이내로 층간 구분이 가능한 수준까지 위치정확도를 확보할 수 있어 지하구조물 건설현장에서의 활용성이 충분한 것으로 분석되었다.
본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO2 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO2, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO2 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO2 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO2 농도는 평균 465-761µmol·mol-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO2 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO2 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r2)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO2 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO2 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 힘을 측정하여 도립진자를 제어하는 방법을 제안하였다 기존의 각도를 측정하여 도립진자를 0도로 보내는 Set Point Control보다 힘을 제어하여 도립진자를 수직한 영역(Boundary Control)으로 보내는 제어를 하면 제어입력이 감소하고, 외란과 자중이 평형이 되는 위치에서 제어입력은 0이 됨을 보였다.
최근 실내에 유입된 주광을 활용하여 인공조명의 에너지를 절감하는 광센서 조광제어시스템에 관한 연구는 유용한 주광의 유입을 위한 자동 차양장치와의 통합을 중심으로 이루어지고 있다. 기존의 연구는 자동 롤러쉐이딩시스템과 베니션블라이드에 관한 연구로, 이 두 시스템은 주광의 입사를 수직적으로 계산한 일영각을 기준으로 차양장치의 높이 및 각도를 계산하여 제어하고 있다. 본 연구는 광센서 조광제어시스템과 연동을 위한 새로운 차양장치로 주광의 유입을 수직 수평으로 제어하는 복층유리 격자루버시스템을 제안하고, 창면의 위치에 따른 루버의 간격을 산출하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 격자루버시스템의 주광유입특성을 분석하고 평가하였다.
본 연구는 스마트폰 사용자가 응급상황에 처했을 때 사용자의 정확한 위치 정보를 응급 구조 센터에 전달할 수 있는 방법을 개발함에 목적을 둔다. 사고의 경우 실외 뿐만 아니라 실내에서 많은 사고가 발생하는데, 일반적으로 위치 정보를 획득에 사용되는 GPS 의 경우는 실내 위치를 정확하게 파악하기 어렵기 때문에 구조를 지연시키는 문제를 야기한다. 본 연구는 이러한 상황들을 방지하기 위해 GPS와 와이파이, 블루투스를 각각 이용한 삼각 측량법을 통해 실내의 위치정보를 측정하고 더 나아가 압력센서를 통해 사용자의 위치를 3차원적으로도 탐색한다. 실험 결과, GPS를 이용하는 것보다 블루투스를 이용하는 것이 더 정확한 실내 정보를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 또한 압력계를 통해 고도를 측정함으로써 건물 내부에서 사용자의 수직적 위치를 측정할 수 있었다. 이러한 결과는 위도 경도의 정확한 정보와 함께 고도에 대한 예측을 가능하게 함으로써 보다 정확한 실내 위치 정보를 획득하여 골든 타임을 확보하는데 도움이 될 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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