인간의 모션을 센싱해서 로봇을 원격조정함에 있어서 각 관절에 대한 제어명령을 무선으로 전달함으로서 배선의 어려움 등을 없앨 수 있다. 이에 대한 기초 연구로서 DC모터에 대한 원격제어를 Labview를 이용해서 구현하였다. 인간의 움직임은 3축가속도 센서를 사용함으로써 관절의 각도변화를 측정하여 그에 따라 따라 모터의 회전각이 변하도록 하였다 모터의 제어에 있어서는 NI사의 PXI를 사용하였으며 모션센싱부와 PXI와의 데이터 전송은 하는 RS-232 기반의 무선 모듈을 사용하였다. 제어기는 LabView 프로그램으로 작성된 PID제어기를 사용하였다.
본 논문에서는 원격 제어 기능을 갖는 교육용 로봇 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현하였다. 로봇 시스템의 기반이 되는 센싱 정보 처리와 소프트웨어 설계, 및 프로그래밍 실습 교육을 위한 템프릿 설계 기법을 제시하였다. 시스템의 개발 환경으로 CPU는 Cortex-M3 코어를 사용한 LPC1769 프로세서, 디버깅 환경은 LPCXPRESSO, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, OS는 FreeRTOS를 사용하였다. 시스템 동작 과정은 무선 RF 통신을 이용하여 서버의 제어 명령을 수신하여, 교육용 로봇의 다양한 센서를 구동시킨다. 교육 과정으로는 로봇의 기본 동작 프로그램을 제공하여 실습생으로 하여금 컴파일 및 로딩이후 데모 동작을 우선 실행하도록 하였다. 이후 이의 데모 기능의 프로그래밍 기술을 교육하기 위해 단계별로 교육하도록 하였다. 로봇 동작과정에 대한 실습과 그에 대한 프로그래밍 기법이다. 또한 서버와 로봇간 통신 기법은 RF 통신환경에서 독자적인 프로토콜이 설계되었고, 로봇 센싱 데이터 처리과정을 분석하여 만족할 만한 성능 처리 결과를 제시하였다.
최근 다양한 센싱장치와 HCI 디바이스를 결합하여 로봇이나 기계장치를 구동하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 기존의 RC방식의 무인비행체 조작은 관련분야의 전문성을 필요로 할 만큼 접근하기 어려운 면이 있었다. 이에 본 논문에서는 소형 무인비행체(UAV)의 움직임 제어를 위해 데이터 글로브의 손가락 구부러짐을 인식하여 이를 통해 무인비행체를 조작하는 원격조종장치에 관한 시스템 구조 및 프로토콜을 제안한다. 이 시스템을 통해 비전문가로 하여금 무인비행체의 접근성을 높이며 다양한 분야에 활용 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 데이터 글로브의 센싱 데이터에 대한 조합 및 해석방식을 정의하고, 이를 데이터 글로브의 손가락 구부러짐 해석에 적용하였다. 또한 조합된 명령신호를 전송하는 무인비행체의 구동 제어를 위한 비동기 Uplink 프로토콜을 제안하였다.
원자로의 원자로 해체 처리나 테러리스트의 폭탄 제거와 같은 극한 환경에서 작동하는 로봇은 계단이나 구덩이 같은 평평하지 알은 지형을 극복하기 위해서 off-load 능력이 필요하다. 극한 환경에서의 작업은 전형적으로 원격으로 조정되는 로봇을 요구한다. 본 논문에서는 향상된 관절 트랙 구조의 로봇을 제안한다. 로봇이 계단에 접촉할 때론 고려해서 조이스틱으로 햅틱 동작을 위한 센싱 시스템이 제안된다. 추가적으로, 제안된 로봇이 계단을 등반하는 알고리즘을 제안한다.(중략)
본 논문에서는 에지 영역 보상을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 대역간 벡터양자화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각각 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화 된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
탐사 시스템을 포함하여 대부분의 센싱 및 계측 시스템은 중요한 정보를 놓치지 않기 위하여 필요한 정보 보다 높은 샘플주기로 정보를 수집 한다. 이는 경우에 따라 센싱 및 계측 시스템이 비효율적일 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 적은 샘플자료로부터 높은 정밀도의 정보 취득에 관한 새로운 두 가지 연구분야를 소개하고자 한다. 하나는 가능한 적은 샘플로 원래의 정보를 복원하는 압축센싱(Compressed Sensing)기술이며, 또 다른 하나는 이미 얻어진 한정된 샘플로부터 높은 해상도의 정보를 추정하는 초고해상도(Super-Resolution)기술이다. 본 논문에서는 압축센싱 기술의 기본이론과 복원기술에 대해 설명하고, 탐사분야의 적용 사례, 초고해상도 기술의 배경 및 최근의 기술인 FRI (Finite Rate of Innovation) 개념과 LIMS (Least-squares based Iterative Multipath Super-resolution)기술의 적용사례를 소개한다. 결론으로는 이러한 새로운 기술들이 지구물리 탐사분야에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.
파랑은 선박의 안전운항에 있어서 중요한 요소이다. 지금까지의 파랑관측은 부이와 같은 현장관측에 주로 의존하고 있으나, 근년 위성에 의한 리모트센싱의 기술이 발달함에 따라, 파랑계측에 분야에도 시도되고 있다. 하지만 국내에서는 SAR(합성개구레이더)의 처리 경험 자체가 부족하여 본격적인 연구개발이 시작되지 않고 있다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 파랑계측을 하기 위한 초기단계로, 1) SAR화상에서 파랑의 영상화 메커니즘, 2) 파랑 스펙트럼 추정 기법의 소개를 하고자 한다.
U-city 등에서 원격 디지털 수도 검침 시스템의 수요가 증가하고 있다. 디지털 수도 미터는 센서의 종류에 따라 다양한데 홀센서를 사용한 방식은 정밀도가 높다는 장점이 있으나 기존의 알고리즘은 전력소모가 큰 것이 단점이다. 본 논문에서는 정밀도를 유지하면서 저전력 소모를 추구하는 센싱 알고리즘을 제시한다. 우리의 방식은 물의 사용 여부를 정밀도는 떨어지나 전력소모가 작은 홀센서를 이용하여 센싱하는 것이다. 물이 사용되기 시작하면 정밀도가 높은 홀 센서를 사용하여 사용량을 계측한다. 우리의 알고리즘이 기존의 방식보다 전력소모를 2배 가량 줄일 수 있음을 분석을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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