최근, IT기술과의 융합은 전 산업 분야에서 활발히 적용되고 있으며, 기후 및 환경변화와 식품 안전에 대한 관심의 증대와 함께, 농축수산업 분야에서의 ICT융합 연구 시도가 크게 증가하고 있다. 특히, 농업환경에서의 생산성 향상 및 식품 안전성 확보를 위해 다양한 형태의 상황정보 기반 연구와 센서 네트워크를 활용한 지능형 서비스 제공 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 장비 및 센서가 컴퓨팅 장비와의 네트워킹을 통해 식물공장 및 유리온실과 같은 시설농업환경에서 지능형 농업서비스를 제공하기 위한 농업ICT 융합 모델을 제안한다. 제안하는 서비스 융합모델은 센서를 통해 획득한 다양한 상태정보를 인식하기 위해 상황정보 모델과, 이를 장비와 센서간에 공유된 지식으로 표현하고 활용하기 위한 온톨로지 모델을 사용한다. 제안하는 서비스 융합 모델은 농업ICT 융합 환경에서의 IoT기반 지능형 서비스를 위한 향후 관련 연구에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 상태변수 평준화 및 되먹임구조를 이용하여 무인잠수정의 위치추정을 개선하기 위한 다중센서 융합 기반의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 상대적으로 오차가 큰 주 센서인 INS와 오차가 작은 보조센서인 DVL에서 측정되는 상태변수를 예측단계 이전에 융합하여 상태변수 평준화 과정을 수행한다. 그 다음, 평준화된 상태변수를 각 필터에 입력하여 예측 및 수정단계의 칼만 필터링 과정을 통해 최종 수정된 상태변수를 융합시키며, 마지막으로 이를 다시 주센서에 되먹임함으로서 무인잠수정의 위치추정을 개선한다. 평가를 위해 무인잠수정의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 실시하여 기동경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 위치추정 성능을 확인한다. 평가 결과, 제안 알고리즘이 다중센서 융합 알고리즘 중 가장 우수한 위치추정 성능을 보였으며, 또한 기동침로가 변경되는 구간에서도 강인한 위치추정이 가능하다는 것이 증명되었다.
임의의 공간에 쉽게 설치하여 활용할 수 있는 센서 기술이 발달함에 따라 ITS (Intelligent Transport System) 분야에서도 여러 형태의 센서를 활용하여 차량을 검지하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러한 센서의 대표적인 예는 차량의 이동에 의해 발생되는 지구 자기장의 변화를 파악하여 차량을 검지하는 자기 센서라 할 수 있다. 본 논문에서는 차량 검지를 위해 구축되는 자기 센서 기반 무선 센서 네트워크 시스템에서 정의될 수 있는 응용 서비스 프로토콜을 제안 및 설계 한다. 이러한 응용 서비스 프로토콜에 포함되는 정보들은 크게 차량 검지 정보의 전달, 자기 센서 및 센서 네트워크의 상태정보 전달 및 이들에 대한 관리와 관련된 정보들로써 나뉘어 질 수 있다. 본 논문에서 설명되는 자기 센서 네트워크의 응용 프로토콜은 차량 검지 시스템에 구현되어 실제 테스트베드에 적용되었다.
드론산업은 항공 SW 통신 센서 소재 등 연관 산업이 융합된 차세대 전략산업이며, 다양한 비즈니스 모델 창출이 가능한 특징이 있다. 특히, 드론 체험관산업은 다양한 수요에 대응한 IT 센서 등 융 복합이 요구되는 융합의 특징을 지닌다. 드론 체험관 구성을 위해서는 드론제어/운영 SW, 배터리, 센서 융합기술이 필요하다. 시장구조분석은 마이클 포터의 5가지 산업구조 분석요소를 사용하여 분석하였다.
공학교육에 있어 창의성과 독창성 그리고 타 분야와의 융합이 지속적으로 강조되고 있으며 이를 위한 새로운 교육이 제안되고 현장에 적극적으로 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 분야의 기술이 하나로 결합된 스마트 건축물을 제작한다. 목재를 활용하여 제작되는 건축물에는 거리센서(distance sensor), 소리센서(sound sensor), LED 센서(LED sensor) 및 DC 모터(DC motor) 그리고 이를 동작시키는 그래픽 기반의 스크래치 프로그램이 하나로 통합되며 최종적인 융합 결과를 도출한다.
본 연구에서는 공공 시설물 관리를 위한 센서 융합 기술을 활용한 M2M 기반의 외부 디바이스 및 내장 미들웨어 시스템을 개발하였다. 시설안전체계의 개선 및 M2M 기반기술을 접목한 기술개발을 통해 시설물 안전수준은 급격히 향상되고. 있다 무인 시설물 관리를 위하여 지속적인 촬영 및 저장방식이 아닌 센서와 영상 데이터를 융합하여 상황인지 방식의 외부 디바이스 및 내장 미들웨어 시스템을 개발하고 정보에 대한 신뢰성을 향상시켜 센서 융합형 외부 디바이스를 활용하여 이벤트 발생시에만 정보 전달을 통해 데이터 전송이 감소되는 효율적인 감시시스템을 개발하였다.
지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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