본 논문은 능동카메라가 장착된 이동로봇의 장애물 회피를 위한 퍼지추론방법 제시하였다. 영상센서를 이용하여 상황적 판단에 근거한 명령융합을 사용하여 미지의 환경에서의 목적지까지의 지능적인 탐색을 수행하도록 하였다. 본 연구를 검증하기 위하여 환경모델과 센서데이터에 기반 한 이동로봇의 경로생성을 위한 물리적 센서융합을 시도하지 않고, 환경에 따른 각각의 로봇의 주행행동을 제어하기 위한 명령융합 적용하였다. 주행을 위한 전략으로는 목적지 접근과 장애물 회피를 수행할 수 있도록 퍼지규칙 조합을 통해 판단하도록 수행하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 영상데이터를 사용한 성공적인 주행 실험 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
본 논문에서는 광기전력 효과를 이용한 적외선 센서(SHARP사의 GP2D12)모듈의 거리에 따른 센서의 감도와 물체와 센서가 이루는 각도의 변화에 대한 센서의 감도를 측정하여 측정된 센서값을 블루투스를 이용해서 근거리에 있는 PC로 전송하고 전송된 값을 프로그램에 의하여 분석하였다. 분석한 결과 적외선 센서의 특성을 프로세서에서 바로 측정하였을 때와 측정된 값을 블루투스 통신을 이용하여 전송하였을 때 비교 값에 차이를 나타내지 않았다. 따라서 블루투스를 이용하여 100m이내의 근거리에 있는 물체를 적외선 센서로 측정 할 수 있음을 알 수 있었다.
많은 사람이 "다음 생에 성적 소수자나 이주민, 장애인으로 태어나고 싶니?"라는 질문을 받는다면 대부분 사람은 선뜻 "그렇다"라고 대답하기 어렵다. 그 근본적인 이유는 질문 속 사회적 약자들은 사회에서 다양한 불평등을 마주하고 있다는 의미일 것이다. 본 논문에서는 여러 소수자 중 시각장애인을 위한 보행 보조 기구를 제작하였다. 시각장애인들이 사용하는 지팡이는 지면의 장애물 파악에 도움은 되지만 공중에 떠 있는 장애물을 파악하고 피하기 어렵다. 이러한 단점을 보완하고자 라이다 센서를 이용하여 장애물 감지가 가능한 서비스를 시각장애인에게 제공한다. 라이다 센서는 레이저 광원을 방출하여 목표물에서 튕겨 되돌아오는 특성을 이용하여 사용자에게 전방에 장애물이 감지되면 시각장애인에게 TTS로 경고음을 제공한다.
시뮬레이션 기반 가상 검증은 자율주행 기능의 안전성 검증을 위한 주요 요구사항으로 간주되고 있다. 가상 검증 환경에서는 자율주행차량과 주행 환경은 모두 모델링되어야 하며 특히, 카메라 및 레이더 센서와 같은 환경 센서의 현실적인 모델링이 중요하다. 하지만 현실적인 인식 결과를 일관되게 제공하기 위한 모델링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 MILS(Model in the Loop Simulation) 환경에서 현실적인 오브젝트 인식 결과를 제공하기 위한 센서 모델링 방법이 다루어진다. 먼저, 모델링을 위한 주요 파라미터가 정의되며 카메라 및 레이더 센서의 오브젝트 감지 특성이 분석된다. 분석 결과로부터 모델링된 가상 센서 모델의 감지 특성은 실물 센서와의 상관계수 분석을 통해 유효성이 검증된다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
다중센서데이터 융합시스템(MSDFS)은 여러 센서로부터 획득된 이질의 데이터를 정규화된 포맷으로 융합하고 단일 센서에서의 획득오차를 최소한으로 줄여 표적의 정확한 식별 및 판단을 지원하는 시스템이다. 이 시스템들은 고유의 기능을 수행하는 모듈들에 대한 고수준의 재사용성을 요구하므로, 현재의 소프트웨어공학 기법을 적용시 공통부분에 대한 효율적 설계가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 개발에 이러한 비효율적인 요소를 제거하는 제품-계열 개발방법론을 MSDFS의 임베디드 소프트웨어 설계에 적용한다. 이를 위해 분석 대상에 대한 영역지정에서부터 재사용가능한 컴포넌트의 식별까지 설계 하며, 마지막으로 설계된 모델에 대한 검증을 위해 GQM 패러다임을 적용한다. 또한 산출물에 대한 성능평가 기준을 제시하여 시스템 개발을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.
다중 센서 데이터 융합(Multi-Sensor Data Fusion)에 기반하여 자율관리 기능을 갖는 상황인식시스템에 대해 연구하였다. 다양한 형태의 센서들이 대규모의 네트워크로 연결된 환경에서 센서로부터 실시간으로 입력되는 데이터들을 융합하여 상황인식처리를 수행하는 시스템으로 노드에 설치된 소프트웨어 콤포넌트의 이상 유무를 자동 감지하고 치료하는 자율관리(Autonomic management) 기능을 갖는다. 제안한 시스템은 유비쿼터스 및 국방 무기체계의 감시·정찰, 지능형 자율 로봇, 지능형 자동차 등 다양한 상황인식 시스템에 적용가능하다.
일반적으로 비선형 시스템에서 particle filter가 Kalman Filter보다 표적추적 성능이 뛰어나다고 알려져 있다. 그러나 particle filter는 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 particle filter 보다 적은 particle의 수, 즉 적은 연산량으로 동일한 성능을 가지는 Rao-Blackwellized particle filter의 모델의 민감성을 줄인 Rao-Blackwellized Multiple Model Particle Filter(RBMMPF)의 알고리즘을 소개하고 이에 다중센서 정보를 융합하는 자료융합 기법을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 단일센서 정보를 이용한 RBMMPF 표적추적 성능과 다중센서정보를 융합한 RBMMPF의 표적추적 성능을 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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