최근의 무선 네트워크의 급속한 발전으로 이동 컴퓨팅 분야도 IMT-2000 기술과 더불어 전세계 어디에서든지 위치에 상관없이 Mobile IP 프로토콜과 같은 이동성을 지원하는 IP 프로토콜을 통해서 인터넷에 접속할 수 있는 환경을 제공하게 될 것이다. Mobile IP 환경에서 MH(Mobile Host)는 이동하는 도중에도 인터넷에 접속을 유지하려면 자신의 care-of address가 변경될 때마다 이동한 셀의 FA(Foreign Agent)를 걸쳐서 HA(Home Agent)에게 등록하는 과정을 계속해서 수행해야 한다. 만약 MH의 FA와 HA간의 거리가 먼 경우에는 등록하는 시간이 길어질 것이며, 그만큼 인터넷에 접속되는 시간이 지연되어 인터넷 서비스가 늦어질 것이다. 본 논문에서는 MH의 FA와 HA와의 거리가 먼 경우에 지역적인 등록을 통해서 등록 지연 시간을 줄일 수 있는 동적인 지역적 등록 기법을 제안한다. 이러한 동적인 지역적 등록 기법은 MH의 등록 지연 시간을 줄이며 MH의 매끄러운 핸드오프(smooth handoff) 기능도 지원하여 핸드오프 기간동안의 패킷 전송 오류를 줄일 수 있는 기법이다.
본 연구에서는 야생동물위치추적기(WT-300)을 이용하여 국내에 월동 번식하는 흰뺨검둥오리의 하루 동안 서식지 이용과 이동거리를 파악하여, 우리나라 수조류 서식지 보호 관리의 기초자료로 활용하고자 하였다. 대상지역은 경기도 안성천, 충청남도 봉선저수지, 전라북도 만경강, 동진강, 전라남도 해남군 등 5개 하천과 저수지로 흰뺨검둥오리 20개체에 위치추적기를 부착하였다. 흰뺨검둥오리는 월동기에 내륙수를 47.3%의 비중으로 가장 많이 이용하였으며, 다음으로 논, 해양수, 내륙습지, 연안습지 등이었다. 내륙수는 시간에 관계없이 꾸준히 이용하였다. 논은 야간에 주로 이용하였고, 내륙습지, 연안습지, 해양수의 경우 주간에 주로 이용하였다. 서식지 이용률 변화는 16시와 18시, 06시와 08시에 가장 컸다. 전체 평균 이동거리는 $0.75{\pm}0.27km$/2hours이었으며, 누적 이동거리는 8.95km이었다. 06시에서 08시, 16시에서 18시에 이동한 거리는 2km이상으로 가장 길었다. 그 외 시간에는 1km미만의 이동거리를 보였다. 장거리를 이동한 시간은 서식지 이용률의 변화 폭이 가장 큰 시간과 일치하였다.
대부분의 이동 로봇은 효율적인 경로계획을 위하여 최단거리 및 최소비용을 갖는 경로를 선택한다. 그러나 다수의 로봇이 존재하는 환경에서는 이웃하는 로봇 상호간에 동적 장애물로 인식되어 주행성능을 떨어뜨리게 된다. 또한 트래픽량이 거의 없는 환경에서는 무선 통신의 전송거리 제한으로 이동 로봇간 네트워킹이 원활하게 수행될 수 없는 문제도 있다. 따라서 적당한 거리의 이웃 로봇들과 협업을 위한 네트워킹을 하면서 동적인 경로계획 및 주행을 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 A* 알고리즘을 수정하여 로봇의 동적인 트래픽을 고려한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 경로설정과정에서의 로봇 상호간 병목현상을 완화시키며, 일관된 협업 통신도 유지할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 동적인 트래픽을 고려하여 경로를 선택함을 보인다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 장애물 회피 및 물체 추적 방법을 제시한다. 장애물 회피를 위해서 제어부의 초음파 발생 신호의 귀환시간과 거리와의 관계 및 적외선 센서에서 측정한 아날로그신호와 거리와의 관계를 추출하여 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 물체 추적 모드에서는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다.
방사성폐기물 안전성 평가를 위해 가상 부지를 선정하고 경계 조건을 도입하였다. 연안에 처분장이 위치할 경우를 가상하여 처분장 심도 및 단층까지의 거리등에 대한 지하수 유동 민감도를 분석하였다. 또한 처분장 진입 터널이 지하수 유동에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통하여 각 암반별 지하수 이동 거리 및 시간을 CONNECTFLOW를 이용해 산정하고, 그 결과들이 확률론적 방사선적 안전성 종합 평가 코드인 MASCOT의 입력 자료로 활용되도록 하였다.
100nm 공간 분해능을 갖는 NSOM 장치를 자체 제작하고 computer를 이용하여 측정을 자동화 하였다. 압전소자의 인가된 전압에 대한 이동거리를 x, y, z 축에 따라 측정 및 보정하고 NSOM topography 사진을 얻는데 성공하였다. 이때 이동거리는 x, y 축은 약 20nm/V이고, z 축은 2.5nm/V 이었다. 하지만 압전소자의 인가된 전압에 따른 이동거리의 비선형성에 대한 보정 및 feedback 제어의 안정화 등은 앞으로 해결해야할 문제로 남아 있다. 자체제작된 NSOM을 이용하여 GaAs/AlGaAs MQWs와 InAs/GaAs QDs 시료에 대한 PL, photocurrent 및 reflectance 등 분광 실험을 성공적으로 수행하였다. PL 실험의 경우 첨예한 광 섬유에 보내진 레이저 광의 세기가 매우 미약하기 (수십 nW) 때문에 탐침 크기가 약 500nm 일 때 측정되었다. 하지만 photocurrent 실험에서는 시료를 검출기로 사용하기 때문에 신호대 잡음비가 PL에 비하여 100배 이상 좋아지는 것을 발견하였다. 따라서 NSOM을 이용한 photocurrent 방법은 앞으로 NSOM의 공간 분해능을 높이는데 하나의 돌파구를 마련해 줄 것으로 기대된다.
특징점 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.
특정한 물체를 추적하는 방법에는 여러 가지가 있다. 사람의 경우 시각, 청각, 촉각, 미각 등의 여러가지 방법으로 물체를 추적하고 판단할 수 있는데 한 가지 방법 보다는 두 가지, 세 가지 방법을 동시에 사용하는 것이 물체를 추적하고 판단하는데 도움이 된다. 그러나 컴퓨터는 사용할 수 있는 정보가 제한적 이다. 물체를 추적하는데 있어서 영상데이터 만을 사용할 경우 물체가 가까이 있어 화면 전체를 차지할 경우 더 이상의 물체를 판단하기 힘들어 진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 거리 센서를 부착함으로서 이동 로봇이 물체에 일정거리를 유지하면서 이동을 할 수 있도록 구현하였다.
로봇들의 협동 작업을 위해서는 다양한 환경에서 다른 로봇들을 인식하고 추적하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 코드북 모델과 스테레오 영상 처리를 이용하여 이동 로봇을 인식하고, 퍼지 제어기를 사용해 추적하는 이동 로봇 추적 제어 시스템을 제안한다. 먼저 코드북 모델을 사용하여 영상의 전경과 배경을 분리하였다. 분리된 전경에서 색상정보를 기반으로 관심영역을 구해내고, 스테레오 영상처리를 통해 얻은 깊이 영상을 기반으로 이동 로봇까지의 실제 거리를 추정한다. 각 거리에 따라 열림 및 닫힘 연산을 적용하고, 모듈형 로봇의 크기에 맞춰 라벨링을 통해 효과적으로 이동 로봇을 인식한다. 추출된 이동 로봇의 움직임에 따른 효과적인 추적을 위하여 스테레오 영상 처리를 통해 얻은 거리 정보와 로봇의 이동 정보를 이용해 퍼지 제어기를 설계하여 이동 로봇 추적 시스템을 제안하였다. 제안한 퍼지 추적 제어 시스템의 성능은 실제 이동 로봇의 추적 실험을 통하여 검증하였다.
수중 이동체의 방사소음을 측정하는 경우 이동체와 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 요소이지만 수중에서는 Global Positioning System(GPS)를 사용할 수 없기 때문에 대체 수단이 필요하다. 대체 수단으로써 별도의 음향신호를 이용하여 도달 시간, 도달 시간 차 및 도달 주파수 차 등을 추정하여 거리를 측정한다. 하지만 채널 환경에 의해 오류가 발생하며, 이러한 특이값들은 연속적으로 거리를 측정함에 있어서 장애 요인이 된다. 본 논문에서는 거리 정보를 측정하는 과정에서 발생한 특이값들을 제거하기 위하여 사후 처리로써 V-곡선 형태의 함수로 곡선 적합하여 오류를 감소시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능검증을 위해 모의, 호수 및 해상실험을 수행하였다. 호수실험 결과에서는 Root Mean Square Error(RMSE) 관점에서 약 85 % 정도로 거리 추정 오차가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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