계단 주파수 레이더는 송신 펄스의 주파수를 일정한 간격으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 생성함으로써 고해상도 거리추정을 구현하는 방식이다. 그러나 이동표적의 경우에는 거리-도플러 결합 현상으로 인해 정확한 거리 추정이 어렵게 된다. 본 논문에서는 초기에 코히어런트 펄스열을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 이용하여 이동표적의 속도를 추정하고, 거리-도플러 결합 현상을 보상함으로써 얻어지는 고해상도 거리 추정 과정을 분석하고, 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
본 논문에서는 셀룰러 이동 통신에서 사용되는 채널할당에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기지국과 이동국사이의 거리에 따라 채널을 할당하고, 할당된 채널은 거리를 기준으로 하여 전력제어를 실시하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 희망파와 간섭파의 전력비(carrier to interference ratio : CIR)가 일정한. 레벌을 만족한다면 어떤 채널도 사용할 수 있다. 제안된 알고리즘은 동일 채널에 대한 주파수 재사용거리를 감소시킬 수 있기 때문에 주파수 효율을 증대시킬 수 있고, 기존의 고정할당법과 비교할 때 2배 이상의 주파수효율을 얻을 수 있었다.
본 연구는 지하횡단보도 이용시 계단에서 나타나는 보행자 특성에 관한 연구로써, 교차로에서 횡단보도와 지하보도에서 보행자의 편의성을 정량화한 것이다. 지하보도 계단에서의 보행자특성에 관한 연구, 즉 속도, 밀도와 보행자교통량에 관한 연구는 비디오촬영을 통하여 수집한 자료를 분석하였다. 지하보도나 횡단보도 횡단시 이동 거리, 소요시간, 소요에너지는 보행자특성 분석에서 나온 결과와 직접 시설을 조사한 자료를 이용하여 비교하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 지하보도 계단에서 보행자 속도는 상향이동시의 평균속도는 37.7m/분(또는 0.67m/초)이고, 하향이동시의 평균속도는 46.7m/분(또는 0.77m/초)으로 나타났다. 둘째, 평균 이동거리는 단순횡단의 경우 지하보도는 119m이고, 횡단보도는 78m이다. 대각횡단의 경우 지하 보도는 161m이고, 횡단보도는 111m이다. 평균 소요시간은 단순횡단의 경우 지하보도는 125.6초이고, 횡단보도는 111.3초로 나타났다. 대각횡단의 경우 지하보도는 162.3초이고, 횡단보도는 178.8초로 나타났다. 평균 소요에너지는 단순횡단의 경우 지하보도는 20.2kcal이고, 횡단보도는 4.7kcal이다. 대각횡단의 경우 지하보도는 23.5kcal이고, 횡단보도는 6.6kcal이다. 단순횡단시 지하보도가 횡단보도보다 이동거리는 평균 1.5배 더 길고, 시간은 평균 1.2배 더 소요되고, 에너지는 평균 4.5배가 더 소요된다. 대각횡단시 이동거리는 평균 1.5배 더 길고, 소요시간은 비슷하고, 에너지는 평균 3.5배 더 소요되었다. 본 연구는 기존의 교차로나 가로구간에 지하보도만 설치되어 있는 지점에 횡단보도의 설치여부에 관한 정책결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인간의 머리부분을 흉내 낸 시각 시스템으로서, 4 축의 각도 조절이 자유로운 시스템에 두 개의 CCD 카메라를 연결하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 레이져 포인터의 위치 정보를 추출한 후 주 카메라를 이용하여 시스템 전체를 레이저 포인터의 중심위치로 이동한 후 버전스 각도(vergence angle)를 이용하여 실시간으로 오브젝트의 절대거리를 측정하는 효과적인 시스템을 제안하였다. 객체까지의 거리는 교차식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 삼각측량의 방법으로 거리를 측정하였다. 실험결과 객체에 대한 거리 측정 오차가 평균 2% 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.
외곽 검출을 통한 스테레오 비전의 실시간 거리 측정을 제안하였다. 주차 시스템이나 이동 로봇의 경로 설정에 있어 실시간으로 거리 측정이 중요시 되고, 이를 해결하기 위하여 인간의 시각에 가까운 평행 축 상의 두 대의 카메라에서 취득된 영상을 이용한다. 카메라에서 얻은 영상으로부터 외곽을 추출하기 위해 Sobel Mask를 사용하였으며, 좌 우 구분을 위해 색 변환과 영상 정보로부터 거리를 측정하기 위해 영상 등록 과정을 거치고 거리 측정을 하였다. 거리 측정의 결과 2.4%의 오차율을 보였으며 이는 로봇의 이동 간에 적용할 경우 양호한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
투명 장애물이 포함된 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하여 장애물을 인식하다는 것은 이동 로봇이 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장할 수 없는 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위해 레이저 거리 측정기를 사용하는 이동 로봇은 투명 장애물을 인식할 수 있는 초음파 센서와 같은 추가적인 센서를 사용해야 한다. 본 논문에서는 레이저 거리 측정기만을 이용하여 환경 내에 존재하는 투명 장애물을 인식할 수 있도록 하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안한다. 투명 장애물 인식 알고리즘은 레이저 거리 측정기를 이용하여 투명 장애물을 인식하였을 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음(reflected noise)만을 추출하여 이를 처리함으로서 투명 장애물의 위치를 찾도록 하는 것이다. 이를 통해 이동 로봇은 투명 장애물 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하더라도 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장받을 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 세 가지의 실험 환경에서 실제 이동 로봇 및 레이저 거리 측정기를 사용하여 측정하였다.
본 연구에서는 거리기준 위치등록(Distance-Based Registration, DBR) 방법의 성능 개선 방안을 제안하고 그 성능을 분석한다. DBR 방법에서는 이동국이 새로운 셀에 진입할 때마다 현재 셀에서 가장 최근에 위치등록한 셀까지의 거리를 계산하여, 그 값이 기준거리 D 이상이면 위치등록을 수행하게 된다. 본 연구에서는 기존DBR 방법의 성능을 개선하기 위하여 2개의 위치영역을 가질 수 있는 이중영역 거리기준 위치등록(Two-Location Distance-Based Registration, TDBR) 방법을 제안하였다. TDBR에서는 이동국이 가장 최근에 위치등록한 위치영역뿐만 아니라 그 직전에 위치등록한 위치영역까지도 저장하게 되며 이 경우 저장된2개 위치영역을 넘나들 때는 위치등록이 필요 없게 된다. 반면에 페이징 부하는 DBR보다 증가하게 되므로 줄어드는 위치등록 부하와 늘어나는 페이징 부하의 절충이 필요하게 된다.본 연구에서는 육각형 셀 환경 하에서2차원 랜덤워크 모형에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 두 위치등록 방법의 성능을 분석하고 비교하였다. 시뮬레이션과의 비교를 통하여 수리적 분석이 정확함을 보였으며, 다양한 환경에 대한 수리적 결과로부터 제안하는 TDBR 방법이 기존의 DBR 방법보다 대부분의 경우 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 군집간 제어를 위한 이동용 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위하여 GPS(Global Positioning System)수신 모듈과 Bluetooth송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하고, GPS 수신기로부터 받은 blaster-이동로봇의 위치좌표를 Bluetooth통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 보내면 각 Slave-이동로봇은 Master이동로봇으로부터 받은 위치 좌표를 이용하여 blaster-이동로봇을 중심으로 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 할 수 있다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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