실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.
목적 : 본 연구는 지역사회 거주 노인의 생활범위 이동성에 대한 연구를 체계적으로 고찰하여 연구 동향에 대해 분석하여 정리하고자 한다. 연구방법 : 2010년부터 1월부터 2020년 1월까지 PubMed, Embase의 데이터베이스를 이용하여 지역사회 거주 노인의 생활공간 이동성에 대한 논문을 검색하였으며, 1차 검색된 335편의 논문 중 선정기준 및 배제기준에 따라 27편의 논문을 최종 선택하여 분석하였다. 결과 : 총 27편의 선정된 연구 중 근거수준 II에 해당하는 코호트 연구가 11편(40.7%)으로 가장 많았다. 연구 대상자는 일반 노인이 가장 많았고(81.5%), 생활공간 이동성 평가도구는 University of Alabama Life-Space Assessment(UAB-LSA)의 사용이 가장 많았다(88.9%). 총 27편의 연구 중 신체적 영역의 연구는 8편(29.6%), 정신사회적 영역의 연구는 8편(29.6%), 인지적 영역의 연구는 6편(22.2%), 사회적 영역의 연구는 2편(7.4%), 기타 영역의 연구는 3편(11.1%)으로 나타났다. 노인의 생활공간 이동성은 신체적, 인지적, 정신사회적 또는 사회적 요인과 같은 단일 요인이 영향을 미치는 것이 아닌 다차원적인 관점에서 분석될 필요성이 있다. 결론 : 본 연구결과를 통해 향후 지역사회 거주하는 다양한 상태의 노인들의 생활공간 이동성의 연구를 통해 인과관계를 검증하고, 지역사회에서 작업치료적인 접근이 가능한 중재 프로그램의 개발을 통해 노인의 생활공간 이동성에 대한 연구가 확대될 것을 기대한다.
본 논문은 기존에 사용하고 있는 음성 및 저속데이타 서비스용 이동통신 중계기가 초고속 무선 데이터 서비스용 1xEVDO서비스에서도 적합한지 그리고 중계기 전송 특성상 문제가 있는 부분이 있다면 규격을 어떻게 개정할 것인지에 대한 연구에 관한 것이다. 우선 기존에 KTF무선망에 설치되어 있는 이동통신 중계기에 대해 종류별로 선정하여 중계기를 통한 1xEV-DO신호의 전송특성이 얼마나 열화되는지를 현장시험 하였다. 측정결과 대부분의 이동통신 중계기에서 출력된 1xEV-DO신호 전송률이 1xEV-DO BTS에서 직접 출력된 신호의 데이터 전송률에 비해 데이터 전송률이 거의 저하되지 않는 정도의 특성을 보인 반면 몇몇 이동통신 중계기는 그보다 훨씬 큰 10%의 데이터 전송률이 저하되는 특성을 보였다. 데이터 전송률에서 많은 특성 저하를 나타내는 이동통신 중계기의 특성을 분석하여 그에 해당된 규격을 개정하였고, 그 규격에 적합한 중계시스템을 개발하여 동일한 시험을 수행한 결과 그렇지 못한중계기들에 비해 많은 특성 향상을 보여주는 것을 알 수 있었다.
최근 이동 통신 네트워크는 2G에서 3G로 이동하고 있으며 주파수의 효율성을 추구하고자 한다. 인지 무선 통신(Cognitive radio) 기술은 secondary 네트워크와 primary 네트워크의 공존을 허용함으로써 주파수의 효율성을 달성할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 하지만, primary 네트워크의 주파수 재사용율을 고려하지 않는 기존 인지무선 통신 방식은 primary 네트워크와 secondary 네트워크를 포함한 전체 네트워크의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 secondary 네트워크가 primary 네트워크의 파일럿 신호를 감지하여 최적의 가용 주파수를 선택하는 복잡도가 낮은 방식을 제안한다. 그리고, primary 네트워크의 간섭을 최소화하는 제약조건을 가지면서 업링크와 다운링크의 용량을 최대화하는 최적화 문제를 고려한다. 시뮬레이션을 통하여 제안방법과 기존방법의 성능을 비교하였으며, 제안방법이 기존방법보다 primary 네트워크의 주파수 재사용율이 작고 채널 사용 변화가 심할 때 특히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
스펙트럼 검출은 인지 무선 시스템(Cognitive Radios) 구현을 위한 핵심 기술들 중의 하나이다. 스펙트럼 검출에서 문제시되는 점들 중에 하나는 페이딩(Fading) 및 쉐도윙(Shadowing) 등으로 인해서 스펙트럼 검출 성능이 저하된다는 것이다. 이 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법 중 하나가 협력 스펙트럼 검출 방법이다. 이 방법을 통해 비협력 스펙트럼 검출 방식의 성능을 개선할 수 있지만, 여전히 큰 장애물과 같은 간섭 요인에 의해 스펙트럼 성능이 영향을 받는다는 단점이 있다. 특히, 기존의 대부분의 연구에서는 고정된 1차 사용자(Primary User, PU)를 고려하고 있지만 향후 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서는 이동성을 가지는 1차 사용자가 존재하는 시스템을 고려해야 한다. 이러한 환경에서 기존의 협력 스펙트럼 검출 방식은 정확성이 낮은 검출 성능을 보이고 고려하지 않아도 될 2차 사용자(Cognitive User, CR user)의 국부 센싱값을 전송함으로써 많은 에너지를 소비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서, 무선 인지 시스템에서의 이동성을 가지는 1차 사용자의 위치를 추정하고 이를 기반으로 간섭 영향을 받는 2차 사용자를 검출한다. 또한 검출된 간섭영향을 받는 2차 사용자의 센싱 정보를 융합 결정할 때 배제함으로써 스펙트럼 검출의 정확성을 높이는 방법을 제안하다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 정확한 스펙트럼 검출을 보인다.
본 논문은 UWB 센서를 이용한 위치인식 시스템의 구현 및 실험결과와 상황인지형 서비스 구현에 대하여 기술한다. 정확한 위치측정을 위해 UWB 센서의 경사도(pitch), 편주(yaw), 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이를 이용한 응용으로 상황인지 기술에 바탕한 지능형 헬스트레이닝 관리 시스템 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케줄을 피 훈련자에게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내한다. 상황인지형 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 위치와 이동 정보에 대한 오차 보정이 요구되어 사용자의 이동하는 속도를 이용한 위치 보정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과는 제안된 보정 알고리즘을 적용함으로써 이 알고리즘이 적용하지 않았을 때에 비해 오류 데이터가 30% 정도 감소하였다.
관계절의 공백과 채움어의 의존관계(gap-filler dependencies)가 어떻게 해결되는지에 대한 가설은 '채움어촉발 처리전략(filler-driven parsing strategy)'과 '공백촉발 처리전략(gap-driven parsing strategy)'으로 요약할 수 있다. 두 가설의 언어보편적 타당성을 알아보기 위해, 본 연구는 안구이동추적법(eyetracking)을 이용하여, 한국어 화자들이 후핵언어(head-final language)인 한국어의 주격관계절과 여격관계절을 실시간으로 처리하는 과정을 살펴보았다. 그 결과, 피험자들이 관계절 내 공백의 위치에서 채움어에 상응하는 그림을 거의 응시하지 않았으나, 관계사와 결합한 관계절동사를 들은 시점부터는 채움어 그림을 응시하는 비율이 큰 폭으로 증가하기 시작하여 머리어를 들은 시점에서 가장 많이, 가장 오래 채움어 그림을 응시하였다. 이 결과는 공백이 관계절의 처리를 촉발하는 것이 아니라, 관계사와 결합한 관계절 동사에서 관계절의 통사처리가 시작되어 채움어가 인지된 시점에서 완성됨을 보여주는 것이다. 또한 주격관계절과 여격관계절 간의 상이한 안구이동 양상은 관계절 내의 논항과 결합한 격조사의 통사정보에 기인하는 것으로 보여서, 한국어의 관계절은 채움어촉발 처리전략을 따르기는 하지만 영어와 같은 선핵언어와는 다른 처리전략이 사용됨을 알 수 있다.
U-Healthcare 서비스는 서비스 이용자가 서비스의 인지없이 이용자의 생체정보와 위치, 주변의 온도와 습도 정보를 수집하고 이를 분석, 가공하여 이용자에게 여러 서비스를 제공하는 것으로 이의 구현을 위해서는 무선 센서 네트워크가 필요하다. 이러한 무선 센서 네트워크에 요구되는 것은 이동성이 있는 모바일 센서 노드의 네트워크 자기 구성과 라우팅에 관한 효율적인 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 실내에 존재하는 여러 이동성이 없는 고정 센서 노드를 기반으로 네트워크 내에 셀을 구성하여, 이 셀을 통해 인접한 이동 모바일 센서 노드의 데이터 전송을 지원하는 계층적 무선 센서네트워크 자기 구성 알고리즘을 제안하였다
최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치 인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동뿐만 아니라, 사용자 단말의 특성에 따른 적응형 멀티미디어 서비스 요구가 증대되고 있다. 그러나 사용자가 직접 단말의 특성 맞는 서비스를 요구하는 사용자 능동형 서비스 요구인 경우에는 디지털 홈 환경에 적합하지 않으므로, 본 논문에서는 서비스 요구 단계를 에이전트를 이용하여 지능적으로 단말에 적합한 멀티미디어 서비스 이동을 제공하여 주는 시스템을 제안하였다.
주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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