스마트폰의 사용이 크게 활성화됨에 따라 거의 모든 사람들이 항상 휴대하고 있으며, 실외에서는 GPS 위성시스템을 이용하여 자신의 위치를 인식하고 관련된 응용 서비스를 제공받을 수 있다. 그러나 실내에서는 스마트폰의 위치를 인식하기도 어렵고 TDOA 방식의 상대 위치를 측정하는 방식에서는 글로벌 좌표를 인식할 수 없다. 본 논문에서는 음향 신호를 이용한 TDOA 방식의 상대 위치 추정 시스템에서, GPS 수신기와 지자기 센서를 이용하여 실내에서 스마트폰의 글로벌 좌표를 인식하는 시스템이 제안되었고, 그 성능과 실험 결과가 기술되었다.
This paper describes an on-line magnetic distortion calibration procedure for a magnetometer. The horizontal magnetic field is calculated through the earth magnetic field sensed by 3-axes magnetometer. The ellipse equation is derived from a set of horizontal magnetic field data using least square method and calibration parameters are determined. The calibration process is performed iteratively until parameters are not renewed, and experimental results show the effectiveness of the devised method.
Recently, indoor LBS has been attracting much attention because of its promising prospect. One of key technologies for its success is indoor location estimation. A popular one for indoor positioning is to find the location based on the strength of received Wi-Fi signals. Since the Wi-Fi services are currently prevalent, it can perform indoor positioning without any further infrastructure. However, it is found that its accuracy depends heavily on the surrounding radio environment. To alleviate this difficulty, we present a novel indoor position technique employing the geomagnetic characteristics as well as Wi-Fi signals. The geomagnetic characteristic is known to vary according to the location. Therefore, employing the geomagnetic signal in addition to Wi-Fi signals is expected to improve the location estimation accuracy.
최근 드론을 이용한 산업이 급부상하면서 드론 사용률이 증가하고 있다. 하지만 이에 따라 드론으로 인한 사고도 증가하고 있는데 그 중 기계고장을 제외한 가장 큰 원인은 사용자 부주의에 의해 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으나 대부분의 연구는 부가적인 장치를 통해 발생하는 센싱데이터를 이용하여 해결하는 방식이다. 이러한 방식은 비용적인 측면과 궁극적으로 사용자의 부주의에서 발생하는 문제를 해결하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 컨트롤러와 드론에 내장되어 있은 지자기 센서를 이용하여 사용자 시점 중심적인 드론 컨트롤 시스템을 통해 이 문제를 해결한다.
자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10~50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권1호
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pp.114-120
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2013
최근 무선통신기반 내비게이션 시스템이 건물이나 선박과 같은 구조물의 내부에 적용되고 있다. 이러한 시스템이 안정된 방위각 정보를 얻는다면 이를 통하여 사용자의 진행 방향을 효과적으로 안내 할 수 있고 그에 따른 안내 성능을 향상시킬 수 있다. 기존의 방법은 지자기 및 가속도 센서(이하 방위각센서)를 이용하여 방위각 정보를 획득하므로 이는 자계의 영향에 민감하여 주위환경에 따라 불안정한 오차 범위를 가진다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 무선통신기반 이동노드의 변위와 회전각을 이용하여 새로운 상대방위각 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 회전팔을 이용한 실험을 수행하였으며 그 결과 부가적인 센서를 이용하지 않고 상대방위각을 추정할 수 있음을 확인하였다.
최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동과 작업계획에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 상하 결합가능한 구조의 4족 로봇의 설계 및 작업 계획방법을 제안한다. 제안하는 4족 로봇은 리니어 모터를 이용하여 다리 길이를 조절하고, 팔각뿔 형태의 도킹모듈을 이용하여 상하 결합과 분리가 가능하도록 설계하였다. 또한 로봇이 다양한 환경에서 안정된 이동과 정보 수집을 위하여 지자기 센서, PSD 센서, LRF 센서와 카메라를 사용하였다. 리니어 모터를 이용한 장애물 회피 동작방법과 상하 결합 동작방법을 제안하고 구현하였다. 로봇은 다리 길이를 조절하여 장애물을 극복하고, 두 대의 로봇이 상하 결합을 통하여 협력 작업방법을 제안하였다. 두 대의 4족 로봇이 상하 결합을 통하여 4족과 6족 보행을 하고, 상부 결합 로봇의 4개의 다리를 4개의 팔 또는 2개의 팔로 사용할 수 있으며, 결합된 로봇을 이용하여 물건 옮기기 작업을 구현하고, 각 동작들을 실제 실험으로 기능을 검증하였다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
철도 신호제어시스템에서 열차의 위치 및 점유 유무를 검지하기 위하여 궤도회로 이외에 axle counter적용 사례가 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 열차검지 및 차축계수의 신뢰성을 높이기 위해 axle counter의 센서 방식을 지자기 센서 방식과 근접센서 방식을 비교하였으며, 그에 따른 차이점과 결과를 제시하였다. 또한, 정확한 차축검지를 위한 센서부의 취부조건 등을 고려한 설치에 대해 현장 경험을 기반으로 적용된 결과를 제시한다. 본 연구에서는 차축검지의 신뢰성 향상을 위해 센서의 위상차를 판단할 수 있도록 설계 변경한 결과 차축검지 기능뿐만 아니라 다양한 기능까지(열차의 방향검지, 열차속도검지 등) 수행할 수 있는 확장성을 확보하였다. 또한 열차의 종별, 무게 등의 특성에 종속되지 않았으며, 자체적으로 제작한 차축검지를 위한 모의차축 이송장치와 Test Bed를 구축하여 Lab. 테스트를 수행한 결과 350km/h의 속도에서도 차축 검지의 누락이 발생하지 않았음을 확인하였다. 이를 통해 열차의 검지뿐만 아니라 통과하는 열차의 속도와 편성 수, 선로전환기 통과 시 철사쇄정 조건 그리고 건널목 장치에도 적용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 향후 철도 신호제어 시스템 전반에 확대 적용하게 되면 열차안전운행에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.
IMU(Inertial Measurement Unit)는 선박, 잠수함, 항공기 및 군용장비 응용분야에서 적용되어 자세 측정 영역에 주로 사용되고 있지만, 이런 IMU는 고가의 장비이기 때문에 특수 분야에서만 한정적으로 이용되어 왔다. 그러나 MEMS AHRS(MEMS : Micro Electro Mechanical System, AHRS : Attitude and Heading Reference System)의 현 기술 상황은 지능형 MEMS AHRS가 채택된 응용분야에서 가격이 높은 IMU를 대체 할 수 있는 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서를 사용한 AHRS를 이용하여 선박의 주요 운동 요소인 횡동요, 종동요, 선수동요 값을 측정할 수 있는 무선 선체 운동 측정 시스템을 개발하였다. 또한 AHRS 센서가 발생시키는 오차인 순간 가속도, 지자기의 영향 및 진동에 대응하기 위하여 칼만 필터링 기능이 탑재된 센서를 적용함으로서 최적의 성능을 실현하고자 하였다. 본 연구에서 구현한 AHRS 센서를 이용한 무선 선체 운동 측정 시스템을 이용하여 실선 실험을 실행하였으며, 선박의 제한적인 설치 상황에서도 편리하게 적용할 수 있을 것으로 보여진다. 향후 이 시스템이 선박에서 INS(Integrated Navigation System) 및 VDR(Voyage Data Recorder)과 같은 선박 장비와 호환되어 활용될 경우 항해 안전과 해양사고 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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