• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.328-330
• /
• 2001

이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지 이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 특히, 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위해서 로봇이 목적지를 찾기 전에 자동으로 지도를 구축(map building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 지도는 평면상의 격자를 중심으로 작성되었다. 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 Dempster-Shaper 이론을 이용하여 기존의 지도와 혼합된다. 즉, 로봇이 움직일때마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 네비게이션하는 것 뿐 아니라 정해진 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.581-587
• /
• 2011

무선센서네트워크는 높은 수준의 상황정보를 추론할 수 있기 위해 이질적인 다중센서로 이루어질 필요가 있다. 다중센서에 의해 수집된 데이터를 상황 정보추론에 활용할 때 다중센서 데이터 융합이 필요하다. 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 무선센서네트워크에서의 데이터 융합할 때 센서별 가중치를 부여하는 방안을 제안하였다. 센서별 이벤트 발생빈도수를 기준으로 하였는데, 센서별 이벤트 발생 빈도수는 해당 센서가 입수한 상황데이터의 가중치를 계산하는데 반영해야 할 요소이다. 센서별 이벤트 발생빈도에 기초하여 가중치를 계산하였으며 이 가중치를 부여하여 다중센서 데이터 융합하였을 때 신뢰도가 더욱 뚜렷한 격차를 보이게 함으로써 상황정보를 추론함에 있어서 용이할 수 있었다.