위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
자동차 운전면허 시험에서 객관적인 평가가 중요하다. 특히 도로 주행시험은 실제 도로에서 운전능력, 규칙준수, 상황판단능력 등을 종합적으로 시험하는 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 GPS와 센서 데이터 및 기기조작 정보를 활용하여 운전면허 시험의 자동채점시스템을 제안한다. 자동채점 시스템은 차량탑재장치, 채점용단말, 데이터 제어장치, 데이터 저장 및 처리를 위한 서버로 구성되어 있다. 차량탑재장치는 차량에 설치된 센서 데이터를 수집한다. 채점 단말은 차량탑재장치로부터 받은 데이터를 활용하여 기준에 따라 자동채점 한다. 또한 이동 중에 GPS 오차로 인하여 차량이 도로를 벗어나 표현되므로 지도매칭 기법과 경로이탈 및 복귀 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 기존 시험 채점 방식과 달리 자동 채점이 가능하며, 시험 결과에서 정확한 차량위치 표시와 GPS 음영지역을 벗어났을 때 10초 이내로 경로 복귀를 하였다. 이 시스템은 도로 주행 교육에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
최근에 국내외적으로 위치기반 서비스에 이용되는 GPS(Global Positioning System), 식별을 통한 유통 물류 서비스를 제공하는 RFID(Radio Frequency IDentification), 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집하는 센서 네트워크를 위한 미들웨어 및 인터페이스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS와 센서 네트워크에서 수집된 상황 데이터를 효과적으로 통합 처리하는 서비스 미들웨어를 구현하고 동작을 검증한다. 제시한 서비스 미들웨어는 임시저장, 중복 데이터 제거, 인증, 분류 및 데이터베이스 저장 등의 기능을 제공하며, RFID, GPS와 센서 네트워크의 인터페이스로부터 소켓 인터페이스를 이용하여 연결되고, 다양한 유비쿼터스 응용 서비스를 위해 데이터베이스를 이용하여 연동한다. 제안한 통합 서비스 미들웨어를 통해 기존의 RFID, GPS, 센서 네트워크 시스템에 따라 개발된 개별 미들웨어의 한계를 극복하고 복합적인 유비쿼터스 응용 시스템을 개발할 것으로 기대한다.
GeoSensor 네트워크란 지리공간상에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 특정형태의 센서네트워크 인프라 및 관련 소프트웨어를 의미한다. 그리고 이러한 GeoSensor 네트워크는 데이터스트림과 공간 속성의 데이터를 가진 스트림, 또는 공간 릴레이션과의 조합으로 구현될 수 있다. 하지만, 최근까지 연구된 센서 네트워크 시스템은 공간 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 GeoSensor 네트워크에서 데이터스트림과 공간 데이터가 결합된 형태의 공간 데이터스트림의 정의 및 그들 간의 조인 전략들을 제안한다. 본 논문에서 정의하고 있는 공간 데이터스 트림에는 이동 객체 형태의 동적 공간 데이터스트림과 고정된 형태의 정적 공간 데이터스트림이 있다. 동적공간 데이터스트림은 GPS와 같이 동적으로 이동하는 센서에 의해 전송되는 데이터스트림을 말한다. 반면, 정적 공간 데이터스트림은 일반 센서 형태의 데이터스트림과 이러한 센서들의 위치 값을 가지고 있는 릴레이션과의 조인으로 만들어 진다. 본 논문은 동적 공간 데이터스트림과 정적 공간 데이터스트림의 조인 및 조인 비용을 추정하는 모델을 제안하고 있다. 또한, 실험을 통해 제안하는 비용 모델의 검증 및 조인 전략에 따른 조인 성능을 보이고 있다.
실시간 공중 자료획득 시스템은 재난 재해와 같은 긴급 상황에서 빠르게 자료를 취득하여 대상 지역의 정사 영상과 같은 공간정보를 취득하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 하며 이번 연구에서는 GPS/MEMS IMU 센서의 성능 평가를 실측 데이터를 통하여 실시간 공중 자료획득 시스템에 대한 적합성을 평가하였다.
본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.
본 논문에서는 진보된 전파 항법장치인 GPS를 다른 측면으로 이용하여 도로의 센서 역할을 하는 개념으로 이용하여 복잡한 도로의 사정을 한번에 인식할 수 있고 또한 얻어진 데이터를 바탕으로 하여 현제의 무계획적인 신호체계를 효율적인 신호체계로 변화시키는데 사용하여 도로의 효율을 높이면서 정확한 데이터를 바탕으로 도로의 이용률 등을 알아 볼 수 있다.
수중 무인항체(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)를 고정밀, 고위험 임무수행 분야에 이용하기 위해서는 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하는 기술이 반드시 필요하다. 특히, 최근에는 항공분야에서 국내외적으로 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하기 위하여 여러 가지 센서를 결합한 통합 항법시스템에 관한 연구가 활발하며, GPS나 음향장치를 관성센서와 통합하는 방법이 대표적이다. 하지만 수중 무인항체에 경우는 해수면 노출로 인한 탐사시간 장기화와 음향장치 설치 및 회수의 한계로 인하여 GPS나 음향장치 이외에 센서를 이용한 통합 항법시스템의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율성이 높으면서, 적은 비용으로 설치가 가능한 영상센서를 이용하여 항법성능을 효과적으로 증대시키는 Vision/INS 통합 항법을 제안한다. 제안한 통합 항법알고리즘은 외부표정요소 직접결정기법을 이용하여 영상 데이터로부터 항체의 위치와 자세를 추정하고, 추정된 결과를 INS의 추정치와 비교한다. 그리고 추정한 위치와 자세오차를 입력으로 칼만필터를 구동하도록 설계하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
2009년 경찰청 통계자료에 따르면 교통사고 사망자 중 안전 운전 불이행, 중앙선 침범, 신호 위반, 안전거리 미확보 등 운전자의 부주의에 의해 이루어진 사고가 약 90%이상을 차지하고 있어 심각한 사회적 경제적 문제를 초래한다. 이러한 운전자의 운전습관 개선 및 안전운전에 대한 사회적 요구, 사고 기록 등의 요구에 부응하기 위하여, 디지털 주행기록계 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서와 GPS를 사용하여 위험운전 여부를 판단하고, 그 결과를 계수화하여 운전자의 정숙 운전 지수를 계산하여 보여줌으로써, 안전 운전과 급정차 급출발에 따른 연비 악화를 개선할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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