연구는 근육의 기능을 조절하는 신경말단에 전기적인 자극을 가하여 신경의 반응 정도를 측정하는 플랫폼 구현에 관란 연구로써, 전기 자극에 대한 신경반응이 가해지는 전류량, 가해진느 전류지속시간, 전극위치에 따른 반응을 측정하였다. 신경자극의 전극 위치는 표면 말단에 운동신경이면 어느 신경이든지 가능하고, 신경자극 양식에는 단순연축자극(Single Twitch Stimulation), 사연속자극(Train-of-four, TOF), 두 집단 발사자극(Double Burst Stimulation, DBS)이 있다. 임베디드 시스템기반으로 가기위한 저전력 MCU를 선정하고, 기본적인 신경자극반응 측정 센서의 민감도를 알아보기 위해 센서 인터페이스를 구성하여 반응정도를 측정해야 한다. 그리고 측정된 Data의 정확도를 높이기 위해 고성능의 AD Convertor 선정하여 플랫폼을 구현하였다. 또한 본 논문의 플랫폼은 의료기기용으로 개발되었기 때문에 시스템 이용자의 안전을 고려하여 전원회로 구성 시 전원 Isolation를 고려하여 설계하였다.
소형 드론에서 사용되는 FC(Flight Controller)는 사용하는 MCU가 대형 드론과는 달라서 복잡한 연산을 수행하지 않아도 되는 단순한 구조로 개발되었다. 또한 소형 드론의 균형제어는 복잡한 필터를 이용하는 Kalman Filter나 연산수가 상대적으로 많은 Complementary Filter를 이용한 방법보다는 좀 더 단순하고 간단해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 적합한 방법으로 동작하는 Two-Track 제어를 이용하여 효과적으로 소형 드론에서도 균형제어가 이루어질 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 긴 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 정확한 보정을 해주는 장점이 있는 Acceleration 센서와 짧은 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 드론 균형을 유지해주는 Gyroscope 센서가 드론의 불균형에 대해 적응적으로 동작하여 단순한 구조와 적은 연산량으로도 효율적인 균형을 유지해주는 시스템이다. Two-Track 제어를 이용하여 100회 이상 반복하여 드론 비행을 실험한 결과 대부분 안정적인 동작을 수행하였으며, 갑자기 발생하는 급격한 바람의 영향에는 아직도 정상상태로 진입하는데 어려움이 있는 것을 제외하면 98% 이상 정상상태 동작을 유지하였음을 확인하였다.
자연 재해 또는 대형 인적 재난 현장과 같은 특수재난현장의 지휘본부에서는 소방관의 안전과 효과적인 지휘 통제를 위한 통합 지휘시스템은 매우 중요하다. 통합지휘시스템은 특수재난현장의 온도, 습도, 이산화탄소 등의 환경 정보와 현장 상황을 파악할 수 있는 영상 정보 및 소방관의 맥박, 공기통 잔량 등의 개인 신체 정보를 필요로 한다. 수집된 정보들은 Analog to Digital Converter (ADC) 칩을 거쳐 디지털 신호로 변경되고 Micro Controller Unit (MCU)가 직렬 통신 방식인 Serial Peripheral Interface (SPI) 통신 방식으로 이용하여 송신 보드로 디지털 신호를 전송한다. 송신 보드에 저장된 디지털 신호는 Radio Frequence (RF) 송신기를 이용하여 통합지휘시스템으로 전송된다. 자이로센서 및 관성센서를 이용하여 건물 내부에 있는 진압대원의 위치를 확인한다. 수집된 정보는 소방관의 안전과 효과적인 지휘를 할 수있는 통합 지휘 시스템을 위한 각종 정보로 활용된다. 본 연구는 무선 전송 기술, 실내 측위기술 및 통합지휘시스템에 전송 된 정보를 이용한 의사결정 지원 통합지휘시스템 대하여 이론적 및 실험적으로 연구한다.
최근 인간의 뇌를 모방하여 정보를 학습하고 처리하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 구현은 다수의 간단한 연산절차와 고도의 병렬처리 구조로 구성이 가능하여, 처리속도, 전력소비, 저 복잡도 구현 측면에서 상당한 이점을 가진다. 또한 저 전력, 소형 임베디드 시스템에 적용 가능한 뉴로모픽 기술에 대한 연구가 급증하고 있으며, 정확도 손실 없이 저 복잡도 구현을 위해서는 입력데이터의 차원축소 기술이 필수적이다. 본 논문은 멀티모달 센서 데이터를 처리하기 위해 멀티모달 센서 시스템, 다수의 뉴론 엔진, 뉴론 엔진 컨트롤러 등으로 구성된 경량 인공지능 엔진과 특징추출기를 설계 하였으며, 이를 위한 병렬 뉴론 엔진 구조를 제안하였다. 설계한 인공지능 엔진, 특징 추출기, Micro Controller Unit(MCU)를 연동하여 제안한 경량 인공지능 엔진의 성능 검증을 진행하였다.
본 연구는 근육의 기능을 조절하는 신경말단에 전기적인 자극을 가하여 신경의 반응 정도를 측정하는 플랫폼 구현에 관란 연구로써, 전기 자극에 대한 신경반응이 가해지는 전류량, 가해진느 전류지속시간, 전극위치에 따른 반응을 측정하였다. 신경자극의 전극 위치는 표면 말단에 운동신경이면 어느 신경이든지 가능하고, 신경자극 양식에는 단순연축자극, 사연속자극, 두 집단 발사자극이 있다. 임베디드 시스템기반으로 가기위한 저전력 MCU를 선정하고, 기본적인 신경자극반응 측정 센서의 민감도를 알아보기 위해 센서 인터페이스를 구성하여 반응정도를 측정해야 한다. 그리고 측정된 Data의 정확도를 높이기 위해 고성능의 AD Convertor 선정하여 플랫폼을 구현하였다. 또한 본 논문의 플랫폼은 의료기기용으로 개발되었기 때문에 시스템 이용자의 안전을 고려하여 전원회로 구성 시 전원 Isolation를 고려하여 설계하였다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.
본 논문은 LED 조명 환경에서 Zigbee를 이용해서 Dimming 제어 모듈을 구성 하였다. 현재 사용되고 있는 LED 제어 모듈는 일반적으로 단일 출력을 사용하여 LED 조명의 일정한 밝기를 고정 출력이 되도록 사용되어지고 있다. 본 논문에서 구성된 무선 통신 모듈은 Zigbee를 이용하여 실내 환경에서 측정된 조도값을 무선으로 전송하도록 조도 센서 모듈을 구성 하였으며, 무선으로 전송된 조도값에 대한 출력을 제어하도록 구성하였다. MCU는 LED Driver IC를 이용하여 PWM 신호에 따라서 LED Driver IC에서 출력 전압을 변화하도록 하여 6단계의 밝기로 LED조명을 Dimming하도록 구성하였으며, 무선조도 센서는 10~15m의 거리에서 안정적으로 동작된다.
실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.
Recent development of ubiquitous technology prompted its application for the blinds. In this work, we developed an RFID goggle equipped with a voice guide for the blinds who have difficulties in obtaining medication informations. When a blind, wearing our RFID goggle, tags the RFID tag attached to a drug, the RFID goggle announces the already saved medication information. We used STM32 as MCU and MFRC523 for RFID chipset in the reader. Our miniaturized hardware supported ISO 14443A protocol, and the standardized conformance test was performed. When the blinds wear our RFID goggle, they can conveniently access to the medication informations, and thus the drug misuse cases may decrease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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