고령화 사회에 진입하면서, 고령자 사고 중 낙상이 차지하는 비율은 연령의 증가에 따라 높아지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고령자의 인체 활동 중 에너지 소비 추정 및 낙상의 유무를 판별하기 위하여 단일 칩으로 구성된 3축 가속도 센서와 다채널을 고려한 2.4GHz대역의 RF 칩을 이용하여 설계하였다. 제안하는 시스템은 인체 활동을 측정할 수 있는 신호 측정부와 RF통신부로 구성되어 있으며, 인체 활동 측정부는 인체 활동 중 소비된 에너지를 추정하고 고령자의 낙상 상태를 파악하기 위한 것으로 3축 가속도 센서를 활용하여 센서의 신호를 분석함으로써 인체 활동 및 낙상의 유무를 판별한다. RF통신부는 nRF24L01p로 구현하고, 프로세서는 저전력 8bit 마이크로 컨트롤러인 ATmega88로 구성한다. 에너지 소비를 추정한 결과 트레드밀과 비교시 제안하는 시스템과 7.8%의 오차를 보여 인체 활동 중 에너지 소비를 추정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 인체활동과 낙상 검출을 위한 모니터링은 신호 벡터크기(Signal Vector Magnituge, SVM) 및 신호 크기 범위(Signal Magnitude Area, SMA)의 임계값으로 판별하며 무구속적 측정에 의한 판단이 가능하도록 구성하였다.
본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.
하이퍼루프는 튜브 내를 부상한 상태로 초고속주행하는 미래형 이동 시스템으로 제안되었다. 하이퍼루프에서 달리는 포드 차량은 선형 동기모터 상에서 주행하기에 위치측정이 근본적 중요성을 가진다. 1000km/h 이상의 속도로 주행하는 포드 차량의 가속과 감속에 정밀한 위치측정이 요구되며 또한 차량간 거리 유지를 위한 속도 조절에도 요구된다. 본 논문은 laser surface velocimeter를 개량하여 새로운 범위조건의 위치측정을 시도한다. 높은 정밀도로 초고속 이동체의 위치를 측정해야 하기에 지나가는 타일의 레이저 반사율 차이 검출로 변위를 계산하는 상대위치 측정장치를 구현하여 성능시험으로 평가하였다. 500km/h 미만의 포드 속도에서 cm 단위의 정밀도로 정확한 위치 측정을 보였으며, 500km/h 이상의 포드 속도에서도 0.1% 미만의 매우 낮은 오차율로 위치측정 결과를 보여주었다. 향후 500km/h 이상에서의 오차율도 0에 수렴하도록 연구를 진행해야 한다.
본 논문에서는 소형자동차에 이동식 배출가스 측정장비(PEMS)를 탑재하여 서울 도심의 실제 도로를 주행하고, 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 분석하였다. 주요 주행인자로는 평균차속, 상대가속도(RPA-Relative Positive Acceleration), 정지비율을 선정하였고, 도로유형을 단속류와 연속류로 구분하여 분석하였다. 주행거리 기반의 이동평균구간 계산 방법을 적용하여 다양한 주행조건에서의 평균값을 구하고, 다중 선형 회귀분석 방법을 통해 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 조사하였다. 이러한 분석을 통해 자동차의 $CO_2$ 배출량은 평균차속이 증가함에 따라 감소하고, RPA와 정지비율의 증가에 따라 증가하는 경향이 있음을 통계적인 방법으로 확인하였다. 단속류는 연속류와 비교하였을 때 평균차속이 상당히 낮고, RPA와 정지비율은 높게 나타나는데, 이러한 주행인자분포의 차이로 인해 단속류의 단위주행거리 당 $CO_2$ 배출량이 높은 것으로 판단된다.
본 논문에서는 IMM 필터 기반으로 장사정포의 탄종을 식별하고 탄착점을 신속하게 예측하는 알고리즘을 제시한다. 탄도궤적 방정식을 시스템 모델로 사용하고, 각각 다른 탄도계수 값을 갖는 3가지 모델을 IMM 필터에 적용한다. 가속도를 중력, 공기저항, 양력에 의한 3가지 성분으로 나누고 양력가속도를 새로운 상태변수로 추가하여 추정한다. 속도벡터와 양력가속도가 수직이라는 운동학 조건을 유사 측정값으로 추가한 측정방정식을 다룬다. IMM 필터를 통해 추정된 상태변수와 모드 확률이 가장 높은 모델의 탄도계수를 기반으로 탄착점을 예측한다. 탄착점 예측을 위해 일반적으로 사용되는 룽게-쿠타 수치적분 대신, 준해석적인 방법을 사용하여 적은 계산량으로 탄착점을 예측할 수 있음을 설명한다. 마지막으로 최소제곱법을 이용한 상태변수 초기화 방법에 대해 제안하고 성능을 확인하였다. 탄종식별, 탄착점 예측 및 초기화를 포함한 통합 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 혼합형 센서부 개발을 제안한다. 방사선피폭선량을 측정하기 위하여 크기와 무게를 최소화 할 수 있는 반도체형 방사선 측정 센서인 PIN-Diode 방사선 측정 센서모듈을 사용한다. PIN-Diode 방식의 방사선 측정 센서 특성을 높이기 위하여 누설전류를 제거하기 위한 설계를 수행한다. IMU 센서모듈을 사용하여 3축에 대한 데이터와 가속도에 대한 수치를 합산하여 사고추정과 동시에 현재 소방관의 위치를 추정한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 혼합형 센서부의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 누적선량 측정범위는 세계 최고 수준인 10μSv~10mSv 범위에서 측정이 되었다. 정확도는 ±6.3%~±9.0%(137Cs) 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ±15% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 또한 위치정확성은 ±10% 이내로 측정되어 높은 수준의 결과가 도출되어 그 효용성이 입증되었다. 따라서 보다 많은 소방관에게 성능이 우수한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기 보급이 될 수 있으리라 기대된다.
본 논문은 자체 개발한 관성측정장치의 가속도, 각속도, 지자기계 데이터를 이용하여 보행거리를 측정하는 시스템 개발에 관한 것이다. 관성센서들의 오프셋 및 이득 오차를 최소화하기 위하여 9축의 자유도를 갖는 지그를 제작하였으며, 이를 이용하여 캘리브레이션을 수행하였다. 보행거리의 정확한 측정을 위하여, 기울기 하강법을 이용하여 가속도계의 중력성분 제거 및 보행패턴 분석을 통한 드리프트 성분을 제거하였다. 최종적으로 보정된 가속도 데이터의 이중적분을 통하여 보행거리를 측정하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여, 실내 직선 10m 직선 보행에 대하여 캘리브레이션 전, 후 오차 개선 비율를 비교하였으며, 간단한 보행에 대해 Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 직선 보행에 대해서는 x, y, z축 각각에 대하여 $31.4{\pm}14.38%$(mean${\pm}$S.D.), $78.64{\pm}10.84%$ 및 $69.71{\pm}26.25%$ 개선이 되었음을 확인하였으며, Vicon과의 비교 실험 결과 x, y, z축 각각에 대하여 0.1m, 0.16m, 0.12m의 오차를 얻을 수 있었다.
직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.
철도 시설물의 상태를 종합적으로 동시에 검측하고 건전성 평가가 가능한 고속 종합검측시스템을 위해 열차의 위치검지 정보는 필수불가결하다. 본 논문에서는 위치검지를 위한 위치 기술중 관성센서의 측정과 분석에 대해 다룬다. 관성센서의 가속도 정보와 각속도 정보에 대해 진폭과 주파수 관점에서 분석하였고, 진동 및 열차 동역학에 대한 검토도 이루어졌다. 이러한 검토 결과와 GPS 정보를 이용하여 호남선 나주역부터 일로역까지 한국형 틸팅열차의 위치검지를 수행하였다. 이와 같은 센서 측정치와 열차의 거동에 대한 동기화된 분석은 열차위치검지 시스템의 설계와 성능 향상에 도움을 줄 수 있다.
In this paper we present an implantable pressure sensor to measure real-time blood pressure by monitoring mechanical movement of artery. Sensor is composed of inductors (L) and capacitors (C) which are formed by microfabrication and direct bonding on two biocompatible substrates (quartz). When electrical potential is applied to the sensor, the inductors and capacitors generates a LC resonance circuit and produce characteristic resonant frequencies. Real-time variation of the resonant frequency is monitored by an external measurement system using inductive coupling. Structural and electrical simulation was performed by Computer Aided Engineering (CAE) programs, ANSYS and HFSS, to optimize geometry of sensor. Ultrafast laser (femto-second) cutting and MEMS process were executed as sensor fabrication methods with consideration of brittleness of the substrate and small radial artery size. After whole fabrication processes, we got sensors of $3mm{\times}15mm{\times}0.5mm$. Resonant frequency of the sensor was around 90 MHz at atmosphere (760 mmHg), and the sensor has good linearity without any hysteresis. Longterm (5 years) stability of the sensor was verified by thermal acceleration testing with Arrhenius model. Moreover, in-vitro cytotoxicity test was done to show biocompatiblity of the sensor and validation of real-time blood pressure measurement was verified with animal test by implant of the sensor. By integration with development of external interrogation system, the proposed sensor system will be a promising method to measure real-time blood pressure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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