자동차 산업에서 임베디드 시스템의 비중이 증가하면서, 임베디드 시스템의 불량 검출과 평가를 위한 시험 방법들이 연구되고 있다. 하드웨어 인 더 루프 시뮬레이션은 실시간 임베디드 시스템의 개발 및 시험을 위해서 사용되는 시험 방법이다. 본 연구는 자동차에서 사용되는 임베디드 시스템인 ECU의 하드웨어 인더 루프 시뮬레이션 방법에 대해서 정의한다. 이 방법은 실제 차량 데이터를 기반으로 ECU에게 가상차량환경을 제공할 수 있는 시험 모델을 작성할 수 있다. 시험 모델은 시험기로부터 ECU에게 센서 신호와 CAN 메시지를 모사할 수 있는 참조 정보를 가진다. 본 연구의 하드웨어 인 더 루프 시뮬레이션은 목표한 ECU의 불량을 검출할 수 있다.
이 논문에서는 스마트폰을 이용하여 양안식 증강현실에 필요한 기술들인 스마트폰 기반 시점 추적 및 인터랙션에 대해서 소개한다. 최근 들어 스마트폰의 해상도 및 성능의 향상으로 스마트폰을 이용한 가상현실 장치들이 일반화 되고 있는 상황에서 스마트폰을 이용한 양안식 증강현실에 대한 개발이 절실히 필요한 상태이다. 스마트폰을 이용한 양안식 증강현실에서 필요한 3차원 추적 및 맨손 기반 인터랙션을 구현한 방법을 본 논문에서는 설명하고자 한다. 환경 영상의 분석을 통해 3차원 특징점 지도를 생성하고 그를 이용해서 3차원 공간 추적에 이용한다. 또한 센서를 함께 사용하여 추적 실패의 경우에도 대응하는 방법에 대해서도 다룬다. 맨손을 사용한 3차원 인터랙션을 이런 환경에서 구현하는 방법에 대해서도 논한다.
홈 네트워크란 일반적으로 PC를 비롯한 가정 내의 가전기기들이 하나의 네트워크로 통합되어 통신이 가능하도록 하는 것을 의미한다. 21세기에 들어서 홈 네트워크 환경을 위한 여러 가지 기술들이 제시되었다. 대표적으로 HomePNA, IEEE1394, ethernet lan, 블루투스 등이 있다. 일반적으로 홈 네트워크를 구현하는데 있어 가전기기간 데이터를 전송 할 경우 표준 직렬 인터페이스인 RS232를 이용한다. 그러나 RS232를 이용하여 홈 네트워크를 구현할 경우 다음과 같은 문제점이 있다. 즉, point-to-point 방식을 사용하여 각각의 기기를 모두 RS232로 연결해야 한다는 것이다. 이를 경우 기기의 숫자만큼 회선이 늘어남으로 인해 시스템 자체가 복잡해지고 비용도 증가한다. 이러한 문제점을 개선하고자 이 논문에서는 RS422 Multi-drop mode 시리얼 통신을 이용하여 홈 네트워크를 설계하였고 임베디드 리눅스 시스템으로 제어하였다. 그리고 홈 네트워크 가상환경을 구현하기 위해서 PIC를 이용하여 모터 및 센서를 RS422와 연결하였다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
이방성 복합재료 적층판에서는 섬유의 배열방향에 따라 탄성계수가 변하므로 속도가 섬유의 방향성에 의존하게 된다. 등방성 속도를 기준으로 도달 시간차를 측정하는 전통적인 2차원 음향방출 위치표정 방법을 그대로 적용할 경우 위치표정의 오차가 매우 커지며, 그 과정이 복잡해지는 것을 피할 수 없다. 본 연구에서는 위치표정의 대상이 되는 관심영역(ROI)를 마치 유한요소법에서 사용하는 메쉬(mesh)처럼 적절한 크기의 정사각형 요소로 나눈 뒤, 각각을 가상의 AE 발생원으로 간주하였으며, 모든 요소에 대해 이방성을 고려한 속도를 기준으로 각 센서와의 도달시간차를 구하였다. 실험적인 검증을 위하여 알루미늄 박판 및 복합재료 적층판에 대해 $0^{\circ}$ 부터 $90^{\circ}$까지의 속도를 측정하고 위치표정을 실시함으로써 이방성 적층복합재로 이루어진 실제 구조물에서의 실시간 활용가능성을 확인하였다.
본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.
온실을 통해 시설원예작물을 재배하는 대다수의 농업인들은 병해충의 예측, 진단 및 방제에 큰 관심을 가지고 있으며, 특히 농가에서는 병해충 관리 문제가 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 시설원예작물에 발생하는 병해충에 관한 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 토대로 농가단위에서 병해충을 손쉽고 정확하게 예측 및 관리할 수 있는 모바일 사용자를 위한 PDA 기반의 병해충 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 모바일 기기를 기반으로 하기 때문에 온실에 직접 방문하지 않고 이동 중에도 온실 내의 작물의 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있어 적은 인력으로 효율적인 관리가 가능하다. 시스템의 수행성을 검증하게 위해 실제 온실을 축소한 형태의 가상 온실 모형을 제작한 후, 각 환경 센서의 시스템 구성 요소를 구현하여 PDA를 통해 온실의 상태를 손쉽게 확인 할 수가 있었고, 효율적인 병해충 예측 및 관리가 가능한 수행 결과를 보였다.
의료산업의 급속한 변화와 의료 및 간호 인력의 증가로 인하여 가상 시험 장치에 대한 개발이 요구되고 있으며 심장 모델링할 수 있는 시뮬레이터와 혈관, 혈류에 대한 실습장비에 대한 개발의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스텝 모터를 이용하여 심장 펌프를 제작하여 동맥과 정맥 혈압, 혈류 시뮬레이션을 위한 장비를 개발하고 그 기능을 평가하고자 한다. 제안 시스템은 심장 시뮬레이션을 위한 펌프와 동맥, 정맥 혈관의 저항을 모사하기 위한 밸브장치 그리고 정맥계의 특성을 나타내는 저감장치로 구성한다. 심장 시뮬레이터는 롱거펌프(BOXER)를 사용하였으며 동맥과 정맥혈관은 실리콘 튜브를 사용하고 저감장치를 설계 및 제작하였다. 그리고 동맥혈압 측정을 위하여 압력센서를 사용하였다. 또한 제안 시스템의 평가를 위하여 심장 박동수는 분당 60회로 혈압의 범위는 50 ~ 100mmHg로 선정하여 측정 혈압과 사람의 혈압을 비교 평가하였다.
최근 센서 측정 데이터, 구매이력 등과 같이 시간 정보를 포함하는 시퀀스(sequence) 데이터가 다양한 응용에서 발생되고 있다. 주어진 시퀀스들 중 다른 시퀀스들과 매우 상이한 이상(anomalous) 시퀀스를 탐지하는 기법들은 지금까지 많이 연구되어왔으나 이들 대부분은 주로 시퀀스 내 원소들의 순서만을 고려하여 이상 시퀀스를 찾는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 원소들의 순서와 원소들 간의 시간 간격 모두를 고려하는 새로운 이상 시퀀스 탐지 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델을 사용한다. 이 모델은 시퀀스를 해당 시퀀스 내 원소들의 순서와 시간 간격 모두를 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 층을 추가로 가진다. 제안방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델로 주어진 시퀀스들의 특징을 학습한 뒤, 해당 모델이 잘 복원하지 못하는 시퀀스를 이상 시퀀스로 탐지한다. 본 논문에서는 정상 시퀀스와 이상 시퀀스를 혼합한 가상 데이터를 사용하여 제안 방법이 전통적인 LSTM 오토인코더만을 사용하는 방법과 비교하여 100%에 가까운 정확도를 나타냄을 보인다.
체감형 스포츠 게임은 센서나 카메라를 이용하여 사용자의 신체 움직임을 추적하고 현실감을 느끼게 하는 운동 게임이다. 최근 체감형 스포츠 게임을 학교 체육활동에 사용하기 위해 가상현실 실내 스포츠룸 시스템을 설치하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 주로 화면 터치 사용자 상호작용을 사용한다. 본 연구에서는 2차원 벽 터치 인터랙션이 아닌 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추적할 수 있도록 AI 이미지 인식 기술을 사용하는 브이캐치 비전 시스템을 개발했다. 그리고 본 시스템의 운동 효과를 알아보기 위하여 사용성 평가 실험을 진행했다. 실험에서 피험자에게 혈중 산소 포화도와 실시간 심박변이와 키넥트 골격 이동량, 각도 변화량을 측정하여 정량적 운동 효과를 살펴보았다. 실험 결과 브이캐치 비젼 시스템 사용 시 통계적으로 유의미한 심박수 증가와 신체 움직임양 증가로 운동 효과가 있었던 것으로 나타났다. 실험후 설문조사 주관적 평가 결과에서 대부분의 피실험자들은 이 시스템을 사용한 운동이 재미있고 만족스러워했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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