클라우드 컴퓨팅에 있어서 이질적 컴퓨팅 자원들을 소프트웨어에 의해 논리적 방법으로 제어할 수 있도록 하는 가상화와 대용량 데이터의 분산병렬처리가 핵심적인 기술이다. 재난의 예방 및 대응을 위해 다양한 센서들이 개발되고 있으며, 재난관리 어플리케이션들은 센서들에 의해 획득된 대용량의 데이터를 상호 관련성에 따라 신속하게 처리할 것이 요구된다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 재난관리시스템 구축을 위해 다양한 이질적 센서들을 가상화하여 센서 클라우드 환경을 구성하는 방안을 제시한다.
지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
소프트웨어 로봇들은 시뮬레이트된 센서와 실행기들을 가지고 가상 환경 안에서 자율적으로 동작하는 지능형 가상 에이전트로 볼 수 있다. 지능형 가상 에이전트 연구용 테스트베드들은 에이전트들의 성능 평가를 위해 표준화된 작업들을 구현할 수 있고, 환경이나 실험 에이전트들을 제어할 수 있는 도구들이다. 본 논문에서는 RoboCup 축구 시뮬레이션시스템, Gamebots 시스템, USARSim 시스템 등과 같은 지능형 가상 에이전트와 멀티 에이전트시스템 연구를 위한 대표적인 테스트베드들을 간략히 소개한다.
최근 스포츠 중계를 중심으로 가상광고가 큰 주목을 받고 있다. 가상광고는 현실에 존재하지 않는 광고를 실영상 내에 삽입하여 마치 실제로 존재하는 물체처럼 보여주는 기술이다. 본 논문에서는 한 대의 카메라로 촬영한 영상으로부터 실시간으로 특징점 추출 및 추적을 행하여, 카메라 Projection 행렬을 복원하고, 이를 이용하여 범용적인 크로마키(chroma-key) 기법으로 영상합성 함으로써 센서와 같은 부가장비가 필요없는 영상기반의 가상광고 시스템을 구현하였다. 일반 PC상에서 알고리즘의 유효성과 실시간 동작성을 확인하였다.
발전된 센서 기술과 상황인지에 대한 여러 연구들을 기반으로 하여 현실 세계의 상황정보를 통합, 관리 및 활용을 위한 동기화 현실을 구축하고자 한다. 동기화 현실이란 기존의 가상현실과는 달리 실세계의 상황이 실시간으로 반영되는 가상 세계를 말한다. 동기화 현실의 구축을 위해 동적인 상황과 정적인 상황을 분류하여 가상세계에 적용시키고 분류된 상황은 각각 DSMS와 DBMS로 관리된다. 이런 정보는 OpenSimulator를 이용해서 가상세계에 반영이 되고 웹을 통한 OpenAPI를 통해 활용된다.
본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.
자연과학에 있어서 실험실습은 중요한 과정이다. 그러나 실험 과정에 대한 선행학습을 통해 자연과학 전공자들은 위험한 실험을 인지할 수 있고, 이를 통해 실제 실험에서의 위험을 피할 수 있다. 모바일 어플리케이션인 가상 실험 콘텐츠는 학습자에게 안드로이드 스마트폰이 가지고 있는 다양한 센서를 통해 상호작용을 제공한다. 그리고 본 논문에서 개발한 가상 실험 콘텐츠를 통해 학습자들은 화학 실험실습 도구를 다룰 수 있는 선행 학습을 수행하게 된다. 본 논문은 학습자들의 실험 능력을 향상시키기 위한 가상 실험 콘텐츠를 설계하고 개발하였다.
본 논문은 수중 센서 네트워크에서 효율적인 하향링크 멀티캐스트 데이터 전송기법을 제시하였다. 기존에 센서 네트워크에서 많은 멀티캐스트 전송 기법이 제안되었지만, 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시키기 어려운 환경에 있는 수중 센서 네트워크에 특화된 멀티캐스트 기법은 없었다. 본 논문에서는 이를 위하여 수중 센서 네트워크에서의 멀티캐스트 두 가지 특성을 파악하여 이를 알고리즘에 적용하였다. 싱크 노드에서 목적지 노드들의 위치 정보를 가공하여서 각도 정보를 추출하였고, 이렇게 추출한 목적지 노드들의 각도 정보를 바탕으로 가상의 유클리디언 스테이너 포인트를 이용한 최적의 멀티캐스트 전송 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 저 계산 능력과 제한된 전송파워를 가지는 수중 센서 네트워크에서 구동하기에 알맞음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 제안한 방식은 기존의 방식들에 비하여 감소된 전송 전력과 감소된 라우팅 계산량을 보였다.
디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.
최근 증강현실 기술을 이용하여 시공 전의 건축물이나 복원 중인 문화재를 확인하기 위한 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 연구들은 특수 장비를 사용하거나 실외의 장거리에서 사용이 어려운 마커를 사용하였으며, 매번 서버에서 가상 객체의 변환을 계산하므로 서버 부하가 우려되기도 한다. 본 논문에서 제안하는 모바일 증강현실 시스템은 휴대폰의 GPS와 가속도 센서를 이용하여 마커 없이도 사용자의 위치 및 방향을 판단하며, 최대한 서버의 부하가 적도록 설계하였다. 서버는 클라이언트로부터 얻은 GPS의 위치정보와 카메라의 영상정보를 미리 정의되어 있는 3D 객체와 비교를 하여 위치와 방향을 판단한다. 그리고 계산된 위치와 방향의 가상 건축물 정보와 정합정보를 클라이언트로 전송하면 이를 받아 카메라 영상 위에 정합한다. 이후에는 서버와 추가적인 접속 없이 클라이언트 내에서 가속도 센서로 감지한 사용자의 움직임에 따라 가상 건축물의 변환을 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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