본 논문은 앞을 볼 수 없는 시각 장애인의 보행 시 장애물에 대한 안전을 고려한 시스템으로 보행 시 전방에 보행 장애 물체가 나타날 경우 초음파 센서가 장애물의 위치거리를 측정하고 측정된 거리 데이터를 근거리 무선통신을 통해 송.수신하여 이를 최종적으로 사용자인 시각 장애인에게 음성으로 사전 경고함으로써 발생할 수 있는 위험 요소를 대처하는데 기여할 수 있도록 설계하였다. 설계된 시스템은 IT관련 기술을 활용함으로써 휴먼 IT기술을 구현하고자 하였다.
본 논문에서는 비선형 특성을 갖는 센서 배열을 사용하는 시스템에서, 센서 배열에 soft computing을 이용하여 선형적인 특성을 얻고, 배열의 특성을 이용하여 외란의 영향을 감소시켜 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 대표적인 예로 배열에 사용된 광전도 센서인 CdS는 단일 CdS 셀 조차도 비선형적인 특성을 갖고 있기 때문에 비선형 특성을 소속 함수로 표현하는 퍼지 변수를 사용한다. 배열로 사용되는 센서에 각 단일 센서의 소속 함수와 특성을 이용하는 퍼지 논리를 적용하여 전체적으로 선형화된 센서 특성을 얻는다. 각 센서의 비선형적 요소를 표현하는 소속함수의 파라미터들에 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 된 선형 특성을 얻어 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 보정을 위한 센서를 추가하지 않고 센서 배열의 특성을 이용하여 광전도 센서가 민감한 영향을 받는 외란을 보정하여 시스템의 외란 제거 성능을 향상시킬 수 있다. CdS 센서 배열의 자체 비선형성 뿐만 아니라 입력되는 물체의 그림자는 경계가 뚜렷하지 않고 흐릿하므로 퍼지 논리를 이용하는 방법이 거리측정과 외부 광원에 의한 외란에 대해 향상된 결과를 보인다. 제안된 방법을 적용한 센서 배열을 자기부상(Magnetic Levitation System)에서 볼의 거리 측정에 적용하여 성능을 검증한다.
본 고에서는 유리 집적광센서의 제작에 적합한 유리재료들의 종류와 특성을 설명하였으며, 이들 유리의 종류에 맞도록 개발되어진 제작기술 중에서 이온교환(Ion exchange)방법과 silica-on-silicon(SOS)방법을 소개하였다. 그리고 이러한 공정기술을 이용하여 제작되어진 유리 집적광센서 중에서 물체의 거리를 측정하기 위한 마이클슨 간섭계(michelson interferometer)와 물질의 농도를 측정하기 위한 화학센서(chemical sensor)들을 소개하였다.
센서 네트워크의 한 개의 노드인 모바일 센서 차량들은 주위를 이동하면서 장애물을 탐지하고, 자신이 만든 지도를 서로 교환하여 합쳐 자신의 위치를 지역화한다. 이를 위해서 모바일 센서 차량들은 각종 센서를 탑재하여 자신의 위치를 파악한다. 이 논문에서는 데드-레코닝, 카메라, 그리고 RSSI 를 사용한 모바일 센서 차량의 지역화를 개별적으로 실험해봄으로써 거리에 따른 정확성을 알아보고, 이로써 각각 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 낳은 지역화할 수 있는지 살펴본다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 거리센서기반의 차륜형 로봇의 물체추적과 추종에 대한 로봇의 구동제어방법을 제안한다. 물체 추종을 위해 1개의 초음파 송신부와 2개의 초음파 수신부를 사용하여 추종하고자 하는 물체로부터 2개의 거리데이터를 생성한다. 생성된 거리데이터를 기반으로 로봇의 물체까지의 직진오차와, 회전오차를 산출한 뒤, 물체 추종을 위해 PID제어기 기반의 조작량을 계산하여 로봇의 동작제어에 사용한다. 제안된 방법의 특징을 확인하기 위해 3가지 경우에서 실험을 수행하였으며 PID게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향과 직진오차게인과 회전오차게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향을 각각 확인해 보았다. 제안된 방법은 항상 추종물체를 로봇에 대하여 일정위치에 존재하도록 하는 기법으로 물체추종 어플리케이션 이외에도, 여러 대의 로봇이 특정한 대형을 이루어 움직이게 하는 군집형 제어 문제에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 사막, 해양과 같은 개활지역에서 모바일 센서 네트워크에서 사용하는 전력량을 감소시킬 수 있는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송 전력 소모는 거리의 제곱에 비례하다는 특징이 있다. 따라서 배터리로 동작하는 모바일 센서의 위치가 센서 데이터를 수집하는 싱크 노드와 멀리 떨어져 있을 경우, 데이터를 전송하는데 요구되는 전력 사용량이 높아지게 되어 센서의 동작 시간이 짧아지는 문제가 발생한다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 모바일 센서의 전송 가능 거리보다 짧은 전송 거리를 설정하여 센서가 해당 거리 이내에 존재할 때만 데이터를 보내게 함으로써 필요한 전력량을 감소시키는 시스템에 대하여 제안하였다. 뿐만 아니라, 싱크노드에서는 압축 센싱을 이용하여 센서로부터 수집한 데이터를 더 적은 전송 횟수로 게이트웨이에 전송함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라즈베리 파이와 아두이노를 이용하여 실제로 구현하였으며, 싱크노드로부터 적은 데이터를 수신하여도 게이트웨이에서 원 데이터와 매우 근사적으로 복호가 가능함을 실험을 통하여 확인하였고 실제 실험 환경에서 제안된 시스템의 성능을 이론적으로 검증하였다.
본 논문에서는 수동주사로 얻은 2차원 연속 프레임으로 3차원 초음파 영상 재구성을 위한 연속 프레임의 프레임간 거리 추정 방법을 제안하였다. 수동주사로 얻은 연속 프레임은 프레임간 거리가 불균일하기 때문에 이를 그대로 3차원 영상으로 재구성하면 실제 인체 장기의 형태와 다른 영상을 얻게 된다. 제안한 알고리듬에서는 연속 프레임의 프레임간 거리를 추정하기 위하여 매 프레임의 블록별 측면거리 상관함수를 얻고, 측면거리 상관함수들이 프로브의 진행축과 초음파 센서의 배열축이 이루는 평면상에서 등방성을 가진다는 가정 하에 인접 프레임 내의 각 블록간의 프레임간 거리를 추정하였다. 인접 프레임간 추정거리는 프레임 내에서 블록단위로 추정된 프레임간 거리를 평균하여 얻었다. 실험 결과, 제안한 알고리듬의 프레임간 추정거리 곡선은 기준 진행거리 상관함수를 이용한 방법의 추정거리 곡선에 비해서 실제 프레임간 거리 곡선에 가까웠고, SNR 비교에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보였다. 그리고, 기존의 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬으로 재구성한 3차원 영상이 원영상에 더 흡사한 것을 볼 수 있었다.
노면에 차량 검지센서를 설치하여 개별차량의 속도자료를 수집하는 경우, 일반적으로 일정거리가 이격되게 설치한 두 개 이상의 차량 검지센서간의 반응시간을 활용하여 차량의 속도를 산출하게 된다. 본 논문에서는 차로당 센서 1개만을 설치하여 개별차량의 속도 산출을 함에 있어, 기존 방법인 파형의 기울기를 이용하여 속도 추정하는 방법(Case 1)과 평균차량길이를 적용한 속도산출(Case2), 새로 고안한 방법인 단일 테이프스위치(Tape Switch) 센서를 수평형으로 설치하고 평균축거를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 3), 그리고 테이프스위치 센서를 사선형으로 설치하고 차량의 평균윤거(Mean of tread)를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 4)에 대한 속도 추정정확도를 평가하였다. 4가지 방식 각각에 대해 현장에서 센서를 설치하고 기준값과 속도추정 값을 비교 분석을 했으며, 평가지표로는 등가계수(Equality Coefficient), 절대오차백분율(MAPE)을 통하여 평가하였다. 평가결과는 Case1 > Case 4 > Case 2, 3 순으로 양호한 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 시선인식을 이용한 지능형 휠체어 시스템에 대해 설명한다. 지능형 휠체어는 초음파센서를 이용하여 전동휠체어가 장애물을 감지하여 회피할 수 있게 하고, 조이스틱을 움직이기 힘든 중증 장애인을 위해 시선인식 및 추적을 이용하여 전동휠체어를 움직일 수 있게 하는 인터페이스를 제안한다. 지능형 휠체어는 시선인식 및 추적 모듈, 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 시선인식 및 추적 모듈은 적외선 카메라와 두개의 광원으로 사용자 눈의 각막 표면에 두 개의 반사점을 생성하고, 중심점을 구한 뒤, 동공의 중심점과 두 반사점의 중심을 이용하여 시선 추적을 한다. 시선이 응시하는 곳의 명령어를 사용자 인터페이스를 통해서 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전등휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 인터페이스는 실험을 통해 시선을 이용하여 지능형 휠체어에 명령을 하달하고 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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