수천 개의 센서 노드들 간의 공동 작업을 기반으로 한 무선 센서 네트워크는 대규모 서식지 모니터링, 침입 탐지, 자동화된 실시간 위치 평가, 홈 어플리케이션, 과학적인 탐사 등 수많은 응용에 대한 새로운 플랫폼을 제공하고 있다. 본 논문은 수천 개의 센서노드들이 센서 필드에 전개되어 있는 경우에 센서 노드의 상태를 효율적으로 관리하기 위해 센서 노드의 위치를 탐지하기 위한 방법에 관하여 기술하였다. 기본적으로 PEGASIS 라우팅 알고리즘을 이용하여 노드들 간의 상대 거리 정보를 수집하여 센서 노드의 위치 정보를 탐지하였다.
멀터콥터형 드론에 적용할 목적으로 바람 센서의 특성을 분석하고 실험을 통하여 비교하였다. 회전식 풍속계의 경우 동역학 효과가 측정 오차를 만들며, 초음파식 센서는 제작 오차와 신호처리 오차가 주요한 것으로 나타났다. 초음파식 센서는 트랜스듀서의 거리가 멀수록 오차가 줄어든다. 실험을 통하여 이러한 특성들을 확인하였으며, 멀티콥터에는 전압 출력 혹은 10 hz 이상의 데이터 출력이 가능한 초음파식 센서가 적합하다고 판단한다.
본 논문은 시각 장애인이 보행 중 장해물의 위치와 거리를 판단할 수 있는 보행안전장치 개발을 위해 소프트웨어와 하드웨어, 기구설계를 진행하였다. 첫 번째 소프트웨어 구현은 초음파센서 측정 거리 대 전압의 비에 대한 그래프를 알고리즘으로 구현 방법을 제시하였다. 그리고 정확한 거리측정을 할 수 있도록 시뮬레이션을 통해 정확한 거리 측정 파라메타 값을 추출하여 하였다. 두 번째 하드웨어 구현은 시각장애인의 보행보조를 위한 비교적 단순한 센서 기반으로 장애물을 감지할 수 있도록 회로를 설계하였다. 또한 배더리 충전의 편리성을 위해 고성능의 스위칭 레귤레이터 IC를 사용하여 리튬-이온(Li-ion) 배터리 3.7V를 5V로 승압하여 사용할 수 있도록 설계하였다. 세 번째 기구설계는 지팡이 지면 각도와 센서 각도를 분석하여 기구설계를 하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크(wireless sensor network)에서 노드들의 위치 추정 문제를 다룬다. 위치 추정을 위한 기존의 기법들은 인접한 노드들 간의 거리를 이용하여 자신의 위치를 추정하는 LGB 기법과 멀리 떨어진 노드들 간의 거리를 추정하여 위치 추정에 이용하는 GGB 기법으로 분류할 수 있다. 그러나 LGB 기법의 경우 상대적으로 정확도가 낮은 거리 측정 기법 하에서는 적합하지 않은 면이 있고, 반면 GGB 기법의 경우 장애물이 있거나 혹은 노드들이 분포한 영역이 사각형이나 원형과 같은 정형이 아닌 경우에는 적용하기 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 두 가지 기법을 절충하여 부정확한 거리 측정 기법 하에서 장애물이 있거나 비정형의 영역 내에 분포한 노드들에 대해서도 위치 추정을 가능하게 하는 새로운 위치 추정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해서 비교 분석한다.
본 연구는 당직항해사의 해상상황 인식개선을 위해 시각적 항해보조 장비를 개발하고 그 성능시험 결과를 분석하였다. 개발된 장비는 영상신호를 발생하는 복합영상센서, 거리를 탐지하는 레이저 거리측정부, 팬틸트부, 중앙제어장치부로 구성된다. 개발된 장비의 Pan/ Tilt 내부에 고성능 영상 센서와 레이져 거리 측정기를 장착하고 있다. 실선 실험을 위하여 선박에 개발된 장치를 설치하고 연안 항해중 위해 요소를 관측하여 나타난 화상을 분석함으로써 그 해상상황 인식 개선성능을 평가하였다. 그 결과로 쌍안경에 비교하여 보다 더 명료한 물표의 인식과 해상상황을 포착할 수 있었다.
본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.
사물 인터넷 (IoT; internet of things) 네트워크는 게이트웨이와 센서 노드 사이의 데이터 양, 통신 주기 등의 특성과 경제성 등을 고려하여 하이브리드 매체 접근 제어 (MAC; media access control) 방식을 사용한다. 하이브리드 MAC 방식은 일반적으로 TDMA와 CSMA 방식을 결합한 형태를 이용한다. 해양 IoT 네트워크에서 센서 노드와 게이트웨이 사이의 거리는 수시로 바뀔 수 있다. 따라서 해양 IoT 네트워크에 적용되는 하이브리드 MAC 설계에 있어 통신 거리에 따라 타임슬롯의 주기는 가변되어야 한다. 본 논문에서는 해양 IoT 네트워크에 적용될 수 있는 하이브리드 MAC 중 TDMA에서 통신 거리에 따른 가변 주기의 타임슬롯 설계 방안을 제안하였다. 분석 결과 제안된 TDMA MAC을 이용해 LoRa의 최대 통신 거리에서 하루에 72회까지 센서 노드와 게이트웨이 간 통신이 가능하다는 것을 확인하였다.
본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
최근, 다수의 이동 로봇으로 구성된 무선 네트워크 기반 군집 로봇 시스템을 제한적인 환경을 벗어나 다양하고 동적인 환경에서 운용하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 다수 로봇의 위치를 측정하기 위해 실내 환경에 기반 시설 없이 로봇에 장착된 센서들에 의해 위치를 추정하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 로봇간의 상대적인 정보를 통해 다수 이동 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 다수 이동 로봇의 거리를 추정하기 위해 무선 신호를 기반으로 하는 RSSI 방법을 이용하여 다수 이동 로봇의 거리를 추정한다. 그 다음, 추정된 거리와 추측 항법(Dead Reckoning)을 융합하여 이동 중인 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션 도구를 이용하여 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 6 자유도 공간음향 렌더링 기술 관련 음향객체의 거리감 인지에 중요한 공기흡음 감쇠 효과 처리에 있어, 현장의 음원과 음향 센서 사이의 거리인 녹음거리에 해당하는 공기흡음 감쇠가 기본적으로 포함되어 3kHz 이상의 고주파 성분이 감쇠된 음원이 렌더링에 사용되는 문제점을 해결하는 방법을 제시한다. 이 방법에 의하면 6 자유도 공간음향 콘텐츠에 메타데이터로서 녹음거리 파라메터를 포함시키고, 렌더링할 때 공기흡음을 적용하기 위한 음원과 청취자의 거리값에 녹음거리에 대한 보상을 적용함으로써, 음원의 공기흡음 감쇠 효과를 정확하게 수정 적용하여 음원의 음색을 모든 거리에서 실제에 가깝도록 제공할 수 있게 된다. 특히, 원거리 녹음이 불가피한 비행기, 천둥, 폭발음 등 원거리 녹음음원의 음색에 녹음거리에 의한 음원의 공기흡음 감쇠가 적지 않은 영향을 미치게 되는데, 녹음거리의 적용에 의한 제안한 방법에 의해 음원과 청취자의 거리값에 대한 음원의 음색이 고주파영역의 녹음거리에 의한 원치 않는 감쇠를 보상하는 효과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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