본 논문에서는 빔 확산각 최소화를 통해 장거리에서 측정이 가능하도록 한 ToF 레이저 거리센서 광학계 설계에 대한 연구를 진행하였다. 거리센서는 장거리 측정 시 거리가 멀어질수록 레이저 빔의 확산각으로 인해 물체 표면에 도달하는 빔의 광량이 급격히 저하되며, 이로 인해 센서에 수신되는 광량도 감소되어 측정이 되지 않거나 측정 오차가 발생하게 된다. 일반적으로 빔 확산각을 최소화하는 광학계로 실린더 렌즈가 사용된다. 그러나 실린더 렌즈를 이용한 광학계는 광학계 크기가 커지는 문제뿐만 아니라 조립 공차의 어려움으로 인해 성능이 저하된다는 문제점이 있어 최근 비구면 렌즈를 사용하는 추세가 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실린더 렌즈를 이용한 광학계와 비구면 렌즈를 이용한 광학계의 광효율과 조립공차를 비교 분석하고자 한다.
본 논문에서는 IR 레이저 센서 및 관성 센서를 이용한 골프 퍼팅 거리 측정을 위한 다목적 골프 퍼팅 거리 측정기를 설계, 제작하였다. 거리 측정기는 골프 퍼팅 거리 측정을 위해 실외 50m 측정 범위 내에서 거리 측정과 경사도 측정, 그리고 퍼팅에 영향을 미치는 온도 측정이 가능하도록 설계하였다. 또한, 실내 30m 측정범위 내에서 길이 및 수평도를 측정함으로써 실내 작업을 지원하며, 실내 온도 이상시 웹서버와의 연동을 통해 휴대폰 사용자에 경보를 제공함으로써 실내 또는 차량 화재로부터 안전이 확보될 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 정확성과 스마트 폰과의 연동 성능을 평가하기 위해 하나의 시작품을 제작하고 웹서버를 구축하였으며, 반복적인 실험에서 허용 가능한 5%내의 오차율을 보임으로써 유용성을 확인할 수 있었다.
센서노드의 이동성 허용은 센서 네트워크의 효율적인 설계 및 시스템 성능 향상에 기여할 수 있다. 하지만, MAC 프로토콜 및 라우팅 프로토콜에 많은 기능적 변화가 필요하다. 특히, 노드 이동성을 고려한 에너지 효율적인 전송 메커니즘에 대한 연구가 매우 중요하다. 본 논문은 모바일 센서 네트워크 환경에서 센서노드가 싱크노드를 향하여 데이터를 전달할 때 인접 노드들의 거리 정보에 따라 다음 노드를 결정하고, 이를 토대로 거리에 따른 전송 출력을 적절히 제어하는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법을 통한 성능분석 결과, 본 논문에서 제안한 메커니즘이 평균 에너지 소모량, 네트워크 수명 등의 성능 지표에 대해 기존 최단 홉 라우팅 방식보다 에너지 효율을 향상시킨 것으로 분석되었다.
이 논문에서는 다수의 IR 거리센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 각각의 IR 거리센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 장애물과 벽면의 모서리를 검출한다. 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하여 환경지도를 작성한다. 실험을 통하여 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하고 그 성능을 평가하였다.
센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반 라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리의 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 에너지 효율적인 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
무선센서 네트워크에서 위치인식 기법을 거리정보기반 위치인식방식과 거리정보에 기반하지 않는 위치인식 방식으로 분류 된다. 무선센서 네트워크에서 거리정보기반 위치인식기법에서 거리를 측정하는 과정에서의 오차로 인해 정확한 위치데이터를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 거리정보기반 위치인식 방식의 대표적인 기술들과 위치계산방법을 소개하고, 위치계산방식의 삼변측량 알고리즘을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.
이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.
무선 센서 네트워크 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 적용이 가능하다. 무선 센서 네트워크는 그 특성상 한 번 배포되면 배터리의 교환이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계되는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 달성하기 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우평균$4{\sim}7%$의 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 라이프타임 성능 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
본 논문에서는 초음파 센서를 이용한 거리계의 성능개선에 대해 논하였다. 설계한 초음파 거리계는 동일 조건중에 설치한 더미센서를 이용하여 환경의 변화에 따라 값이 변화하는 기존 방식의 문제점을 해결하고 정밀한 거리측정이 가능하게 하였다. 또한 V40마이크로프로세서를 이용하여 데이터를 실시간으로 해석하고 저장 및 통신기능을 부가하여 동적인 시스템의 해석도 가능하도록 초음파의 응용범위를 확장하였다.
본 논문에서 제시된 배전 선로용 자계 검출 센서는 비접촉형이며, 페라이트 코어로 구성되어 있다. 시편 코어의 권선수 및 길이의 변화에 따른 특성을 조사한 결과 탐색 코일의 권선수가 5,000턴이고 이격 거리가 6[cm] 이내에서 활선 여부를 검출할 수 있었으며, 전선과의 이격 거리에 대해서 자계의 세기가 제곱에 반비례로 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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