본 논문은 학생 캡스톤디자인 작품제작의 결과를 정리한 것으로 MCU와 적외선 거리센서를 이용하여 공의 수평위치를 측정하고 이에 따라 양단 전자석의 강도를 조절하여 공이 중앙에 위치하도록 자동으로 제어하는 볼 밸런서의 구현방법에 대해 소개한다. 탁구공의 위치를 적외선 거리센서로 측정하고 MCU에 PID 제어기 기반의 자동제어 알고리즘을 구현하여 전자석의 강도를 PWM 제어함으로써 탁구공이 중앙에 위치하도록 자동으로 제어한다.
본 논문은 학생 캡스톤디자인 작품제작의 결과를 정리한 것으로 MCU와 적외선 거리센서를 이용하여 공의 수평위치를 측정하고 이에 따라 양단 서보모터의 각도를 조절하여 공이 중앙에 위치하도록 자동으로 제어하는 볼 밸런서의 구현방법에 대해 소개한다. 탁구공의 위치를 적외선 거리센서로 측정하고 MCU에 PID 제어기 기반의 자동제어 알고리즘을 구현하여 DC서보모터의 각도를 제어함으로써 탁구공이 중앙에 위치하도록 자동으로 제어한다.
기존의 객체 감지 센서로는 적외선 센서와 초음파 센서, 레이저 센서 등이 있다. 적외선 센서는 가격이 저렴하고 구현이 쉬워 가장 많이 사용되지만, 객체가 움직임이 있을 때에만 감지가 가능한 단점이 있다. 또한 초음파 센서는 움직임이 없어도 감지가 되지만 정확도가 떨어지고 오류가 많은 단점이 있다. 이러한 감지 센서들은 일정 짧은 거리 내의 객체 감지는 가능하지만 탐지범위를 벗어나면 감지가 되지 않는다. 또한 객체 감지를 하여도 객체의 종류가 어떤 것인지 사용자가 알기 힘들다. 본 논문에서는 레이더 센서와 카메라를 활용한 객체 감지 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 레이더 센서를 이용하여 객체를 1차적으로 감지한다. 1차적으로 객체가 감지되었으면 2차적으로 감지 당시 카메라의 화면을 별도로 캡쳐하여 객체의 이미지를 저장한다.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
지난 2년간 코로나 19로 인한 사회의 모든 분야가 저발전을 이루고, 많은 피해를 입었다. 특히 사람간의 모임제안, 간격유지로 연구 분야에서 일하고 있는 많은 사람들은 특히 더 아무것도 할 수 없는 상황이었다. UX Design을 통한 코로나 19 사회에서 사람들의 사회적거리두기 방법 분석을 통해 정부거리 지침에 맞는 간격을 유지 할 수 있는 거리유지 장치를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 거리유지 장치 개발을 위해 초음파거리감지센서와 배터리, 충전방식, 거리표시방식, 등의 UI 디자인에 관한 연구를 통해 LED의 색상의 변화로 거리를 표현한다. 본 연구의 방법은 거리유지 장치의 외형을 3D로 디자인하고 3D 프린터를 통해 프로토타입을 출력하여 초음파거리감지 센서, 네오픽셀모듈, 그리고 아두이노 설치를 통해 장치를 개발하고, 이것을 테스트 하여 코로나 19로부터 사회적거리두기의 실천을 돕는 실제 제품을 개발하는 것이다.
본 논문에서는 다중 채널을 지원하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위하여 우선순위를 기반으로 사용가능한 채널의 수를 달리하는 전송 기법을 제안한다. 센서 네트워크에서는 센서 노드들은 데이터 전송시에 가장 많은 에너지를 소비하고 전송거리가 길수록 더 많은 에너지를 소모한다. 그러므로 먼 거리에서 전송된 패킷의 전송 실패로 인한 재전송은 추가적인 많은 에너지 소모를 유발한다. 이에 본 논문에서는 재전송으로 인한 추가적인 에너지 소모를 줄이기 위해서 전송 거리가 먼 센서 노드들에게 높은 우선순위를 배정하여 안정적인 전송 환경을 제공한다. 높은 우선순위의 수신 데이터를 위해서 사용가능한 채널의 수를 보다 많이 할당한다. 실험의 결과 제안 기법은 연결실패확률과 재전송에 따른 에너지 소모량에서 좋은 성능을 보였다.
무선 센서 네트워크에서 재난, 환경 모니터링 등에 대한 응용으로써 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 무선 센서 네트워크 분야는 Range-free 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 중심 극한 정리와 정규 분포에 근거한 위치 측정 기법인 밀집 확률 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기법의 경우 노드 통신을 통해 거리를 추정 후 최종 위치를 측정하지만 거리 추정 시 주위 인근 모든 노드가 동일한 1-홉 추정 거리를 갖는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 최소화하기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 밀집 확률 기법에 비해 9% 더 높은 정확도를 보였다. 또한 대표적인 Range-free 위치 측정 기법인 DV-HOP에 비해 48% 더 우수한 위치 정확도를 보였다.
위치인식 기술은 무선 센서 네트워크에서 매우 중요한 문제 중 하나이다. 위치인식을 위해서는 무선 센서 노드간 거리를 먼저 알아야 한다. 하지만 노드간 거리는 실제 환경에서 매우 많은 영향을 받는다. 이러한 부정확한 거리는 위치의 정확성을 떨어뜨리게 한다. 따라서 정확한 위치를 얻기 위해서는 먼저 정확한 거리 측정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 노이즈와 물체를 갖는 동적 환경에서 정확하고 효율적인 위치를 측정하는 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘은 다른 알고리즘에 비하여 우수함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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