무선 센서 네트워크 디자인 및 구현에 관한 문서들이 거의 없어서, 개발자들은 커뮤니티 공간에서 질문과 대답을 통해 정보를 획득함으로 개발에 많은 시간이 소요된다. 이 논문은 TI의 CC2530 기반에서 초음파 센서와 Z-Stack의 Generic 응용 예제 프로그램을 사용한 거리 측정 센서 네트워크 디자인 및 구현 과정을 보이고, 실험을 통해 구현 결과를 보였다. 향후 Z-Stack을 사용한 센서 네트워크를 개발하고자 할 때 개발자들은 설계 및 구현 시간을 줄일 수 있을 것이다.
로봇의 현재 위지 추적은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 환경맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 로봇위치 추적 알고리즘은 계산량이 감소하고 비용이 적게 들지만 센서오차율 및 환경장애에 따른 오류가 크다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 알고리즘 구현에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 로봇의 현재 위치를 추적하고 환경맵을 구성하여 자율이동이 가능한 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 레이저 센서를 장착한 자율 이동 로봇을 이용하여 실내에서 장애물들을 검출한다. 데이터에서 나오는 패턴을 인식해 사람과 정적 장애물을 실시간으로 구분한 후 사람의 속도와 로봇의 속도를 각각 비교하여 따로 지정해준 안전거리를 유지하며 주행한다. 예상치 못한 상황이 발생될 것을 대비해 로봇의 전방에 범퍼 센서를 장착하여 안전성을 고려하였다. 로봇의 자기 위치 인식을 위해 StarGazer센서를 이용하였다. 패턴은 레이저 센서 데이터의 거리, 각 값을 이용하여 다리 패턴의 너비를 구하고 너비의 가운데 점을 중심점으로 지정해 추적하며 구동하는 알고리즘을 구현하였다.
무선 센서 네트워크는 저가의 많은 노드들로 구성되어 있으며. 이 노드들은 정보수집, 계산, 통신을 위한 전력등을 가지고 있다. 센서 네크워크에서의 보안을 위하여 주로 암호화 방법이 사용되고 있으나 자원이 제약적인 센서 네크워크에서 많은 에너지와 계산을 필요로 하는 암호화 방법은 센서 노드의 수명을 단축시킨다. 이를 보완하기 위하여 본 논문에서는 위치정보 은닉을 이용한 저전력 보안방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 위치정보의 은닉을 위하여 상대거리정보를 사용하며, 센서 노드간 통신에서는 상대좌표로부터 구할 수 있는 노드사이의 상대거리정보가 사용된다.
본 연구는 가속도 센서를 이용하여 이동거리를 측정하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 사람의 키와 보폭이 상관관계가 있다는 특성을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 가속도 센서에서 측정되는 샐플링 데이터를 이용해 이동거리를 측정하였다. 그리고 가속도 크기의 변화에 따라 인자값 및 임계값을 적용하여 실제 이동거리와 측정된 이동거리의 오차를 8%미만의 결과를 도출하였다.
서비스 로봇의 사회 적 관심으로 인하여 서비스 로봇의 개발에 있어 많은 연구가 실시되고 있으나, 단일 플랫폼의 한계에 봉착해 있다. 이 한 한계를 극복하기 위하여 유비쿼터스 네트워크와 연계한 유비쿼터스 기반 서비스로 봇이 대안으로 자리 잡고 있다. 이를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크를 통하여 주변 환경에 대한 상황인식 및 위치 인식과 같은 기능을 위하여 RFID 및 초음파 센서를 이용한 시스템이 등장하여 실제 로봇에 적용되어 좋은 결과를 낳고 있다. 하지만 RFID의 경우 수동형 센서를 이용할 경우 거리에 따른 인식률의 제한이 따르며 초음파 센서의 경우 이를 구동하기 위하여 높은 전압을 요구하므로 저 전력 기반의 센서 네트워크에 응용하기에는 많은 한계가 따른다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 위치인식을 위하여 센서 네트워크 모듈을 구현하고 이를 기반으로 RSSI 위치인식 시스템을 구현하고자 한다. 이러한 RSSI 위치인식 시스템의 경우 각 센서 노드에서 들어오는 신호의 RSSI만을 측정하고 이에 따른 거리로 환산하여 위치를 산출함으로 인하여 저 전력의 센서 네트워크를 그대로 활용할 수 있으며, Ad-Hoc 네트워크 설계시 거리에 따른 제한도 극복할 수 있을 것이다.
공급 전원의 교체가 어려운 무선 센서 네트워크에서 전력 소모량을 줄이기 위하여 효율적 라우팅에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그 중 라우팅 분야는 현재 동적 클러스터링 방식이 가장 효율적인 방식으로 연구되고 있다. 동적 클러스터링 방식은 클러스터를 구성하는 부분과 데이터를 전송하는 부분으로 구성된다. 데이터를 전송하는 부분의 전력 소모는 크로스오버 영역을 중심으로 전송거리가 가까운 센서 노드는 전력 소모량이 $d^2$에 비례하고, 전송거리가 먼 센서노드는 $d^4$에 비례된다. 그러므로 크로스오버 영역 밖의 먼 거리 전송을 줄이는 것은 중요하다. 본 논문은 동적 클러스터 방식의 데이터 전송 부분에서 전송거리가 크로스오버 영역 밖의 먼 거리 전송을 최소화함으로 전력 소모량을 줄이는 방법을 제안하였다. 이 방식은 데이터 전송에 있어서는 크로스오버 영역 내에 브리지 클러스터를 구축하여 경유하는 방식으로 전송거리와 관계없이 각 노드의 소비전력이 균등하고, 모든 노드의 전체 전력 소모량을 줄이는 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의 실험을 통해 확인하였다.
전자기학의 분야에서 와전류를 이용한 응용 분야는 매우 다양하다. 예를 들면, 핵을 이용한 원자력 발전소의 증기 발생 튜브 또는 비행기의 엔진이나 날개 부분의 결함 등을 자기적 특성을 이용하여 비파괴 검사를 하는 등의 일이다. 와전류의 특성을 결정짓는 가장 중요한 인자 중 하나가 바로 센서 측정 거리 (lift-off)인데 이것은 와전류를 측정한 센서와 피검사 물체간의 물리적인 공간거리를 뜻한다. 이 인자는 와전류 신호의 특성을 정확하게 분석해내는데 매우 중요함에도 불구하고 실제 필드에서는 모든 경우마다 그 정확한 값을 측정해내기가 힘들 뿐더러 일정한 거리를 상시 유지 하기도 어렵다. 따라서 자기적 신호의 하나인 와전류로 하여금 다양한 상황에서의 lift-off로 변화에도 영향을 받지 않고 일정한 특성을 유지하게끔 해주는 기술이 필요하다. 이 논문은 다양한 lift-off로부터 얻어진 와전류를 보상하여 일정한 성질을 유지하도록 하는 기법을 설명하고 있다. 다양한 lift-off로 부터 얻어진 와전류들은 신호 획득 거리가 0인 이상적 상태의 신호들로 보상 변환 되어 다음 단계인 피검사 시료상의 결함 또는 흠집의 물성이나 특성 파악에 계속해서 쓰이게 된다.
지능형 휠체어 구현에 있어 초음파 센서의 배열은 전동휠체어가 장애물을 감지할 수 있는 능력을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 지능형 휠체어의 장애물 감지를 위한 초음파 센서의 효과적인 배열 방법을 제안한다. 초음파 센서 모듈은 총 10개의 4개 세트로 구성되어 있다. 전동 휠체어의 전방, 좌, 우측에는 각각 3개의 센서를 48도씩 중첩되게 겹쳐 하나의 세트로 구성하고, 후방에는 하나의 센서를 구성한다. 지능형 휠체어는 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 사용자 인터페이스는 정해진 명령을 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전동휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물의 위치를 사용자 인터페이스를 통해서 알려 주고, 또한 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 센서 배열은 실험을 통해 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.
무선센서 네트워크에서 센서 노드간의 통신 연결 실패는 계속된 연결 시도를 유발하여 많은 전력 손실이 발생한다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 노드와 통신되는 센서 노드 사이의 적정 거리를 제한하여, 2차원 평면상에 적정 크기의 클러스터 그룹이 형성되도록 하였다. 클러스터 크기의 균일화를 위해 최단 거리에 존재하는 센서 노드들이 서로 통신하여 멤버 노드를 구성하고 근접한 노드를 모아서 클러스터가 형성되도록 하였다. 제안한 클러스터 균일화 알고리즘을 기반으로 클러스터링을 위한 최단 거리 기반의 클러스터링 방식에 대한 클러스터 균일화 개선율을 시뮬레이션 결과로 나타내었다. 제안한 방식은 네트워크의 클러스터 균일성을 약 30% 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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