수신된 초음파 파형이 표준 파형과 정합되는 시간을 수신 시점으로 사용함으로써 정확한 거리측정을 가능하게 하는 초음파 센서 거리계의 성능 개선을 제안하였다. 근거리 측정용으로 많이 사용되는 초음파센서는 다른 거리측정 시스템에 비해 하드웨어 구현이 용이하고 가격이 저렴한 장점이 있으나 센서 수신부측 Limit 회로의 threshold level의 선택 문제에 따른 거리 측정의 오차와 소음에 의한 거리 측정 오차가 매우 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 수신된 초음파 파형에 표준 파형을 정합하여 최대의 정합값을 가지는 시점을 수신 시간으로 간주하여, 소음환경비서도 거리 측정이 가능한 파형 정합 방법을 제한하였다. 본 논문의 실험을 통하여, 잡음이 심한 소음환경에서도 제안한 파형 정합 방법이 Threshold 방법 보다 초음파센서 거리 측정 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
스마트폰의 GPS 기능으로 위치 정보를 수집하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템이 많아지고 있다. 이러한 GPS 기능은 위성에서 송신된 신호로 위도와 경도를 측정하여 위치를 계산한다. 하지만, 이러한 기능은 사용자가 실외에 있을 경우에만 사용이 가능한 것으로, 실내에서는 사용이 불가능하다는 단점이 있다. 최근 상용화 되고 있는 UWB 레이더 센서는 실내외에서 사용이 가능하고, 객체 탐지 및 거리측정이 간단함과 동시에 저렴하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 센서와 표준편차를 이용하여 거리 측정 방법을 제시하고자 한다. 제시하고 있는 방법은 레이더 센서에서 나오는 raw data를 그래프화 하여 최대 탐지 거리가 몇 m 인지 파악하고, 파악된 최대 감지 거리를 일정 구간으로 나누어 구간별 거리를 측정한다. 그 후 표준편차 공식을 이용하여 객체의 유무를 판단한다. 실험 결과에서는 제시하는 방법으로 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.27m 이내로 측정되는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.
무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.
초음파를 이용한 거리 측정은 무선 센서네트워크에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 Cricket 모트 두 개를 가지고 거리측정을 하여 정확도를 측정하였다. 거리 측정 방법은 RF 신호와, 초음파 신호의 시간 차를 이용한 TDOA 방식을 적용하였으며, 한 모트는 Sender, 다른 모트는 Receiver로 설정하여 직선거리에서 거리측정을 하였다.
IT기술의 발전과 함께 유비쿼터스 (Ubiquitous)환경이 도래하여, 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)기반 연구가 다방면에서 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서간 거리를 전방위로 측정할 수 있는 간단한 방안에 대해 제안한다. 그리고 이를 직접 설계하고 구현하여 실험을 통해 검증해 본다. 전방향성 장치를 이용하면 거리 측정 최대 거리는 줄어드는 단점이 있지만 $360^{\circ}$ 방향을 측정 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 실험을 통하여 전방향성 장치가 존재할 경우와 그렇지 않은 경우에 대하여 초음파를 통한 거리측정 방식의 누락율 및 정확도를 분석해 본다.
본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 센서와 물체 사이의 거리를 측정하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서 모듈은 센서의 원시 데이터를 거리측정 시스템에 올려주고, 거리 측정 시스템에서는 표준편차와 평균값 필터를 이용하여 객체의 유무를 탐지하였다. 실험 결과에서는 평균값 필터를 이용한 알고리즘이 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.02m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였으며, 표준편차를 이용한 알고리즘에서는 최대거리 9.7m에서 최대 오차 0.15m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였다. 따라서, 레이더 센서를 이용하여 거리를 측정할 경우, 표준편차를 이용한 방법보다는 평균값 필터를 이용하는 방법이 객체 탐지의 정확도가 높음을 확인하였다.
본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.
오늘날 무선 장비들이 센서네트워크를 비롯한 매우 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 무선으로 연결된 센서들은 다양한 임무 수행을 위하여 많은 분야에서 활용되고 있다. 이런 임무를 수행하는데 있어 각 센서의 위치정보는 매우 중요한 시스템 관리의 요소가 된다. 센서노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival; ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서네트워크에 배치되어 있는 각 센서노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 감소시킬 수 있었다. 실험을 통해 본 연구 방법이 기존 ToA보다 실내($5m{\times}7m$)에서 평균 0.1cm, 실외($10m{\times}10m$) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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