드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
2012년 8월, 교육과학기술부와 KAIST 인공위성 센터 주최로 국내 최초의 캔위성 경연대회가 열렸다. 본 논문은 대학부 최우수 수상팀의 캔위성의 설계에 대한 것으로, 개념설계 단계에서 부터 대회 결과에 이르기까지의 전반적인 내용을 다룬다. 캔위성의 임무는 GPS 정보, 자세정보, 지상 이미지 정보를 송신하는 필수임무와 낙하하는 동안 태양이 떠 있는 방향으로 캔위성의 센서부를 지향하는 창의적인 임무로 구분된다. 센서부가 안정적으로 태양의 위치를 추적할 수 있도록 IMU와 Servo motor를 이용하여 자세제어를 수행하도록 설계하였다. 약 150m 상공에서 캔위성을 낙하시켜 임무 수행을 한 결과, 자세제어와 태양 위치 추적 기능이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있었다.
도로의 안전성은 종단선형, 평면선형, 횡단경사(편경사), 노면온도 등 여러 가지 요인에 의하여 결정되며 이러한 각종 데이터는 도면으로 구하기 어렵고 실제 도면과 현황 데이터가 포장의 덧씌우기 등으로 달라지는 경우가 있다. 이러한 데이터를 측량하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하고 차량의 통행이 빈번한 곳에서는 위험한 작업이 될 수 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 도로 안전성 조사 분석차량인 RoSSAV(Road Safety Survey & Analysis Vehicle) 차량을 이용하여 주변 교통류 속도와 맞추어 차량에 부착된 GPS-INS와 회전식 레이저를 이용하여 도로의 횡단경사를 취득하고 분석을 통하여 도로의 안전성을 분석하고 도로의 안전성 개선방향에 대하여 제시하였다. 이를 위하여 측정된 값의 정확도를 비교하였으며 회전식 레이저데이터 처리 알고리즘을 제시하였다.
자전거는 무공해 교통수단으로서 레저용 외에도 친환경 대체 교통수단으로 사용량이 증가하고 있다. 이에 따라 자전거에 따른 사고 또한 증가하는 추세이다. 본 연구는 자전거 사고발생시 사고 상황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 한다. 현재 자전거 블랙박스 제품들은 주로 영상카메라에 의한 것으로 고해상도 카메라를 중심으로 여러 가지 기능을 추가하여 시판되고 있으며 고가로 판매되고 있다. 자전거 사고가 발생하면 사고 당시의 사고 위치와 사고 당시 자전거 상태에 대한 정량적인 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System: 위성항법장치)에 의하여 시간, 좌표 데이터를 확보하고, IMU(Inertial Measuring Unit : 관성측정장치)센서를 통해 사고 당시의 자전거 가속도와 기울기의 정량적인 데이터를 취득하여, 이를 블랙박스 내부의 메모리 카드에 저장하며, 동시에 블루투스를 이용하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 실시간 전송하여 사고예방 및 운전 상태를 감시하도록 하였다.
GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 보행 시 발의 3차원 움직임에 대한 보다 정확한 동작 각도를 측정하고, 기존의 마커 방식에 의한 유선 동작 분석 시스템의 불편함을 해결하기 위해서 양상에 실제 사용 가능한 족부 진단용 우선 이동형 시스템을 개발하였다. 시스템의 주요 모듈은 3축 가속도계와 3축 자이로계로 이루어진 관성 측정 장치와 블루투스 전송 모듈로 구성되었다. 피험자는 전주 소아과 족부 임상 전문의에게 평발과 아킬레스건염을 진단 받은 소아과 환자 5명의 10족 에 대한 측정을 하였으며, 족부 전문의의 이학적 소견과 대비하여 개발 시스템에서 측정한 값과 근전도 데이터를 바탕으로 그 타당성을 평가하였다. 발목의 ROM은 외측 복사뼈에서 측정된 최대 피크와 최소 피크의 차이로 측정하였고, 이 값에 근거하여 평발이 심할수록 외번의 비율이 상대적으로 높아짐을 보였다. 근전도 측정 결과 내번근으로 작용하는 전경골근의 보상 작용으로 인해 전경골근의 근 활성도가 높게 측정되었고, 아킬레스건염에 의해 족배굴곡이 제한됨으로 인해 족저굴곡근으로 작용하는 비복근의 근 활성도가 높아짐을 보임으로서 족부 질환에 따르는 발의 비정상적인 움직임과 특정 근육의 활성 사이에 상관성이 있음을 확인 하였다.
본 연구에서는, 팔의 4가지 운동을 구별할 수 있는 계측 시스템과, 구별된 팔의 운동 위치를 추정할 수 있는 제어 알고리즘에 관하여 기술한다. 먼저 4가지(굽히기와 펴기, 내전과 외전) 운동을 구별하기 위해 굽혀진 정도를 측정할 수 있는 전기 저항 형태의 굽힘 센서를 사용한다. 이 센서를 왼팔의 상완 이두근과 오구완근에 1개씩 부착한다. 부착된 두 개의 센서로부터 출력되는 신호는 증폭기와 필터 등으로 구성된 계측 시스템을 통과한다. 이 시스템에서는 상완이두근에 부착된 센서 신호는 굽히기와 펴기 운동 중에서만 On/OFF 작동을 하도록 하고, 오구완근에 부착된 센서 신호는 모든 운동에 작동하도록 설계하였다. 이렇게 출력된 신호들로부터 4가지 운동은 구별하여 출력하고, 출력된 신호들로부터 팔의 운동 위치를 측정한다. 마지막으로, 제안된 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 RC 서보 모터와 포텐션미터로 구성된 2자유도의 인공팔을 제작하여 실험한다. 실험을 통해 인공 팔의 위치는 모터의 회전 관성, 센서의 노이즈 등으로 실제 팔의 위치와 차이가 발생하였다 이 오차를 감소하기 위해 오차값과 오차의 변화값에 근거한 퍼지 PID 제어기를 사용하였고, 이로써 오차가 5도 이내로 감소되었다.
본 논문에서는 GNSS (global navigation satellite system)이 가용하지 않는 상황에서 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 특성을 가진 관성항법장치(inertial navigation system)의 항법 오차를 보상하기 위한 EM-Log (electromagnetic-log) 보정항법 필터를 설계하였다. EM-Log는 해상에서 운동체의 이동 속도를 측정하여 속도 오차를 보정하여 주나 측정된 속도에는 해조류가 포함되어 있기 때문에 적절한 해조류 모델 설계와 추정이 필요하다. 본 논문에서는 해조류 추정을 위해 단일 모델 필터와 IMM (interacting multiple model) 모델 필터 방법론을 제시하고 설계된 필터의 해조류 추정 성능을 확인한 후 해조류 모델 설계가 필터 성능에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 설계된 보정항법 필터의 성능은 시뮬레이션을 이용하여 검증하고 순수항법 대비 필터 성능 향상률을 비교 분석하였다. 단일 모델 필터는 해조류 모델이 동일한 경우 성능이 좋지만 해조류 모델이 동일하지 않을 경우 성능이 저하되는 것을 확인 할 수 있었다. 반면, IMM 모델 필터의 경우 다양한 해조류 모델을 사용하기 때문에 단일 모델필터 대비 안정적인 성능을 유지하는 것을 확인하였다.
Objectives: The purpose of this study was to review the article using an IMU(Inertial Measurement Unit) for measuring the cervical range of motion and to evaluate the feasibility of using an IMU for measuring the cervical range of motion. Method: Scopus was used to search for the articles relating to the inclusion criteria. Which is measuring the cervical range of motion using an IMU. A total of 15 articles were selected through discussion. Degree and the reliability of the cervical range of motion and the validity of the data within the articles were extracted. Results: The measurement of the cervical range of motion using an IMU were $92.25^{\circ}$ to $138.2^{\circ}$, $122.4^{\circ}$ to $154.9^{\circ}$, $73.75^{\circ}$ to $93.1^{\circ}$ on the sagittal plane, transverse plane, and coronal plane respectively. 38 of the 43 values showed good reliability. They were larger than 0.75. 5 of the 43 values showed reliability less than 0.75. They were measured by smart phone. 16 of the 21 values showed good validity. The remaining 5 were measured by smart phone. The lower reliability and validity of smart phone were related to the protocol. The IMU can measure the coupling motion and may be used in various situations. Conclusion: The IMU may become a gold standard for measuring the cervical range of motion. The IMU measured not only the cervical range of motion but also the coupling motion. Furthermore, IMU may be used in various situations. Therefore, IMU must be considered a valuable measurement device.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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