초점 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 빔 형성은 근접장에서 표적의 위치를 추정하는데 적용될 수 있다. 하지만 배열을 구성하는 센서의 수가 많아질수록 공분산 행렬의 역행렬을 구하는데 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 부 배열의 원거리 빔 형성기 출력들로부터 빔 공간을 형성하고 이를 이용하여 초점 MVDR 빔 형성을 수행하는 방식을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제안된 방법의 공간 분해능이 기존의 지연 합 빔 형성기를 이용한 경우 보다 높게 나타났다.
본 논문에서는 자기저항 센서를 이용하여 자율주행 시스템에서 필요로 하는 자석의 종류에 따른 자계의 특성을 분석하였다 분석결과 거리에 따라 자계의 특성이 변화하고, 자석에 근접할수록 자계의 변화가 급격하게 나타난다. 센서가 자석에서 멀어질수록 지자계의 값에 가까워진다 또한 페라이트자석 보다 네오디뮴 자석의 자계특성이 우수함을 보였다.
무선 센서 네트워크는 저가의 한정된 자원들을 갖는 수많은 센서 노드들로 구성된다. 보편적으로 대부분의 센서들은 안전하지 않거나 제어할 수 없는 환경에 배치되며, 만일 넓은 목표 지역에 센서노드들을 무작위로 배치할 때에는 센서 노드들의 정확한 위치를 파악하기 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서 효율적인 키 분배 기법을 제안하고자 한다. 이에 제안된 기법을 통해 센서 노드들이 선-분배된 키들을 사용하여 안전한 링크를 확립한 후 근접한 이웃 노드들과 서로 정보를 교환할 수 있도록 하였다. 또한 제안된 기법에서는 센서노드의 위치 정보를 이용함으로써 노드간에 공통-키를 발견할 수 있는 확률을 높일 수 있게 하였다.
자기적 원리를 이용한 Magnetic Sensor는 자기를 전기로 변환하는 Element로서 산업분야, 대학 및 연구소 등에서 대단히 폭 넓게 사용되고 있으나 아직 국내에서 체계적으로 양산 되고 있지 않은 상태이고 제작기술 수준 역시 선진국에 비해 저조하며 Excitation Current, Excitation Frequency, 코어의 투자율 등의 변화에 의해 센서 출력에 왜곡현상이 나타나거나 부하현상이 발생하여 이 때문에 최소 측정 범위가 제한된다. 따라서 양호한 출력신호를 감지하기 위해서는 신호변환장치 의 성능이 뒷받침되어야 한다. 본 논문 에서는 유도성 근접 센서를 이용 하여 신호변환장치 회로를 설계하여 금속표면에 페인트 두께를 마이크로 단위로 검출, 측정 하는 제어 시스템을 연구하는데 그 목적을 둔다.
본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 근거리 미사일/로켓 방어시스템의 대응탄용 근접센서에 적용되는 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법을 제안한다. 탄의 전면에 위치한 근접센서는 지면 클러터를 최소화하기 위한 안테나의 제한된 빔폭으로 인해 위협체가 파편 분산 범위에 들어오는 순간을 감지하기 쉽지 않다. 또한 복잡한 지상 환경에서는 위협체뿐만 아니라, 바위, 나무 등과 같은 클러터 정보를 포함하여 정확한 위협체 감지에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 칼만필터 기반의 접근표적 추적기법을 제시하고, 추적성능 향상을 위한 잡음 공분산 행렬의 새로운 추정 방식을 적용한다. 이후 제안한 잡음 공분산 행렬을 적용한 칼만필터의 우수한 추적 성능을 발사시험 결과를 통해 제시하여 연구의 타당성을 검증한다.
센서 네트워크에서 집계(aggregation) 연산은 센서 네트워크를 데이터베이스로 구현하는데 있어서 중요하게 제공되어져야 하는 서비스이다 현재 연구되고 있는 것으로 집계 연산을 센서 네트워크의 특징상으로 분류하여 근접한 결과값을 받는 것을 허용하고 집계 값을 자식노드가 부모노드로 보내는 기간을 부모노드가 자식노드에게 나누어 할당하여 센서 네트워크상에 적절히 구현하는 것에 대해 알아보고 집계 그루핑을 하는 과정에서 데이터웨어하우징 연구의 최신기술인 점진적인 덜 관리 기법을 통해 센서노드들의 평균값에 대해 새로운 값이 추가될 때 다시 모든 값을 계산하기 않고 변경된 값만 적용하여 계산함으로 좀더 에너지 효율적으로 확장하는 것을 제안하였다.
최근 대규모 재난 재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인한 인명 재산 피해를 최소화하고 신속한 복구를 위하여 긴급 상황에 빠르게 대처해야 한다. 긴급 상황에 보다 효율적으로 대처하기 위하여 발생 지역의 공간정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서 신속하게 대상지역의 고해상도 공간정보를 취득할 수 있는 저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 근접 실시간 공중 모니터링 시스템은 항공 플랫폼과 디지털카메라, 레이저스캐너, GPS/IMU와 같은 멀티센서, 센서의 지원모듈로 구성되는 항공부문과 지상 차량, 항공부분으로부터 실시간 센서 데이터를 수신하는 수신부와 고속으로 공간 정보를 생성하는 처리부로 구성되는 지상부문으로 이루어진다. 항공부문은 저고도 무인항공기를 플랫폼으로 하며 저가 경량의 센서들과 자체 개발된 지원시스템으로 이루어지는 구성의 독창성을 가지며 지상부문은 센서데이터를 실시간으로 수신 및 처리하여 대상지의 공간정보를 고속으로 제공한다는 차별성을 가진다. 현재 시스템의 하드웨어는 개발 완료된 상태이며 개별 소프트웨어 통합 및 시스템 검증을 수행하고 있다. 본 논문에서 개발 중의 시스템을 소개하고 현재까지의 연구 성과, 향후 기대되는 최종 성과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 공진기와 인체와의 거리에 따른 근접 전자기장 변화에 의한 공진기 임피던스의 변화를 토대로 사람의 호흡 및 심박신호를 검출할 수 있는 센서를 제안한다. 제안된 생체신호 측정센서는 패치형 공진기가 결합된 발진기, 발진주파수의 2채배 주파수만 통과시키기 위한 다이플렉서, 증폭기, SAW 필터 및 RF 검출기로 구성되어 있다. 호흡과 심박신호와 같은 인체의 주기적인 움직임은 근접 전자기장 영역 안에서 공진기의 임피던스 변화를 야기하며, 발진기의 주파수를 변화시킨다. 감도를 향상시키기 위해 발진주파수의 2채배 주파수 천이를 SAW 필터의 저지대역에 위치시킴으로써, 제안된 센서의 검출 거리를 2배로 확장시킬 수 있다. 제안된 센서의 측정결과, 최대 40 mm까지 호흡 및 심박신호가 안정적으로 측정되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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