This paper introduces an application of wavelet analysis to the sensor fusion of GPS/INS/baroaltimeter. Using wavelet analysis the baro-inertial altitude is decomposed into the low frequency content and the high frequency content. The high frequency components, 'details', represent the perturbed altitude change from the long time trend. GPS altitude is also broken down by a wavelet decomposition. The low frequency components, 'approximations', of the decomposed signal address the long-term trend of altitude. It is proposed that the final altitude be determined as the sum of both the details of the baro-inertial altitude and the approximations of GPS altitude. Then the final altitude exclude long-term baro-inertial errors and short-term GPS errors. Finally, it is shown from the test results that the proposed method produces continuous and sensitive altitude successfully.
Vertical velocity is critical in many areas, such as the control of unmanned aerial vehicles, fall detection, and virtual reality. Conventionally, the integration of GPS (Global Positioning System) with an IMU (Inertial Measurement Unit) was popular for the estimation of vertical components. However, GPS cannot work well indoors and, more importantly, has low accuracy in the vertical direction. In order to overcome these issues, IMU-barometer integration has been suggested instead of IMU-GPS integration. This paper proposes a new complementary filter for the estimation of vertical velocity based on IMU-barometer integration. The proposed complementary filter is designed to minimize drift error in the estimated velocity by adding PID control in addition to a zero velocity update technique.
여수권역 해양교통시설에 해양기상 수집 시스템을 구축하여, AtoN AIS를 이용하여 주변을 항해중인 선박에 해양기상 정보를 직접 제공하고, AIS 기지국을 통해 해양기상 정보를 수집 처리하여 연안여객터미널, 해경 파출장소, 유관기관을 해양기상 정보를 제공함으로서 도서민이나 해양에 종사하는 사람, 레져 인구에게 제공하는 서비스로서 해양교통시설을 활용하여 좀 더 안전한 해양 업무를 수행하고 사고로 인한 인명 및 물적, 환경적인 피해를 줄일 수 있도록 한다. 여수권역 해양교통시설에 6개 국소와 별도의 기상관측 부이를 설치하여 대기기상(풍향/풍속, 기온/습도, 기압, 시정) 과 해양기상(유향/유속, 파향/파고, 수온)을 관측 할 수 있도록 구축하였으며, 기상관측 표준화법에 맞게 센서를 검정하고, 설치하여 관측 자료의 신뢰성을 확보하였다.
최근 환경문제가 급격히 악화되고, 지구 환경의 보존이 중요한 이슈로 거론되면서 환경보호 정책과 연구가 절실히 요구되고 있다. 환경오염의 대상은 수질, 대기 등이 있으며, 대상 오염의 예방을 위한 오염원 절감 및 시스템적인 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 온도, 습도, 조도, 기압, 이슬점 등의 대기환경 정보와 용존산소량, 수소이온지수, 수온 등의 수질환경 정보를 수집하기 위한 이동성이 고려된 필드서버를 제작하여 연안 해양지역에 배치함으로서 일정 시간동안 변화하는 대기 상황을 판단하고 더불어 수질의 상태변화를 측정 및 모니터할 수 있도록 하였다. 또한 무선센서네트워크 내에서의 효율적인 데이터 전송을 위하여 측정된 대기 및 수질 환경정보를 무선센서네트워크 기반의 플러딩 라우팅 프로토콜 방식으로 전송하도록 고안하였다.
본 연구에서는 기압 센서의 특성과 기존의 차분 기법을 결합하여 임의의 건설현장에서 작업자의 절대고도를 확보하는 방법을 제안하고, 다양한 특성을 가진 다양한 건설 현장에서 이 방법을 적용한 결과를 분석하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과물은 실제 건설 현장에서 작업자의 3D좌표 추출에 적용하기 위한 실용 기술로 개발된 것으로써 스마트폰에 내장된 각종 MEMS 센서들의 사양과 특징을 분석하고 데이터를 획득하여 단말기의 위치를 실내외에서 어떻게 결정할 수 있는지를 각종 시험을 통해 검증하였다. 이를 위해 다양한 실제 스마트폰으로부터 센서정보를 추출하는 프로그램을 개발하고 PC인터페이스 방법을 제시하였으며 개발과정에서 발생한 여러 문제점들을 극복하는 방안 등을 소개한다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
우리나라에는 100여개의 GPS 상시관측소가 설치되어 있으나 대략 10개의 관측소만이 GPS 전용 기상센서를 보유하고 있다. 따라서 전국을 대상으로 하는 GPS 가강수량 산출을 위해서는 주변 AWS의 가상자료 보간에 의한 GPS 관측소 기상정보의 생성이 필요하다. 이 연구에서는 가상자료 보간 방법인 역해면경정과 크리깅의 보간 정확도를 분석하였다. 그 결과 역해변경정법의 RMSE가 기압의 경우 약 7배, 기온의 경우 약 2배 더 정확함을 확인하였다. PWV 정확도 분석을 위해 역해면경정법으로 보간된 기상자료와 GPS 관측자료를 이용해 2008년 여름철에 대한 GPS PWV를 산출하였다. 보간 기상 자료를 이용한 GPS PWV를 GPS 전용 기상센서의 값을 사용한 PWV, 라디오존데 PWV와 비교하였다. 비교 결과 보간 기상자료를 이용한 GPS PWV 가 요구 정확도 3mm이내를 만족함을 확인하였다.
GPS 라디오존데는 정밀 기상 센서와 GPS 위성 네트워크에서 생성된 데이터를 사용하여 풍선이 터질 때까지 상승하면서 종관 규모의 연직 관측을 수행하도록 설계되었다. GPS 라디오존데는 정밀한 온도, 습도 및 기압 센서를 내장하고 있다. GPS 라디오존데를 사용하여 2016년 3월 9일 18시부터 2016년 3월 12일 06시까지 서해의 세 섬에서 대기경계층을 집중관측하였고, 야간 안정층이 억제되고 오히려 야간 혼합층이 발달되는 사례를 조사하였다. 야간 혼합층은 3월 9일에 지표 열플럭스에 의해 발달된 반면에 3월 10일 혼합층 높이가 가장 높았던 21시에는 시어 생성이 가장 높았다. 난류운동에너지를 생산하는 수평 바람의 연직 층밀림과 표면 열플럭스가 야간에도 혼합층을 성장시키는 데 중요한 역할을 하였다.
본 연구는 해양레저에서 필요로 하는 정보를 제공해 주는 디바이스의 필요성에 의해서 스마트워치와 풍향풍속계를 개발하였다. 멀티센서를 부착한 해양레저용 스마트워치, 자이로 박스와 풍향풍속계를 기반으로 하여 GPS, 모션, 습도, 온도, 기압, 그리고 심박수 등의 외부 데이터를 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 수집된 외부 환경 데이터는 안드로이드 기반의 휴대기기인 스마트폰에서 애플리케이션을 통해 관리할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트워치 및 풍향풍속계는 해양 레저 산업의 접근성 증대와 활성화에 기여할 것으로 판단되며 안전과 교육적인 측면에서 해양 정보를 제공해주는 디바이스의 필요성이 크기 때문에 고부가 가치 시장 진출 가능성을 높이고 제품 국산화율을 향상시킬 것으로 예상된다.
지하 매설된 가스배관을 정기적으로 검사하기 위해서 가스 공급 및 용역업체에서는 주로 비피과검사 탐상장비인 MFL(Magnetic Flux Leakage) PIG(Pipeline Inspection Gauge)를 사용한다. 기존의 MFL PIG는 배관 내 유체(가스,오일 등)의 전후차단 압력의 흐름을 이용해 별도의 구동장치 없이 피그를 진행시켜 배관의 결함 유무를 평가하는 시스템이다. 하지만 10기압 이하의 낮은 운영압력과 T 분기관과 같이 급격한 곡관부가 존재하는 직경 16인치 이하의 도시가스 배관에는 기존의 시스템을 적용하기 어렵다. 이처럼 기존 MFL PIG의 적용이 불가한 도시가스 배관(직경 16인치 이하)을 활주하기 위해서는 우선 비파괴검사 시스템을 견인할 수 있는 추진 로봇이 필요하고 추진로봇에 적합한 자기누설 비파괴검사 시스템의 개발이 필요하다. 또한 비파괴검사 장비의 센서 시스템은 결함신호를 탐지하여 결함의 발생유무 및 결함의 형상을 판별하는 성능도 중요하다. 본 논문에서는 16인치 도시가스 배관의 검사를 위한 자기누설 비파괴검사 시스템의 기초설계와 대상 시스템의 자기적 특성을 분석한다. 또한 배관 외벽의 결함 발생 유무에 따른 자기누설 신호의 크기 및 분포변화를 3차원 유한요소법을 이용해 해석하여, 결함 검출 신호의 특성을 분석하는데 초점을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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