최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.
본 논문은 상태변수 평준화 및 되먹임구조를 이용하여 무인잠수정의 위치추정을 개선하기 위한 다중센서 융합 기반의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 상대적으로 오차가 큰 주 센서인 INS와 오차가 작은 보조센서인 DVL에서 측정되는 상태변수를 예측단계 이전에 융합하여 상태변수 평준화 과정을 수행한다. 그 다음, 평준화된 상태변수를 각 필터에 입력하여 예측 및 수정단계의 칼만 필터링 과정을 통해 최종 수정된 상태변수를 융합시키며, 마지막으로 이를 다시 주센서에 되먹임함으로서 무인잠수정의 위치추정을 개선한다. 평가를 위해 무인잠수정의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 실시하여 기동경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 위치추정 성능을 확인한다. 평가 결과, 제안 알고리즘이 다중센서 융합 알고리즘 중 가장 우수한 위치추정 성능을 보였으며, 또한 기동침로가 변경되는 구간에서도 강인한 위치추정이 가능하다는 것이 증명되었다.
Ryu 등은 방위각 이노베이션을 효율적으로 구할 수 있는 계산식을 가진 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘은 데이터연관 문제가 발생하지 않는다는 장점을 가지고 있다. Ryu 알고리즘의 효율적인 방위각 이노베이션 계산식은 선배열센서를 사용하는 경우에 대하여 유도하였기 때문에, Ryu 알고리즘은 선배열센서에만 적용이 가능하다. 다중표적 방위각 추적 문제를 연구하는 많은 분야에서 다양한 형태의 배열센서를 사용하고 있다. 특히, 소나(Sonar)에서는 선배열센서 뿐만 아니라 원통형 배열센서도 많이 사용되고 있으며, 원통형 배열센서를 사용하는 대표적인 소나로 선체고정형 소나(Hull Mounted Sonar)가 있다. 본 논문에서 Ryu의 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 원통형 배열센서에 적용할 수 있도록 수정하고, 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 수정된 알고리즘의 추적성능을 확인한다.
이 글에서는 Multi-Tasking Real Time O.S인 VxWorks를 기본으로 하여 다중센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 능력을 갖는 다중 로봇 협조제어 시스템의 구현에 대하여 살펴보았다. 본 제어 시스템은 두대 로봇의 제어에 필요한 장애물 회피, 조건 동작(Conditional Motion) 혹은 동시동작(Concurrent Motion)과 외부 디바이스와의 동기 Motion(Conveyor Tracking)을 수행할 수 있게 구현하였고, 몇몇 작업을 통해 우수성을 입증하였다. 앞으로 본 연구와 관련한 추후 과제로는 1) 자유도가 6관절형인 수직다관절 매니퓰레이터를 위한 충돌회피 알고리즘의 개발, 2) Two Arm Robot의 상대 위치를 위한 Auto-Calibration 시스템의 개발, 3) CAD Based Trajectory 생성 등이 있다.
본 논문에서는 바닥고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
본 논문에서는 다중 센서를 사용하는 센서 융합 환경에서 지형 정보의 사용이 다중 지상 표적 추적 성능에 어떠한 영향을 미치는가를 조사하였다. 지형 정보의 사용을 연계시와 표적의 발생을 제한하는 두 가지 경우에 대해 적용하였다. 전자의 경우는 거의 영향이 없었으나 후자의 경우는 오궤적의 수가 줄어드는 긍정적인 결과를 가져왔다. 결론적으로 지형 정보의 사용은 부가적인 센서의 운영으로 간주할 수 있기 때문에 좀 더 조심스러운 지형 정보의 사용이 요구된다.
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
센서 네트워크는 구성의 편리성과 이동성, 확장성이 뛰어난 장점을 가지고 있어서 침입 탐지나 원격감시 등 여러 분야에서 응용이 가능한 네트워크로 앞으로 계속 발전해야할 과제가 남아 있다. 즉, 센서 네트워크 환경에서는 보안성을 위해 센서 노드들은 키를 공유해야 하는데, 기존에 제안된 키 분배기법은 키가 너무 많이 필요하거나, 비 효율적인 문제가 있고 노드간 연결이 안되서 도태 되는 노드가 생기는 등 취약한 점이 많다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 안전한 키 분배를 위한 방법중에 쿼럼 시스템을 응용한 다중선택그리드 쿼럼방식을 사용해 센서 노드들 사이의 인증을 강화시켜 외부의 공격 노드들로부터 안전하고 노드간 연결성이 보장되는 방법을 제시하고 있다.
여러 복합재료 제작기법 중에서 필라멘트 와인딩 제작 기법은 압력탱크, 파이프 등과 같은 실린더 형태의 축대칭 구조물의 제작에 가장 효율적인 방법이다. 또한, 필라멘트 와인딩으로 제작된 복합재료 압력탱크는 운용 중 큰 내압을 받게 되며 복잡한 손상 메커니즘과 파손 모드를 가지고 있다. 그러므로, 필라멘트 와인딩으로 제작된 복합재료 압력탱크는 탱크의 제작 과정과 제작 후 전 과정 동안의 탱크에 대한 건전성 모니터링이 필요하며 이를 위해 탱크의 제작 시부터 탱크 내부의 여러 지점에 센서가 삽입 적용되어야 한다. 여러 센서 중에서 광섬유 센서는 복합재료 내부에 삽입이용이한 센서이며 특히, 광섬유 브래그 격자 센서(fiber Bragg grating Sensors, FBG센서)는 다중화(multiplexing)가 용이한 것을 큰 장점으로 가장 많이 채택되고 있다. 하지만, FBG 센서를 필라멘트 와인딩된 복합재료 압력탱크에 성공적으로 삽입 적용하기 위해서는 극심한 탱크의 삽입 환경에 대한 센서의 삽입 기법의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 필라멘트 와인딩된 복합재료 압력탱크의 제작 시 FBG 센서를 탱크 내부에 다중화하여 삽입적용하기 위한 기법에 대하여 연구하였다.
단일 카메라 센서를 기반으로 한 차선검출 시스템은 급격한 조도 변화, 열악한 기상환경 등에 취약하다. 이러한 단일 센서 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 센서 융합을 통해 성능 안정화를 도모할 수 있다. 하지만, 기존 센서 융합의 연구는 대부분 물체 및 차량을 대상으로 한 융합 모델에 국한되어 차용하기 어렵거나, 차선 센서의 다양한 신호 주기 및 인식범위에 대한 상이성을 고려하지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 다중센서의 상이성을 고려하여 차선 정보를 최적으로 융합하는 기법을 제안한다. 제안하는 융합 프레임워크는 센서 별 가변적인 신호처리 주기와 인식 신뢰 범위를 고려하므로 다양한 차선 센서 조합으로도 정교한 융합이 가능하다. 또한, 새로운 차선 예측 모델의 제안을 통해 간헐적으로 들어오는 차선정보를 세밀한 차선정보로 정밀하게 예측하여 다중주기 신호를 동기화한다. 조도환경이 열악한 환경에서의 실험과 정량적 평가를 통해, 제안하는 융합 시스템이 기존 단일 센서 대비 인식 성능이 개선됨을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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