본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
최근 국내·외에서는 산지에서 발생하는 토사재해를 관리하기 위하여 유사이송해석에 필수적인 요소인 소류사량 추정 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음향센서가 내장되어 있는 파이프 하이드로폰은 소류사 입자가 충돌 또는 통과하면서 발생하는 음향을 계측하여 소류사량을 간접적으로 계측하는 방법이다. 하이드로폰에 계측된 음향신호는 신호의 정점을 연결한 포락선 신호로 변환되며, 증폭기에 의해 다양한 배율의 신호로 증폭된다. 이렇게 증폭되어진 여러 배율의 신호와 원시신호는 데이터로거에 의해 지속적으로 기록되고, 가공처리하며 검출된 음향 펄스 수와 특정 시간간격의 음압적분치를 이용하여 소류사량을 추정하게 된다. 본 연구에서는 하이드로폰에 계측되는 소류사의 충돌음으로부터 정량적인 소류사량을 추정하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 단일 입경 6종류와 유속 3종류 및 소류사량 5단계로 변화를 주었으며 디노이징 필터를 통해 원시신호의 노이즈를 제거함으로써, 소류사량 추정률의 성능을 높이고자 하였다. 원시신호와 디노이징 음향신호를 비교·분석한 결과 제안된 방법이 기존 원시신호 보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났으며, 단일 입경 연속공급실험을 수행하여 소류사량 추정 가능성을 확인하였다. 향후 혼합 입경 소류사량 추정 실험 및 다양한 입경을 활용한다면 높은 소류사량 추정률을 얻을 것으로 기대된다.
본 논문은 스마트의류에 멀티센서를 장착하고 이를 통해 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다. 단일 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서 EWMA과 칼만필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.
본 논문에서 설계한 온도센서는 $0.l8{\mu}m$ CMOS 공정으로 $-55^{\circ}C{\sim}125^{\circ}C$의 온도 범위에서 ${\pm}0.1^{\circ}C$의 정확도를 갖는다. 이 센서는 parasitic PNP 트랜지스터로 온도 변화에 따른 전압을 추출하고 시그마-델타 변조기를 이용하여 디지털 온도 값을 얻기 위한 비트스트림을 생성한다. 또한, 이상적이지 않은 요소로 인해 발생할 수 있는 에러를 $0.01^{\circ}C$ 레벨로 감소시키기 위해 DEM(Dynamic Element Matching)과 2차 시그마-델타 변조기를 이용하였고, Bandgap Reference 회로로 온도 변화에 상관없이 일정한 bias 전압을 생성한다. 설계된 온도센서의 면적은 PAD를 포함하여 $0.98mm{\times}0.92mm$이고, 1.8V 단일 전원에서 동작한다.
본 논문에서는 단일 카메라와 초음파센서 데이터를 융합하는 이동 로봇 주행제어 알고리즘을 제안하였다. 이진화 영상처리를 위한 임계값을 영상 정보와 초음파센서 정보를 이용하는 퍼지추론기법으로 설정하였다. 임계값을 상황에 따라 가변하면 조도가 낮은 환경에서도 장애물 인식이 향상된다. 카메라 영상 정보와 초음파 센서 정보를 융합하여 장애물에 대한 격자지도를 생성하고 원궤적 경로기법으로 장애물을 회피하도록 한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 조도가 낮은 실내와 좁은 복도에서 Pioneer 2-DX 이동로봇의 주행제어에 적용하였다.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 무선 감시 시스템을 구현하였다. 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
현재 제공되고 있는 지능화된 서비스들은 사용자의 위치를 기반으로 동작한다. 실내 위치 측정 서비스를 위한 수많은 장비들은 각각의 특징된 동작과 운영체계를 가지므로 다양한 기기들을 연결하고 제어할 수 있는 미들웨어의 상호 운용성과 다양성이 필요하다. 기존 관성 센서를 이용한 실내 위치추정 방법은 공간 크기에 따른 추가 비용이 발생하여 상대적인 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실내 사용자 위치추정 방법은 오픈소스 프로젝트인 OSGi 프레임워크를 이용하여 통합서비스를 지원하고, 초음파 센서를 이용하여 특정 물체와의 정확한 근접 거리를 통해 관성 센서의 문제점을 보완하였으며, 신뢰도의 항목을 추가하여 반응속도 차이에 따른 오차율을 줄였다.
본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.
최근 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 기존의 연구는 단일 서버 또는 그리드로 구축된 다수의 서버에 분산 데이터베이스 시스템을 이용하여 센서 데이터를 관리하므로 시스템 확장이 용이하지 않으며 시스템 구축 및 관리 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성과 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 응용프로그램과 연동이 가능하다.
소산파 기반 집적광학 바이오센서에 적합한 $Si_3N_4$ 립-광도파로 구조에 대한 해석적 분석을 통해서 단일모드 도파조건을 도출하였다. 두-모드 간섭현상을 이용하는 집적광학 바이오센서 구조를 제시하고, 단일모드와 두-모드(감지영역)에 해당되는 립-광도파로 제원인 폭, 립 및 코어 두께 각각에 대해서 $3{\mu}m$, 2 nm, 150 nm와 $3{\mu}m$, 20 nm, 340 nm를 제안하였으며, FMM 전산해석을 통해서 감지영역의 두-모드들에 대한 광학적 특성들을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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