최근 컴퓨터 및 통신기술의 적극적인 결합에 따른 생산 시스템의 자동화 및 지능화가 급속하게 진행됨에 따라, 자동화 시스템의 핵심 요소 중 하나인 스마트 센서를 내장한 필드 장치들의 수도 급격하게 증가하고 있으며 이들을 통합 관리할 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 엔코더의 위치 데이터 센싱 기능과 CANopen 프로토콜을 결합한 스마트 엔코더 구조를 제안하고, 복수 개의 엔코더를 CAN 네트워크를 통해 동시에 관리, 모니터링할 수 있는 시스템 구조를 설계, 구현하였다. 구현한 시스템의 성능과 기능적 동작은 상용 엔코더와의 비교 실험과 CANopen 호환성 테스트를 이용하여 검증하였다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들은 한정된 전력의 배터리로 동작하므로, 센서 네트워크에서의 에너지 효율성은 중요한 이슈이다. 따라서, 센서 노드의 에너지 소모를 줄여서 전체 네트워크 수명을 최대화하기 위해 MAC 계층에서의 다양한 프로토콜이 제안되었다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 에너지 효율성을 향상시키기 위한 에너지 효율적인 CA-MAC(Context Adaptive MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안된 CA-MAC 프로토콜은 데이터의 전송 여부를 결정하는 각 버퍼 임계값을 싱크와 노드의 거리에 따라 차등적으로 설정함으로써 노드의 에너지 소비를 감소시켜 전체 네트워크의 에너지 효율성을 크게 향상 시킨다. 또한, 전송 지연 시간을 감소시키기 위하여 센싱된 데이터의 긴급 여부에 따른 전송을 수행한다. 본 논문의 성능 평가는 OMNeT++을 이용한 모의실험을 통해 진행하였으며, 그 결과 기존에 제안되었던 S-MAC 및 T-MAC 프로토콜과 비교하여 제안된 기법이 데이터 전송 시간과 에너지 효율성을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하였음을 확인하였다.
IT분야의 하드웨어 발달에 따라 저전력, 저가 및 센싱 및 통신이 가능한 IoT 디바이스들 출시 되고, 이를 이용한 새로운 솔루션 제품들이 출시되면서 IoT 시장 규모가 급격히 확대 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 IoT 기기들의 연동을 통한 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템의 설계 및 구현에 대해 서술한다. 해당 시스템은 상황 인식을 위한 상황 정보를 기존의 상황 인식 시스템과는 달리 클라이언트 기기에서 규격화 하여 서버로 전송한다. 이러한 이기종 데이터의 규격화는 RDF 문서의 정보 표기 방법인 Triple을 이용해 이루어진다. 이후, 서버로 전송된 상황 정보는 추론 엔진을 통해 현재 상황에 대한 추론 결과를 도출하고, 사용자에 의해 입력된 룰을 기반으로 상황에 적합한 서비스를 제공한다. 해당 시스템의 정상 동작 확인 여부를 위해, 본 논문에서는 방범 시나리오를 설정하여 테스트를 진행하였다.
최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP 가 제안되었다. 하지만 TARP 의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도 평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 에너지 인식 트래픽 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 트래픽 분산 기법(TARP)과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.
작은 센서 노드로 구성되는 무선 센서 네트워크는 멀티홉으로 무선 통신을 하는 주요한 특징을 가지고 있다. 지금까지의 응용은 주기적인 형태의 비교적 단순한 센싱 데이타를 취급하는 것이 대부분 이었다. 하지만 최근 새로운 형태의 일시적이고 연속적인 버스트 데이타를 멀티홉으로 전송하는 좀 더 복잡한 응용들이 대두되고 있다. 따라서 이러한 응용을 효율적으로 지원하기 위한 전송 프로토콜에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티홉 환경에서 버스트 데이타의 효율적인 전송을 위한 PIGAB(Packet Interval Gap based on Adaptive Backoff) 프로토콜을 제안하였다. 경쟁 기반 프로토콜인 PIGAB은 근원지 노드에서 동작하는 PIG(Packet Interval Gap) 제어 알고리즘과 릴레이 노드에서 동작하는 MF(MAC-level Forwarding) 알고리즘으로 구성되며, 새롭게 제안된 AB(Adaptive Backoff), CAB(Collision Avoidance Backoff), 그리고 UB(Uniform Backoff)를 기반으로 동작한다. 제안된 PIGAB 프로토콜은 이러한 알고리즘과 기법을 통해 감춰진 노드의 전송 시기를 인지하여 패킷마다의 전송 시기를 조절함으로써 멀티홉 환경에서 겪는 기본적인 문제를 해결할 수 있다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 PIGAB 프로토콜이 기존 방식에 비해 멀티홉 환경에서 버스트 데이타를 안정적이고 신속하게 전송하는 것을 확인할 수 있었다.
인지무선 기술을 사용하는 부 사용자는, 현재 동작중인 채널에서 주 사용자가 출현하는 경우, 해당 채널을 즉각적으로 비워주어야 한다. 인지무선 기지국과 같은 조정자가 존재하는 중앙적 인지우선 네트워크 환경에서는, 네트워크 내 부 사용자들의 센싱 결과를 수신하는 조정자가 동작 채널을 변경할 수 있다. 그러나, 각각의 채널에서 주 사용자의 출현 빈도가 잦은 경우에는 잦은 동작 채널의 변경이 요구됨에 따라 서비스 지연과 같은 성능 저하 현상이 발생할 수 있으며, 경우에 따라서는 변경할 유휴 채널이 고갈되는 현상으로 인해, 인지무선 네트워크 자체가 유지되기 어려운 상황이 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 중앙적 네트워크 환경에서 네트워크 내 일부 영역에서만 주 사용자가 출현하는 경우, 주 사용자에게 간섭을 줄 가능성이 있는 일부 부 사용자들만이 채널을 변경하도록 하고, 이들과 중앙의 조정자와의 연결은 적절한 스폰서 노드에 의한 릴레이 통신으로 유지되도록 하는 릴레이 기법을 제안한다. 제안된 방법은 상하향 링크의 채널이 서로 다른 주파수 분할방식의 중앙적 네트워크 환경에서 상향 링크 채널을 대상으로 한다. 모의실험을 통한 성능평가 결과는, 제안된 기법이 기존의 네트워크 전체적인 채널 변경 기법보다 주파수 사용 효율을 증가시키며, 동시에 유휴 채널의 고갈을 최대한 방지할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 화생방 방호시설에 사용되는 가스 차단밸브를 비롯한 각종 밸브 및 출입통제 챔버를 제어할 수 있는 원격 감시패널과 제어시스템을 개발하였다. 원격 감시패널은 화생방 통제실에 설치되는 메인 패널과 청정 기계실에 설치되는 보조 패널로 구성하였으며, 그 크기를 순수 제어용과 CCTV를 포함한 제어용으로 구분하여 개발하였다. 본 시스템은 방폭문 및 가스 차단문이 전시 및 평시에 발생할 수 있는 상황별 상태에 따라 원격 감시 및 제어가 가능하며, 평시모드와 전시모드로 구분하여 각 모드 작동시 추가적인 활성창을 통하여 제어 정보를 표시한다. 특히, 화생방 방호시설 내부의 각종 밸브 및 센서 그리고 각종 여과기의 동작상태를 주기적으로 센싱하여 각각의 기구 및 기기들의 정상동작 여부를 파악하며, 수리 및 교체가 필요할 경우 이를 원격으로 상황 근무자에게 경보함으로써 위급상황에서 각각의 기기들의 동작이상으로 인한 피해를 미연에 방지한다. 이를 통하여 화생방 상황 발생시 차단밸브 및 양압밸브의 상태에 따른 송풍기, 급기 및 배기 댐퍼의 작동, 비상 발전기 및 냉각수 펌프 등의 제어가 가능하여 재래식 무기 및 핵폭발에 의한 폭풍압의 급격한 유입으로 인한 피해를 예방할 수 있다.
서비스 로봇은 사람이 생활하는 환경에서 동작한다. 이런 환경에서는 일반적인 휠베이스 모빌러티(Mobility) 방식의 이동로봇은 동적인 장애물과 정적인 장애물에 둘러싸여 있으므로 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행에 제약을 받게 된다. 이것은 소위 비홀로노믹(Non-Holonomic) 시스템 특성으로 주행 중인 이동로봇은 장애물을 만나면 별도의 조향장치를 사용하거나 차동 휠 구조 로봇의 회전 과정을 수행한 후 이동하고자 하는 방향으로 진행할 수 있다. 이런 장애물을 신속하게 회피하려면 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성이 필요하다. 홀로노믹 시스템은 별다른 회전과정 없이 단순히 좌우로 이동만 하면 된다. 이러한 특성으로 민첩하게 주행할 수 있고 좁은 공간에서 비홀로노믹 로봇보다 효율적이고 자유로운 주행이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇 시스템을 개발한다. 세 개의 옴니휠을 사용한 이동로봇의 동역학과 모터 비선형 운동방정식을 고려한 정밀한 비선형 동역학 모델을 유도하여 제시한다. 유도된 식을 통해 각각의 모터 속도를 계산하고. 기본 속도제어기로는 PID방식을 사용한다. 그런데, 옴니휠을 이용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어는 정확한 방위각 센싱 데이터와 기준값(Reference Value)을 필요로 한다. 방위각 센싱은 부정확성과 불확실성(Uncertainty)을 갖는다. 부정확성은 센서 시스템의 노이즈와 얼라이어싱(Aliasing)으로 인하여 발생하고, 불확실성은 모바일 로봇의 왜란(Disturbance)과 미끄러짐(Slip)으로 발생한다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론에 의한 퍼지 방위각 추정기(Estimator)를 개발하여 방위각 제어의 새로운 개념을 제시한다. 끝으로, 퍼지 방위각 추정을 이용한 세 개의 전 방향 바퀴 구조의 이동로봇이 실시간으로 제어되는 실험을 통하여 이동로봇 시스템의 성능을 분석한다.
본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 복수측정벡터 환경에서 성긴 신호의 복원을 위하여 널리 사용되고 있는 Simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) 기술을 보완한 병렬 OMP 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. Parallel orthogonal matching pursuit(POMP) 알고리즘은 간단하지만 성능면에서 매우 효과적이다. 제안된 병렬 OMP알고리즘은 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 (M) 선택한다. 그 후, 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각 병렬 OMP블록에서 S-OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 입력된 신호 복원을 위해 잔차가 가장 작은 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 100%복원 가능한 sparsity 개수가 기존의 S-OMP 기법에 비해 M이 증가함에 따라 향상되는 것을 확인했으며, 평균 제곱 오차 측면에서도 SNR에 상관없이 성능 개선효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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