기존의 객체 감지 센서로는 적외선 센서와 초음파 센서, 레이저 센서 등이 있다. 적외선 센서는 가격이 저렴하고 구현이 쉬워 가장 많이 사용되지만, 객체가 움직임이 있을 때에만 감지가 가능한 단점이 있다. 또한 초음파 센서는 움직임이 없어도 감지가 되지만 정확도가 떨어지고 오류가 많은 단점이 있다. 이러한 감지 센서들은 일정 짧은 거리 내의 객체 감지는 가능하지만 탐지범위를 벗어나면 감지가 되지 않는다. 또한 객체 감지를 하여도 객체의 종류가 어떤 것인지 사용자가 알기 힘들다. 본 논문에서는 레이더 센서와 카메라를 활용한 객체 감지 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 레이더 센서를 이용하여 객체를 1차적으로 감지한다. 1차적으로 객체가 감지되었으면 2차적으로 감지 당시 카메라의 화면을 별도로 캡쳐하여 객체의 이미지를 저장한다.
스마트폰의 GPS 기능으로 위치 정보를 수집하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템이 많아지고 있다. 이러한 GPS 기능은 위성에서 송신된 신호로 위도와 경도를 측정하여 위치를 계산한다. 하지만, 이러한 기능은 사용자가 실외에 있을 경우에만 사용이 가능한 것으로, 실내에서는 사용이 불가능하다는 단점이 있다. 최근 상용화 되고 있는 UWB 레이더 센서는 실내외에서 사용이 가능하고, 객체 탐지 및 거리측정이 간단함과 동시에 저렴하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 센서와 표준편차를 이용하여 거리 측정 방법을 제시하고자 한다. 제시하고 있는 방법은 레이더 센서에서 나오는 raw data를 그래프화 하여 최대 탐지 거리가 몇 m 인지 파악하고, 파악된 최대 감지 거리를 일정 구간으로 나누어 구간별 거리를 측정한다. 그 후 표준편차 공식을 이용하여 객체의 유무를 판단한다. 실험 결과에서는 제시하는 방법으로 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.27m 이내로 측정되는 것을 확인하였다.
본 논문은 레이더 센서, 비전 센서를 활용한 다중 센서 융합 기반 움직임 검지에 관한 연구를 다룬다. 레이더 센서는 다량의 물체를 검지함에 있어 센서 자체의 움직임이 발생할 경우 주변건물이나 주변 가로수와 같은 사물 혹은 물체를 차량으로 오인하는 경우가 생긴다. 비전 센서의 경우 저렴하고 가장 많이 쓰는 형태이지만 빛, 흔들림, 날씨, 조도 등 외부환경에 취약하다는 문제점이 있다. 각 센서 간의 문제점을 보완하고자 센서 융합을 통한 움직임 검지를 제안하게 되었고 실험환경 내에서 매우 우수한 검지율을 보이게 되었다 센서 간 융합에서 좌표 통일문제와 실시간 전송문제 등을 해결하였으며, 각 센서 간 필터링을 통한 비가공데이터(raw data)의 신뢰성을 높였다. 특히 영상에서는 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용하여 레이더 센서의 단점을 극복하고자 했다.
전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
주파수 가변형 헤어핀공진기를 이용하여 동작감지용 x-band 레이더를 설계하였다. 제안한 도플러 레이더센서는 바렉터 다이오드를 이용한 헤어핀 공진기를 발진기에 적용하여 발진주파수를 가변할 수 있으며 송수신 겸용 안테나를 이용해서 하나의 안테나로 신호를 송신하고 수신함으로써 사이즈도 줄일 수 있다. 제작된 도플러 레이더센서는 $30{\times}24mm$로 제작되었고, 측정결과 10.52GHz에서 발진하였으며, 물체의 속도에 따라 펄스폭의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 측정된 결과를 이용하여 동작감지용 레이더로 충분히 활용 가능함을 확인하였다.
해상감시레이더는 관제지역의 레이더 영상 정보 및 선박의 위치, 속도에 대한 추적 정보를 제공하는 해상교통관제시스템의 주요 센서로 정밀한 레이더 영상정보의 추출 및 이를 기반한 정확한 선박의 추적을 위하여 레이더 수신신호에 포함된 다양한 클러터 및 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 신호처리 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 해상교통관제시스템에 사용되는 해상감시레이더를 위한 논-코히어런트 기법을 이용한 신호처리 알고리즘을 설계하고, 모의실험을 통하여 설계된 알고리즘에 대한 검증을 수행한다.
본 연구에서는 비접촉 방식으로 심박과 호흡을 측정하기 위해 2.4GHz 대역에서 동작하는 도플러 레이더 센서와 베이스밴드 모듈로 구성된 도플러 레이더 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템은 심폐활동에 의한 흉부 표면의 움직임에 의해 반사되는 레이더의 위상변화를 이용하여 심폐 활동을 측정한다. 도플러 레이더 센서의 출력은 베이스 밴드 모듈의 전처리 필터부, 증폭부, 오프셋 조정부를 통과하여 호흡과 심박 신호로 분리된다. 분리된 생체신호는 기존의 생체신호와 상관성을 확인하기 위해 기준신호로 호흡과 심전도를 동시에 측정하여 그 결과를 비교 및 분석하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템에서 분리된 호흡 및 심박 신호는 측정 대상의 움직임이 없는 상태에서는 높은 검출률을 보였으며, 도플러 레이더에서 심박과 호흡 신호를 검출한 결과 거리, 호흡과 심박의 변이량, 호흡과 심박대역에 따라 검출률이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 자전거 사고를 방지하기 위한 어플리케이션을 구현하였으며, 이를 위해 도플러 레이더 센서를 이용하였다. 도플러 레이더 센서는 접근하는 위험 물체를 감지하며, 어플리케이션은 위험 판단 알고리즘을 통해 사용자에게 경고 알람 서비스를 제공한다. 위험 판단 알고리즘은 감지한 전방 물체의 접근 상태와 도플러 주파수를 이용한 상대 속도를 비교하여 위험 상황을 판단한다. 또한 사고가 발생할 경우 설정된 연락처로 SMS를 발송하여 사용자의 위급 상황을 전달한다. 실험 결과 정상적으로 접근 상태와 속도를 파악하여 위험 판단을 내렸으며, 사고 발생이라 가정했을 시 설정된 연락처로 SMS 발송하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 적외선이나 초음파, 전자기파 등을 이용해 자연의 신호를 검출해 내는 센서들이 여러 가지 응용분야에서 널리 사용되고 있다. 더욱이 어떤 대상물이 가지고 있는 정보를 감지하는 고성능의 단일센서뿐만 아니라 이를 시스템적으로 개발하고 응용하는 것의 필요성도 높아져 왔다. 본 논문에서는 마이크로파를 이용한 레이더 센서 시스템을 설명하였고, 그 중 CW (Continuous Wave) 도플러 레이더를 이용한 마이크로파 센서 시스템의 동작 및 응용을 살펴보았다. 또한 이러한 시스템에 사용될 수 있는 고안정 주파수원으로 유전체 공진 발진기를 설계 제작하여 상용 시스템으로의 적용 가능성을 보였다. 제작된 유전체 공진 발진기는 12.67 GHz에서 동작하고, 출력전력이 +5.33 dBm 위상잡음은 100 kHz 옵셋주파수에서 -108.5 dBc/Hz를 얻었다.
본 논문에서는 상용 차량에 많이 쓰이는 GNSS, 비전 센서, 레이더 센서를 이용한 협력 항법시스템을 제안하였다. 기존의 무선신호(예:UWB) 기반의 협력 항법시스템 (Hybrid-Sum Product Algorithm over Wireless Network, H-SPAWN)을 바탕으로 하여 무선신호 방식 대신 비전 센서와 레이더 센서를 모델링하여 알고리즘을 구성하였다. 모의실험을 통해, 사용하는 센서에 따른 성능을 비교분석하였으며, 특히 레이더 센서를 사용할 시 다른 두 센서(비전, UWB) 대비 최대 50%의 오차저감 효과를 보임을 확인하였다. 따라서 상용 차량에 쓰이는 센서 기반의 협력 항법시스템은 기존의 협력항법 시스템의 정확도를 향상시키면서 적용비용을 줄일 수 있는 기술이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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