본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.
본 논문에서는 다중객체 인식 시스템과 같은 저용량 데이터전송의 저전력 무선센서네트워크 분야에 적용 가능한 새로운 펄스 방식의 저용량 UWB 통신 시스템을 제안하고 이를 설계 및 구현한다. 특히, 펄스방식의 저전력 UWB 시스템을 구현하기 위해서 전형적인 통신시스템의 수신기 구조인 RF단의 믹서, 상관기와 A/D 변환기를 없애고 최대한 단순화된 구조의 무선 비동기방식의 초광대역 송수신기를 설계한다. 설계된 WAU(Wireless Asynchronous Ultra-Wide band)시스템은 홈내 또는 강의실과 같은 곳에서 1:N HD(Half Duplex) 방식으로 저전력 무선 CANVAS 전송이 가능토록 실제 구현되었다. 구현된 WAU 시스템은 P-to-P(Peer-to-Peer) LOS(Line of Sight) 채널상태의 전송거리 10 m 에서 안정적으로 최대 115kbps 급의 전송속도가 지원 가능함을 측정하였다.
USN이란 Ubiquitous Sensor Network의 약자로 모든 사물에 컴퓨팅 및 통신 기능을 부여하여 언제나, 어디서나, 어느 것으로나 통신이 가능한 환경을 구현하기 위한 것을 의미하는 것이다. 이런 USN에서 사물의 인식정보를 파악 하는데 부곽 되고 있는 기술이 RFID이다. RFID는 2차 세계대전 배행기의 식별을 위해서 만들어진 기술로 현재 국내에서는 13.56Mhz가 이미 공장의 공정관리에서 사용이 되고 있고 나머지 주파수 대역도 연구 및 실험이 진행 중이다. 하지만 태그의 가격이 높고 정책적인 면이 확정이 되지 않았으며 인식 거리의 제약으로 인하여 처음 목적 되로 실생활에 적용 하는 데는 아직 무리가 있다. 본 연구에서는 Zigbee 시스템에 RFID 모듈을 연결함으로써 Zigbee의 특징을 이용 RFID 무선통신을 위한 시스템을 설계 하였다.
본 고에서는 수많은 기기들이 산재하는 무선 통신환경에서 근접거리 내의 디바이스 및 서비스 발견 과정 시에 사용자 개입을 최소화하여 빠르고 편리하게 통신대상에 연결하기 위한 시선(視選)통신 기술에 대하여 알아본다. 시선통신(Look-and-Link) 은 사용자가 통신대상의 식별자(전화번호, MAC address 등)를 모르더라도 스마트폰의 화면에서 대상을 보고 선택하면 바로 연결시켜주는 기술이다. 사용자는 스마트폰의 화면을 통해 통신대상을 선택하는 최소한의 관여만으로도 사용자가 원하는 통신대상(프린터, TV, 상점, 사람)을 사용자의 기기가 자동으로 통신대상을 인식하고 해당 디바이스의 통신식별자를 획득해서 손쉽고 빠르게 통신대상과 접속 할 수 있다. 시선통신 기술은 무선 트래픽이 폭증하는 최근 통신환경에서 별도의 네트워크 도움 없이 주변 단말과 직접통신을 통해 사용자에게 근접인식 기반의 다양한 모바일 서비스를 제공한다.
화재발생시 기존의 비상경보설비는 화재경보라는 단순한 정보만을 제공함으로서 대피자의 입장에서는 건축물의 안전상황 및 피난상황을 식별할 수 없다. 따라서 화재발생시 대피자들이 밀집되는 병목현상이나 화재 영향에 노출되어 있는 피난경로로의 대피 등은 화재 피해를 가중시키고 있다. 본 연구의 목적은 현재 응용 가능한 대표적인 Ubiquitous 기술 중 개인의 위치를 식별하여 이용하는 위치인식기술 RSSI(Received Signal Strength Indication)을 활용한다. RSSI를 기반으로 한 LQI(Link Quality Indication)는 무선통신기간의 거리인식을 통해 대피자 정보 시스템 정보를 획득한다. 이러한 위치정보시스템을 응용하여 개발한 화재 안전 시스템은 화재 위치를 식별하고 화재위험 지역의 상황변화를 예측하여 피난경로 선정을 위한 안전정보를 제공하여 준다.
본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 2.45GHz 비접촉식 마이크로파 무선인식시스템을 개발하고 특성을 분석하였다. 응답기와 질문기 사이에 9,600bps 전송속도로 데이터 인식을 통하여 통신절차와 에러검출 보정방식 및 송.수신회로 범용소자를 이용하여 설계.제작하였고, 송.수신안테나와 응답기 전원제어를 위한 제어 프로토콜을 추가하여 시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 실험결과, 응답기는 3.6V의 전원 공급시 15$\mu\textrm{A}$의 저전류 소모를 보였으며 최대, 80km/h의 이동속도에 대한 데이터 전송 성공률은 초대 인식거리 10m에서 90%이상의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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