This paper reports on a design of the footstep signal detection system using the seismic sensor. First, we analyzed the characteristics of seismic signal, seismic sensor, and the UGS(Unattended Ground Sensor) system with seismic sensors. In addition, we summarized the existing algorithms to detect footstep using the seismic sensors, and developed our low-power and high efficient footstep detection algorithm. In this paper, the sensor node operations are classified into three different steps and different resources and algorithms are applied to each step, not only to minimize the power consumption, but also to improve the performance.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
수중 음향통신 환경에서는 지상 RF 통신에 비하여 제한된 대역폭, 높은 페이딩효과, 높은 수중음파 전달지연과 같은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 수중 음향통신의 제약을 극복하여 효과적인 대규모 수중감시시스템의 구축을 가능케 하는 계층적 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 네트워크구조는 수중센서, 클러스터헤드, 수중/해상 싱크 및 수중무인기를 포함하며, 패킷의 전송성공률을 최대화하고 센서노드의 전력소모를 최소화시키기 위하여 복수의 수중무인기를 이용한 하이브리드 형태의 데이터라우팅을 제공한다. 즉, 클러스터 내부에서 클러스터멤버들은 Tree구조기반 라우팅을 사용하여 클러스터헤드에게 데이터를 전송하며, 궤도 이동을 하는 수중무인기는 클러스터헤드로부터 병합된 센싱데이터를 수집하고 Store-carry-forward 방식으로 싱크노드에게 데이터를 전달한다. 수중무인기의 최장 궤도이동 시간을 최소화하기 위하여 Integer Linear Programming 기반의 알고리즘이 사용된다. 시뮬레이션을 이용한 성능분석을 통하여 제안하는 수중센서네트워크 구조가 기존의 Gradient 기반 라우팅과 Geographical Forwarding 방식에 비해 높은 전송성공율과 낮은 전력소모를 획득할 수 있음을 보인다.
무인항공기는 조종사 없이 지상에서의 원격조종에 의해 스스로 비행하는 비행체이다. 하지만 무인항공기는 제어가 쉽다는 장점이 있지만, 어떤 한 지점 위를 정지하여 비행하는 호버링 기능을 할 수 없다는 단점이 있다. 그에 비해 무인항공기 중 하나인 쿼드콥터는 동작원리가 간단하고 호버링이 가능하고, 비행의 안정성이 높다는 장점이 있다. 본 논문에서는 쿼드콥터의 안정화 비행을 위한 PID 제어 방식과 Fuzzy 제어 방식을 이용하는 비행 안정화 알고리즘을 제안한다. 본 시스템은 자이로 센서와 가속도 센서의 결합을 통해 드론의 현재 자세 값을 알아낸 후 자세 제어 알고리즘을 통해 안정화 비행을 실시한다. 또 GPS 센서를 이용하여 현재의 위치를 외부조작 없이 유지하는 위치고정 모드를 제안한다.
무인항공기(UAV)는 군사적 목적으로 개발되었지만, 최근 다양한 분야에서 활용되고 있다. 수자원 관리를 위해서도 시대적 흐름에 따라 드론과 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 이수임 등(2015)은 UAV영상을 활용한 수변구조물의 DSM 생성 및 정확도 연구를 통해 지상 LIDAR와 같은 수준의 DSM 및 더욱 정확한 GCP 취득의 필요성을 제시했다. 이용창(2015)은 회전익 UAS 영상기반 고밀도 측점자료의 위치 정확도를 평가하였다. 이인수 등(2013)은 초경량 고정익무인항공기 사진측량기법의 정사영상 정확도 평가를 수행하였다. 또한 김민규 등(2010)은 풍수해 모니터링을 위한 UAV 적용성 분석을 실시하였고, 김홍래 등(2014)은 UAV를 활용한 감시정보정찰 임무분석 및 설계도구 개발을 위한 연구를 수행하였다. 상기와 같이 수자원 분야 활용을 위한 많은 연구가 보고 되고 있으나, 아직까지 드론 활용의 대부분은 항공영상 취득 및 분석기술 개발에 집중되어 있다. 본 연구에서는 무인항공기를 수재해 감시 및 관리 기술에 적용하기 위해 수행되었다. 수재해 감시 및 관리를 위한 방법으로 NIR(Near Infrared) 센서를 부착한 '재해관리용 드론'을 개발하고 현장실험을 수행하였다. 실험결과 NIR센서를 탑재한 드론은 수재해 관리에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
Localization is very important for the autonomous navigation of Unmanned Ground Vehicles; however, it is difficult that they have a precise Inertial Navigation System(INS) sensor, especially Small Unmanned Ground Vehicle(SUGV). Moreover, there are some condition such as denial of global position system(GPS), GPS/INS integrated system is not robust. This paper proposes the estimation algorithm with optical flow sensor and INS. Being compared with previous researches, the proposed algorithm is suitable for skid steering vehicles. We revised the measurement model of previous research for the accuracy of side direction position. Experimental results were performed to verify the algorithm, and the result showed an excellent performance.
산림자원의 효율적인 관리를 위한 정보획득을 위해서는 서로 다른 센서를 장착한 다수의 무인항공기가 동시에 운영되어야 한다. 이에 따라 지상제어국 안테나는 지속적으로 대국에 대한 추적을 수행해야 할 뿐만 아니라 타 무인항공기에 대한 전파간섭 영향을 억제해야 한다. 본 논문에서는 위상배열안테나 시스템을 기반으로 구축된 지상제어국에 있어, VPR 알고리즘을 기반으로 지속적인 추적 및 전파간섭 억제를 위한 빔 형성 기법에 관하여 연구하였다. 다양한 무인항공기 운영 환경에 대한 모의실험 결과, 제시된 기법을 기반으로 운항중인 무인항공국에 대한 지속적인 추적을 할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 전파간섭원에 대해 지속적인 패턴 널을 형성하여 전파간섭을 억제할 수 있음을 확인하였다.
지구과학 및 우주 탐사를 목적으로 지속적으로 발전해 온 라이다 센서 기술은 현재 항공기 및 위성에 탑재되어 정밀한 지구 지형 및 환경 관측을 위한 주요 수단으로 사용되고 있으며, 우주 정거장과 우주선의 도킹 시스템, 우주 탐사 로봇에 활용되고 있다. 지상에서는 원거리 거리 측정, 자동차 속도 위반 단속 등을 위한 간단한 형태의 라이다 센서를 비롯하여 최근에는 3차원 영상 복원을 위한 레이저 스캐너, 미래 무인자동차를 위한 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 라이다 센서의 기본 원리 및 종류, 최근 영상 라이다 센서 기술동향, 응용 분야의 몇 가지 예를 요약하여 소개함으로써, 국내 기반 기술 및 상용화 개발이 취약한 라이다 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.
환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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