바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 종류의 디바이스는 매우 작은 배터리 기반으로 작동을 한다. 특히 기존에 존재하였던 센서 네트워크 환경보다 바디 센서 네트워크 환경이 자원이 매우 제한적이기 때문에 디바이스의 전력 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 바디 센서 네트워크는 사람의 움직임 또는 센서의 위치와 같은 고유의 특징을 가지고 있기 때문에 바디 센서 네트워크를 구축하기 위해서 고유의 특징을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 바디 센서 네트워크 환경에 존재하는 다양한 제약사항을 분석하며, 대표적인 전송 전력 관리 기법에 따른 에너지 효율적인 측면을 고려한 분석을 한다. 또한 분석된 결과를 통해 바디 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 비전과 관성센서를 이용하여 2바퀴를 가지는 이동장치를 개발하였고, 이에 대한 역학 모델을 제안한다. 본 이동장치에서 바디부분은 바퀴의 축에 직접 연결되어 있으므로 물리적인 결속이 필요한 기존의 센서로는 진자의 기울어짐을 알 수 없다. 따라서 바디의 기울어짐을 측정하기 위하여 관성센서를 사용하였다. 보다 안정된 주행을 위해 바닥의 기울어짐을 측정하기 위해 비전을 이용하였다.
바디 센서 시스템 환경이란 사용자가 서기, 걷기, 뛰기 등의 행위를 통해 주기적으로 상황이 변하는 동적 환경이다. 이와 같은 시스템에서는 크기가 작고 저전력을 요구하는 센서가 탑재되기 때문에 효율적인 알고리즘을 적용하는 것은 매우 중요한 일이다. 모델체커는 최근 소프트웨어 모델 (Model)을 검증하는 도구로써 주어진 모델과 속성값을 통해 해당 모델의 검증 (Verification) 결과가 참인지 거짓인지 판별해 준다. 본 논문에서는 효율적인 바디 센서 시스템 구축을 위해 서기, 걷기, 뛰기라는 환경에서 개별적으로 동작되는 알고리즘을 모델링 하고 LTL(Linear Temporal Logic) 로 속성을 명세하여 NuSMV 모델 체커를 통해 해당 모델의 Safety와 Liveness를 검증한다.
가상현실 (Virtual Reality, VR) 컨텐츠가 다양해지면서 사용자들의 관심도 높아지고 있다. 초기 VR 컨텐츠는 헤드 마운티드 디스플레이 (Head Mounted Display, HMD)와 컨트롤러만 사용한다. 사용자의 요구가 높아지면서 현실적인 컨텐츠 구현을 위해서 사용자의 신체 움직임으로 제어하는 풀 바디 트래킹(Full Body Tracking) 기술이 도입되고 있다. 머리에 착용하는 HMD와 양손으로 제어하는 두 개의 컨트롤러 뿐만 아니라 모션캡쳐장비, 트래커 장비를 사용자의 다양한 위치에 착용시켜, 세밀한 움직임 트래킹이 가능해졌다. 본 연구에서 서브 모션 기반의 움직임 추적 방법과 이를 기반한 서브모션 시스템을 제안한다. 서브모션 시스템은 VR 컨텐츠에 사용되는 사용하는 센서 위치를 VR캐릭터의 대응되는 위치에 출력하는 방식이 아닌, 사용자의 움직임에 따라 다양한 센서 위치 변화를 인식하고, 이를 기반으로 VR에서 사전에 지정된 모션을 인식 및 출력한다. 사용자의 움직임을 세분화하여 각각의 연속된 서브모션들로 인식하고, 각각의 서브 모션에서 연속적으로 인식 가능한 서브 모션을 분기를 통해 정의하고 인식함으로써 다양하고 자유도 높은 모션 처리가 가능하다. 선행 기술들의 문제점인 고정된 데미지 방식 및 부자연스러운 모션을 해결하고 사용자에게 실제와 같은 동작을 취하도록 유도하여 몰입감등을 부여할 수 있다. 서브 모션들을 자동적으로 생성하는 시스템을 통해 풀 바디 트래킹 VR 컨텐츠에 적용 가능한 엔진을 연구 및 개발하여 해당 산업의 발전에 이바지하고자 한다.
본 논문은 PCB(printed circuit board)에 납땜이 되어 장착된 부품들의 들뜸 상태 검사 알고리즘에 관한 연구이다. 전자산업의 발달로 제품이 소형화, SMD화, 고집적화가 함께 추구되고 있으며, 특히 리드(lead)의 fine-pitch화 현상으로 인해 부품의 들뜸 상태 검사의 중요성은 매우 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 2차원 포인터 레이저 거리센서를 이용하여 PCB위에 장착된 부품의 들뜸 상태를 검사하고자 한다. 이를 위해 레이저 측정용 장치를 제작하여 부품의 들뜸 검사 알고리즘의 유용성 및 들뜸의 상태 판단 여부를 확인하였다. 본 논문에서 사용한 기준 부품은 각칩 형태로 된 저항, 커패시터와 BGA 및 QFP이며 이 부품들을 이용하여 리드와 바디의 들뜸 상태를 검사하였다. 검사 기준으로 리드의 들뜸은 Scan Teaching 방식을 이용하였으며, 바디의 들뜸은 단차 Teaching 방식을 이용하였다.
본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법을 제안한다. 기존 휴먼 바디 추적 방법은 크게 센서 기반 방법과 비전 기반 방법으로 구분된다. 센서 기반 방법은 위치 정보의 누적 오차로 인해 추적 성능이 떨어지는 단점이 있다. 비전 기반 방법은 누적 오차가 없지만 스마트폰 적용을 위한 연산량 감소가 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법으로 개선된 HOG 알고리즘을 이용한다. 개선된 HOG 알고리즘은 다운샘플링과 프레임 샘플링을 통해 구현된다. 다운샘플링에는 가우시안 피라미드가 적용되고, 프레임 샘플링에는 uniform sampling이 적용된다. 제안한 알고리즘을 2개 기기, 4개 해상도, 4개 프레임에서 측정하였고, 실시간으로 적용이 가능한 다운샘플링과 프레임 샘플링 파라미터 중에서 가장 검출률이 좋은 값을 도출하였다.
기존 유선기반의 미소자기감지 시스템은 자기신호를 전기신호로 변환하여 신호처리부로 송신하는 과정에서 AC성 노이즈가 유입되고, 필터링 과정에서 과도한 신호의 시간 및 위상 지연 현상이 발생한다. 본 논문에서는 컨베어 이송장치에서의 무선통신 기술을 적용한 미소자기감지 시스템을 설계하고 구현한다. 무선미소자기시스템은 자기센서 검출부, 신호처리부, 무선센서네트워크부, 시스템 제어부 및 모니터링부로 구성하고, 무선 미소자기감지 시스템을 통해 밸브바디 내에 스틸볼이 삽입되어 있는 경우 자기센서 전압 값이 변화하는 것으로 감지하였다. 기존 유선기반의 시스템에 비해 검출 정확도 및 시간 지연 감소 등 성능이 향상됨을 평가를 통해 나타났으며, 패킷수신률 분석을 통해 미소자기시스템의 무선 적용 가능성을 확인하였다.
이 연구는 다양한 직경의 덕트를 탐사하고 극복하는 삼족 로봇의 구조를 디자인 하는 데에 목적이 있다. 세 개의 휠바디들은 센터바디에 연결되어 회로들이 모여있고 그것들이 로봇바디들을 움직인다. 또한 4개의 파트로 이루어진 슬라이더 링크 구조들도 로봇의 움직임을 돕는다. 스프링들은 로봇 다리의 수축과 확장을 가능하게 하는데 로봇이 다양한 환경을 극복할 수 있도록 해준다. 기어모터와 스프링, 그리고 벨트들은 정, 동역학적 계산에 의해 수직축과 다양한 수평 구조를 극복할 수 있도록 선정되었습니다. 센터 바디에는 카메라와 거리 센서가 장착되어 있으며 이를 활용하여 L형 및 T형의 덕트에서도 성공적으로 진행이 되도록 제어 알고리즘을 구현하였다. UWB 모듈 및 3변 측위 알고리즘을 사용하여 덕트 내의 청소로봇의 위치 추정도 성공적으로 이루어졌다.
유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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