차세대통신의 고속 모뎀을 위한 SoC(System on a chip)를 설계하고 테스트하기 위해서는 고속 전송 구조를 가지는 플랫폼의 사용이 필수적이다. 즉 500Mbps 대용량 데이터를 고속으로 실시간 시험할 수 있는 전송 플랫폼이 필요하다. 본 논문은 가상모뎀 SoC 의 고속 전송 구조를 실시간으로 검증하기 위하여 고대역폭의 데이터 전송을 처리할 수 있는 SoC 타겟 보드와 PC를 PCI로 연결하고 AHB-PCI 브릿지 IP를 통하는 인터페이스 구조를 제시한다. 기존의 가상 모뎀 SoC 타겟보드에서 ARM 프로세서와 SDRAM 방식의 통신 구조보다도 개선된 DPRAM방식의 통신 구조를 사용하여 두 매체간의 업로드 및 다운로드 속도가 250Mbps의 고속통신이 가능한 것을 증명하였다.
본 논문에서는 아날로그 방식의 보드게임과 근거리 무선통신(NFC, Near Field Communication)을 이용한 보드게임의 편의성을 비교 분석하기 위하여 근거리 무선통신이 적용된 프로토타입으로 트레이딩 카드 게임(TCG, Trading Card Game)을 개발하였다. 특별히 아날로그 방식 카드게임의 장점인 사회적 유대감이나 의사소통 능력을 유지하도록 TCG 카드 게임을 개발하였다. 2인 1조로 20명의 플레이어들이 아날로그 카드게임과 NFC를 적용한 디지털 카드게임을 플레이 한 이후에 설문 조사 결과를 통하여 NFC 카드게임이 아날로그 카드게임보다 플레이어들에게 편의성을 많이 제공한다는 것을 확인하였다.
초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
본 논문에서는 운전자의 체중 이동을 활용한 메카넘 휠 기반 전방향 전동 보드 제어 방법을 제안한다. 운전을 위한 별도의 운전 장치를 사용하지 않으며, 다수의 센서를 활용하여 측정한 체중 분포로부터 무게 중심의 위치를 구하여 전방향 전동 보드의 병진 운동과 회전 운동의 3 자유도 운전 명령을 생성한다. 체중 이동은 운전 명령으로 반영됨과 동시에 관성력을 극복하기 위한 운전자의 동작과 일치하여 직관적인 장점이 있다. 전체 제어 구조를 제시하며, 실험에 적용하여 제안된 방식의 타당성을 확인한다.
PXA255 프로세서 기반의 내장형 보드에 QT/Embedded 2.3.7 버전을 포팅하여 원격지의 화상 감시 시스템을 구현하였다. 클라이언트 단말기로서의 역할을 하는 PXA255보드에서 이더넷 통신방법에 의해 원거리의 의 Host PC로 접속하여 PC에 연결되어 있는 카메라 영상을 확인할 수 있도록 하였다. 또한 PCI 인터페이스 카드를 설계하여 카메라의 Pan/Tilt 에 대한 모터제어가 가능하도록 하였다. 즉, 320×240크기의 컬러 비트맵 형식의 영상을 타깃보드의 TFT-LCD화면으로 출력하고 사용자가 터치스크린 입력방식으로 Pan/Tilt 에 대한 원하는 위치를 선택하면 호스트 PC의 모터가 회전함으로서 원하는 위치의 영상을 감시할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 스텝핑 모터와 연동하여 방향 제어되는 LED 빔 포밍 통신 시스템을 HW로 구현하였다. ATMega1284 MCU를 이용하여 제어 보드를 구성하였으며, PC와 연결되는 RS232 IO와 스텝핑 모터 구동 보드 제어용 포트(Port)를 이용하여 외부 인터페이스를 구성하였다. 스텝핑 모터는 200 PWM으로 360도 회전하고 동시에 반경이 커지는 아르키메디스의 소용돌이(Archimedian Spiral) 방식을 적용하여 목표하는 지점을 선택적으로 조명할 수 있도록 하였다. 이 빔 포밍은 RS232와 연결된 PC 툴(tool)에 의해서 제어되며, ATMega1284 MCU 보드가 호스트(host) 역할을 하였다. 빔 포밍의 동작은 실제 구현된 HW/SW 기반으로 그 유용성을 검증하였다.
현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 서비스 품질 기능 고도화를 목적으로 상대적 지연 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제시하고 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행한다. 또한, 제안된 알고리듬을 XPC 860 CPU 기반의 시험 보드상에서 VHDL로 구현하여 실제 트래픽 입력 상황하에서의 성능 분석을 수행한다. 제안된 알고리듬은 매 시간 구간마다 입력되는 트래픽을 측정하고 이를 기반으로 다음 시간 구간 동안 입력될 트래픽의 양을 예측한 후 실제로 다음 시간 구간 동안에 입력된 트래픽과 비교하여 오차분을 도출하여 이를 다음 타임 슬롯의 지연 차별화 동작에 지속적으로 반영하는 것이 특징적 요소이므로 오차분을 고려하지 않는 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 보여준다. 제안된 방식의 성능은 시뮬레이션과 실제 보드상에서의 시험을 통해 절대적 지연 목표를 충족시킴과 동시에 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 성능 개선 효과가 달성됨이 확인된다.
본 논문에서는 다양한 분야에 사용되는 드론의 제어에 편의성과 접근성을 높이기 위해 스마트 글러브를 통한 짐벌 카메라 제어를 구현하였다. 스마트 글러브는 사람의 제스처를 파악하여 블루투스를 통해 신호를 전달한다. 전달받은 신호는 GCS(Gound Control Station)을 통해 드론에 적합한 신호로 변환한다. 스마트 글러브의 신호는 짐벌락을 방지하기 위해 쿼터니언 방식으로 표현되지만, 짐벌 카메라의 경우 Roll, Pitch, Yaw의 방식을 사용하기에 변환이 필요하다. 데이터 변환 임무를 수행한 GCS는 Wi-Fi를 통해 드론의 제어보드로 입력 신호를 전송한다. 제어보드에서는 전송받은 신호를 PWM 방식으로 생성하여 출력된다. 출력된 신호는 SBUS 방식을 통해 짐벌 카메라에 입력되어 제어하게 된다. 스마트 글러브의 입력 신호는 짐벌 카메라에 출력까지 평균 0.093 s, 최대 0.099 s로 실시간 사용에 문제가 없음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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