본 문서는 일반 사용자들이 다목적실용위성 2호(KOMPSAT-2) 영상을 사용하는데 있어 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해, 기존의 상용 S/W를 이용하여 영상의 센서모델링을 적용하는 방법에 대해 설명하고자 한다. 센서모델링은 다목적실용위성 2호 자료로부터 정량적, 정성적 정보를 추출하기 위한 가장 기본적인 단계라고 할 수 있다. 우선 다목적실용위성 2호(KOMPSAT-2) 영상자료와 함께 제공되는 보조데이터의 종류와 내용에 대해 살펴보고, 이를 상용 S/W에서 어떻게 사용할 것인가에 대해 설명하였다. 센서모델링에 적용은 Polynomial-base의 센서모델링과 Refine RFM을 적용하였다. Polynomial-base 센서모델링에서, 위성위치는 1차 다항식 형태의 등속직선운동, 위성자세는 X축, Y축, Z축에 대하여 고정값 또는 Y축과 Z축에 대한 1차 다항식 형태가 정확도가 우수한 것으로 나타났다. Refine RFM 모델링을 수행할 때 Affine 모델을 적용할 경우 정확도가 1 pixel 이하로 확보됨을 알 수 있었다.
지능 기계 개발을 위한 센서의 지능화는 주변 환경에 대한 인식, 새로운 지식의 창조 및 다른 기계와 지식의 교환 등의 기능을 갖는 것으로 접근된다. 센서의 지능화를 위해서는 센서에 대한 정보의 모델링과 행동의 모델링이 필요하다. 특히 행동의 모델링은 센서가 제공하는 서비스 기반의 접근에 대한 확장이다. 에이전트 입장에서 센서의 지능화는 에이전트의 특징인 자동화, 사회성, 환경 인식성 및 목표 지향성의 실현이다.(중략)
태양센서는 제작이 용이하고 가벼워 위성의 자세센서로 많이 사용되며 센서 모델의 정밀도는 위성의 자세결정 정밀도에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 정밀도 향상을 위한 2축 소형 태양센서 모델링 방식을 새롭게 제안하였다. 제안된 센서 모델링 방식은 기존 수학적 모델링 방식에서는 고려되지 않았던 슬릿 두께가 센서 출력에 영향을 주는 그림자 효과(shadow effect)를 고려한 물리적 모델링 방식이다. 또한 기존의 수학적 모델링 방식과의 비교를 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였다. 새롭게 제안된 모델을 사용하면 기존 방식보다 정밀도가 약 29% 증가함을 확인할 수 있었다. 제안된 센서 모델은 현재 한국항공대학교 우주시스템연구실에서 개발 중인 HAUSAT-2 위성에 탑재될 ${\pm}60^{\circ}$의 시야각을 갖는 2축 고정밀 태양센서를 대상으로 검증하였다.
시뮬레이션 기반 가상 검증은 자율주행 기능의 안전성 검증을 위한 주요 요구사항으로 간주되고 있다. 가상 검증 환경에서는 자율주행차량과 주행 환경은 모두 모델링되어야 하며 특히, 카메라 및 레이더 센서와 같은 환경 센서의 현실적인 모델링이 중요하다. 하지만 현실적인 인식 결과를 일관되게 제공하기 위한 모델링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 MILS(Model in the Loop Simulation) 환경에서 현실적인 오브젝트 인식 결과를 제공하기 위한 센서 모델링 방법이 다루어진다. 먼저, 모델링을 위한 주요 파라미터가 정의되며 카메라 및 레이더 센서의 오브젝트 감지 특성이 분석된다. 분석 결과로부터 모델링된 가상 센서 모델의 감지 특성은 실물 센서와의 상관계수 분석을 통해 유효성이 검증된다.
최근 들어 위성영상의 사용성 증대와 더불어 고정밀한 공간지리정보의 획득에 대한 관심이 증대되고 있으며, 모델링의 정확도 수준은 수치표고모형, 정사영상 등에 영향을 미치므로 고정밀 모델링 기법을 수행하여야함. 또한 비접근 지역의 경우 많은 기준점을 획득하기 어려우므로 최소 기준점 즉, 2점 의 GPS관측성과와 수치지도를 이용하여 궤도모델링을 수행한 후 모델링(Bundle Adj.)을 수행
무선 센서 네트워크(WSN)는 소규모, 저비용, 저전력 지능형의 센서 노드로 구성되고, 원격 환경 감시와 군사작전 및 재난 상황 등에 응용 될 수 있는 기술이다. 이러한 센서 네트워크에서 구성된 노드의 에너지 공급은 독립된 소형배터리를 통해 이루어진다. 따라서 각 노드에서의 에너지의 효율적인 관리가 무선 센서 네트워크의 최대 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 노드의 제한된 배터리 자원을 보다 효율적으로 유지 관리하기 위한 방법으로 ASIT(Advanced Sensing Interval Time) 알고리즘을 제안한다. 제안된 ASIT란 입력된 센싱 값의 변화와 센서 노드의 에너지 잔여량에 따라 센싱 주기를 제어 관리하는 방법으로 이에 대한 모델링을 수립하고, 실제 노드 관리 결과와 모델링 된 결과의 오차를 관찰하여 적중율을 향상하는 기법을 제안한 것이다. 제안된 ASIT의 알고리즘으로부터 센서 노드의 수명을 향상 시켜 궁극적으로는 무선 센서 네트워크 전체의 망 접속의 신뢰성과 노드 관리 수명을 연장시키며, 망의 토폴로지 구성의 측면에서는 전체적인 영역의 커버리지를 향상시키는 동시에 제한된 배터리 자원을 효율적으로 관리 할 수 있는 걸과를 얻게 된다.
수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법은 오랫동안 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. 빔 형성 기법은 탐지성능에 직결되기 때문에 최적의 빔 설계는 중요한 문제가 된다. 그리고 최적의 빔 형성기를 구현하기 위해서는 개별 센서에 대한 가중회로의 구성이 필수적이며, 가중회로를 구성하기 위해서는 개별 센서에 대한 등가회로 모델링과 정합회로 설계가 필수적이다. 이전의 연구에서는 센서 등가회로 모델링 Tool과 정합회로 디자인 Tool 각각의 구성과 사용방법에 대해서 소개하였다. 본 논문에서는 이 두 가지 Tool을 모두 이용하여 센서 등가회로 및 정합회로를 모델링하였고, 이를 바탕으로 실제 가중회로를 구현하였다. 실험을 위해 물-공기의 상사효과를 가정하였으며, 공기 중에서 스피커 어레이를 이용하여 빔 형성을 하였다. 또한, 이론치와 실험치를 비교하여 BeamCAD, 센서 등가회로 모델링 Tool 그리고 정합회로 디자인 Tool로 이루어진 소나 센서 디자인 Tool의 타당성을 검증하였다.
수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법은 오랫동안 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. 빔 형성 기법은 탐지성능에 직결되기 때문에 최적의 빔 설계는 중요한 문제가 된다. 그리고 최적의 빔 형성기를 구현하기 위해서는 개별 센서에 대한 가중회로의 구성이 필수적이며, 가중회로를 구성하기 위해서는 개별 센서에 대한 등가회로 모델링과 정합회로 설계가 필수적이다. 이전의 연구에서는 센서 등가회로 모델링 Tool과 정합회로 디자인 Tool 각각의 구성과 사용방법에 대해서 소개하였다. 이 두 가지 Tool을 모두 이용하여 센서 등가회로 및 정합회로를 모델링하였고, 이를 바탕으로 실제 가중회로를 구현하였다. 가중회로는 정합회로와 트랜스포머로 구성된다. 본 논문에서는 이와같이 구성된 가중회로와 스케일 모델에 맞게 제작된 스피커 어레이를 이용하여 빔형성 실험을 하였으며, 그 결과를 이론치와 비교하였다. 이것을 바탕으로 BeamCAD, 센서 등가회로 모델링 Tool 그리고 정합회로 디자인 Tool로 이루어진 소나 센서 디자인 Tool의 타당성을 검증하였다.
2006년부터 국내에서는 운전자의 개입 없이 완전 자동화 방식으로 동작하는 지능형 굴삭 로봇을 개발하고 있다. 이러한 굴삭 로봇을 개발함에 있어 주변(로컬영역) 작업환경의 지형이나 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차트럭 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 작업품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심기술이다. 선진 외국에서는 토공 자동화 장비의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 광대역 3D 레이저 스캐너나 스테레오 비전 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 지형을 3차원으로 모델링하는 연구를 수행하였으나, 센싱 시스템 구축에 지나치게 높은 비용이 소요되거나 모델링 결과에 노이즈가 다수 발생하여 모델링 속도가 과다하게 소요되는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 현재까지 개발된 3차원 작업환경 모델링 센서의 기술 사양과 장단점을 분석하고, AHP 분석을 통하여 센서별 적용가능성을 분석한다. 또한 실제 토공사 작업현장의 현장실험을 통해 해당 센서의 3차원 모델링 품질과 정확성을 분석하고 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 적합한 센서 선정 및 현장 적용성을 검증하고자 한다.
센싱, 데이터 가공, 통신이 가능한 소형의 센서 노드로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경 변화를 측정할 수 있는 유용한 수단이다. 센서 노드에서 측정된 데이터는 모든 데이터를 수집, 처리하며 사용자에게 전달하는 기능을 가진 프로세싱 센터에 전송된다. 이러한 과정은 에너지 제약을 가진 센서 노드를 고려하여 설계되어야 한다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 로컬 클러스터를 형성하고 클러스터 헤드에 의해 집약된 데이터를 프로세싱 센터에 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 구동에 효과적이다. 자동 구성능력을 지닌 기존의 다중 홉 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법은 개별 센서 노드의 정확한 에너지 소비량을 예측할 수 없는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완한 새로운 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델링 기법은 보로노이 배열(Voronoi tessellation)을 이용하여 클러스터 헤드의 수에 따른 에너지 소비량을 모델링한다. 즉, 센서 필드의 면적, 분포된 센서 노드의 수와 통신 범위를 이용하여 전체 네트워크의 에너지 소비량을 클러스터 헤드의 수에 따라 정량적으로 나타낸다. 본 모델링 기법을 통해 전체 네트워크의 에너지 소비량이 최소가 되는 클러스터의 수를 예측함으로써 저전력을 실현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 구성한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 $90\%$ 이상의 정확도를 가지며, 기존 모델링의 $60\%$대에 비춰볼 때 상당히 우수한 정확도를 지니고 있다. 또한, 센서 노드의 밀도가 증가할수록 에너지 소비량 정확도가 증가하는 효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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