자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상 IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.
아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.
자연환경에 노출된 센서기반의 제어장치는 센서오류가 발생하게 된다. 본 논문에서는 센서의 오류 보정기능을 갖는 고정밀 태양추적장치를 개발하였다. 다항식회귀분석 (Polynomial Regression)과 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 응용하였으며 태양추적장치의 센서를 모델링하고 자체 진단하고 복구하는 방법을 연구하였다. 시스템의 정상동작시의 센서간의 상호관계를 이용한 모델링과 센서 표본값의 주분포 모델인 PCA 모델이 이루어지면 이를 기준으로 센서의 여러 가지 오류를 점검하고 오류센서 신호를 재건을 한다.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 다양한 가스 센서들을 이용하여 실내 공기 질을 측정, 수집하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 센서 네트워크와 이를 효과적으로 사용자들에게 인식될 수 있도록 하기 위하여 빌딩 정보 모델링을 활용한 시스템을 제안한다. 기존 실내 공기질 모니터링 시스템은 휴대용 단말기 형태이거나 모니터 상으로 센서의 위치와 측정값을 보여주는 정도로서 사용자들이 쉽게 건물 내 공기질의 상태를 파악하는 것이 어려웠다. 따라서, 본 시스템에서 제안하는 방법은 건축물의 실내 공간을 모델링하고 실제 센서가 설치되어 있는 위치를 모델링 자료와 동기화시켜 사용자들이 직관적으로 실내 공기질을 모니터링할 수 있도록 하였다.
USN (Ubiquitous Sensor Network)의 인프라 기술은 여러 센서를 이용하여 사용자의 요구사항을 처리 및 동작하는 지능화된 상호운용성 네트워크로서, 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스를 창출하고 실생활에 적용할 수 있는 기술로 정착하고 있다. 설치의 간편성, 저전력, 저가격, 확장성, 내장성의 특정을 가지고 있는 USN은 많은 센서들의 이질적인 데이터와 사용자를 위한 다양한 멀티미디어 정보 그리고, 장치간의 상호운용을 위한 제어 정보 등이 포함되며, 산업분야에서는 RFID의 기술과 함께 기존 기업의 ERP, CRM, SCM 등 애플리케이션과의 호환성 확보를 통해 활용될 수 있다. 본 논문에서는, USN 을 비즈니스 서비스 모델에 적용하여 SCM 상에서의 프로세스 모델링 연구를 하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 SCM 에 적용하는 u-SCM을 공급단계에서 시작하여 소비자관리 및 분석의 프로세스로 모델링 및 구축하였다. 부품공급/조달물류관리, 생산관리, 재고/유통/발주관리, 소비자 관리 및 분석 프로세스를, 소규모 센서의 서비스 환경 탑재 및 감지, 위치 측정 등의 감지 센서들을 이용한 센서 노드(node)의 정보 습득, 무선 센서 네트워크 통신을 이용한 추출된 감지 정보 통신, USN 서버의 관리 및 정보의 저장과 분석 등으로 USN 기술을 이용한 u-SCM 의 관리 운영의 프로세스 모델로 제안하였다.
본 논문에서는 건물의 3D 모델링을 바탕으로 무선 센서 박스의 수집 정보를 이용한 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템을 제안한다. 기존 유선 방식의 센서 대신 무선 방식의 센서를 통해 설치 및 적용성이 높은 장점을 가지며 3차원 모델링을 통한 직관적인 건물 관제를 가능하게 한다. 또한 BIM 데이터를 통하여 효과적인 관제와 시각적 표현이 가능한 정점을 가진다. 센서 박스는 다양한 센서 모듈이 추가될 수 있게 범용적으로 설계하였고 실제 대학 건물을 대상으로 구현하여 이용 가능도가 높음을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 디지털 트윈 관제 플랫폼 구현에 활용될 수 있을 것이다.
펄스와전류탐상에서 탐상 신호는 주로 센서코일에 유도되는 기전력의 시간에 따른 변화를 측정하여 사용되었는데, 최근에는 홀센서(Hall sensor)로 측정한 신호를 사용하는 경우도 많아지고 있다. 본 논문에서는 펄스와전류탐상에서 나타나는 홀센서 신호를 수치적으로 모델링하여 예측하였다. 이를 위해 두께 측정을 위한 탐촉자를 설계하고 먼저 계단입력전류를 사용한 수치해석을 수행하여 홀센서를 사용하였을 경우의 신호를 예측하였다. 또한, 코일을 센서로 사용하였을 경우의 신호도 동시에 계산하였다. 수치모델링 결과로 예측된 홀센서 신호들은 실험 연구를 통해 보고된 신호들과 유사한 형태를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 피검사체의 두께 변화에 따른 두 신호들의 특성을 분석하고 비교해 본 결과, 홀센서 신호에서는 코일센서 신호에 비해 두께 변화를 판별하기 위한 정보가 더 적게 제공된다는 것을 알 수 있었다. 펄스입력전류를 사용한 경우의 탐상 신호들도 계산해 본 결과, 두 신호 모두 사용된 펄스의 폭이 지난 시간에는 계단입력전류를 사용한 경우의 응답이 반대가 되어 감소하는 형태로 나타난다는 것을 확인할 수 있었다.
안전과 보안이 현대사회의 중요한 관심사로 등장하고 있고 그 대상 영역이 실내 공간으로 넘어서 도시로 확대되고 있다. 도심지역에 수 많은 감시 센서들이 설치 운영되고 있다. 많은 보안 모니터링 맥락에서 감시 센서/네트워크의 수행능력 혹은 효율성은 조명의 변화와 같은 환경 조건에 제약을 받는다. 서로 보완적인 상이한 유형의 센서를 설치함으로써 개별 유형의 센서의 고장 혹은 한계를 극복할 수 있다는 것은 익히 잘 알려진 사실이다. 입지 분석과 모델링의 관점에서 관심사는 어떻게 보완적인 상이한 유형의 센서들의 적절한 입지를 결정하여 보안기능을 강화할 수 있느냐 이다. 이 연구는 k 개의 상이한 유형의 감시 센서의 위치를 결정하는 커버리지 기반의 최적화 모델을 제시한다. 이 모델은 상이한 유형의 센서 사이의 공통 커버리지와 동일 유형의 센서 사이의 중복 커버지리를 동시에 고려한다. 개발된 모델은 도심 지역에 센서를 위치시키는데 적용된다. 연구 결과는 공통 및 중복 커버리지가 동시에 모델링 될 수 있으며, 두 유형의 커버지리 사이의 tradeoff를 보여주는 많은 해들이 있음을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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