무선 센서 네트워크란 센서를 통해 주변환경에 대한 정보를 수집하고 센서간의 무선 통신을 이용하여 다른 센서들과 정보를 나눔으로써 하나의 네트워크를 구성하는 것이며, 최근 기술 발전으로 인해 다양한 센서들이 널리 보급되면서 다양한 응용 분야가 등장하고 있다. 최근에는 다양해져가는 센서 네트워크에서 카메라 센서 기반 도로 감시 센서 네트워크에 대한 이슈가 대두되고 있으며, 도로 감시 센서 네트워크의 영역이 점점 대규모화가 되면서 최소의 네트워크 구축 비용으로 센서 네트워크의 요구사항을 만족하는 센서 배치 문제에 관심이 증가되고 있다. 본 고에서는 카메라 센서 기반 도로 상황을 감지하는 네트워크에서 최소의 네트워크 구축비용으로 이벤트 감지에 대한 성능을 보장하는 센서 배치 기법을 고려한다. 이를 위해 카메라 센서의 이벤트 전달 및 감지 성능을 만족하는 센서간의 간격을 도출하여서 이를 센서 배치에 적용한다.
본 연구에서는 USN 환경하에서 다수 개의 지점교통센서를 신호교차로의 접근로에 설치되어 운전자 안전서비스를 제공할 경우 딜레마구간 검지를 위한 센서의 배치 방법에 대하여 다룬다. 교통 신호가 녹색-황색-적색으로 변동되는 시점에서 딜레마구간에 존재하는 위험차량을 검지하는 시스템에서, 센서의 배치 간격과 초기 위치를 확인하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM을 이용하여 평가하였다. VISSIM에 지점검지기를 다수 개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간의 변화를 수행하였다. 그 결과 지점교통센서는 20~27m의 간격으로, 도로의 설계속도에 따라 초기 센서의 위치를 변화하여 설치할 필요성이 있음을 알 수 있었다. 또한 교통량의 변화에 따라 센서의 딜레마구간 검지추세가 다름을 알 수 있었다. 본 연구로 미시적 교통시뮬레이션 기반으로 지점교통센서의 배치를 평가하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었고, 향후 USN 서비스의 실현에 있어 기초 자료로 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
영구자석을 사용한 마커가 설치된 자기장 이동 경로에서 이동 로봇의 경로 인식을 위한 위치인식 시스템이다. 저가의 홀센서를 일정 간격의 열로 배치한 센서를 설계 제작하고, 그 센서를 이용하여 측정된 마커의 자계 값을 이용하여 경로상의 위치를 인식할 수 있도록 하였다. 마커의 극성을 인식하는 새로운 방법을 제시하고, 인식된 극성을 코드화하여 경로상의 특이점들에 배치함으로써 경로 이동 중에 그 점들의 위치를 인식하도록 하였으며, 로봇은 그 위치에서 미리 정해진 행동을 하도록 프로그램 하였다. 센서들 간의 통신 방법을 논하였고, 각 센서들에서 얻어진 정보로부터 이동 로봇의 경로상의 위치인 측방향 변위 오차와 방향각 오차를 기하학적으로 산출한다.
이동하고자 하는 경로에 자석 마커를 설치하고 마커의 자계를 인식하여 경로를 추종하는 이동 로봇의 경로 제어시스템이다. 마커설치 간격 확장에 따른 센서 배치를 제안하였다. 마커의 극성을 서로 약속된 방법으로 코드화 하여 설치하고, 경로 추적 중에도 마커의 자계 방향을 2진 코드로 인식하여 자계 경로로부터 경로 정보를 수신할 수 있도록 하였다. 소형 이동 로봇 실험 장치를 설계 제작하고 실험을 한 결과 제작된 이동 로봇은 마커로 만들어진 이동 경로를 중앙으로부터 오차 범위 이내에서 이동함을 확인하였고, 이동 경로의 일부 구간에서는 마커의 극배치를 이용한 코드를 주행 중에 정확히 인식함을 확인하였다.
최근 지속적으로 증가하는 생활폐기물의 배출과 처리가 사회적인 문제로 대두됨에 따라 새로운 폐기물의 수거 및 운반방식으로 쓰레기 이송관로시스템이 최근 부각되고 있다. 이러한 이송관로시스템은 긴 연장을 갖기 때문에 이송관로에 문제가 발생할 경우 즉각적으로 해당 위치를 파악하여 조치할 수 있는 적절한 장기계측시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 FBG 광섬유 변형률 센서를 이용한 계측시스템의 적용성을 검토하고, 이를 이용한 최적의 계측시스템을 도출할 수 있는 자료를 확보하기 위한 실험적 연구로서, 이송관로에 발생할 수 있는 대표적인 손상유형으로 압력누출, 관로변형 및 관로폐색의 3가지 현상을 실제규모의 모형 이송관로실험체에 모사한 후 관로에 설치된 FBG센서로부터 응답을 측정하였다. 실험결과를 바탕으로 실험변수로 적용한 각각의 손상유형에 따른 효과적인 센서설치 방법과 배치방법을 도출하였다. 특히 관로변형실험 결과는 변형발생지점으로부터의 센서와의 거리에 따른 응답 상관관계를 통해 센서배치간격을 산출하여 FBG센서를 이용한 계측설계를 수행하였다.
본 논문에서는 보조 센서를 이용한 어레이 형상 추정 기법들의 보조 센서 개수와 위치에 따른 형상 추정 성능을 분석하였다. 또한 다항근사를 이용한 어레이 형상추정 기법에 스플라인 보간법을 후처리로 적용하여 형상 추정 성능을 개선하는 기법을 제안하였다 보조 센서를 등간격으로 배치하였을 경우, 형상 추정 성능이 가장 우수함을 확인하고, 제안한 기법이 하이드로폰의 수평 간격을 등간격으로 가정한 기존의 기법과 칼만 필터에 스플라인 보간법을 이용한 기법에 비해 어레이 형상 추정 성능이 우수함을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.
무인 운반차의 주(main) 센서는 주행 경로를 검출하기 위한 가이드 센서이며, 이 센서는 8-개 또는 16-개 자기저항 소자를 10mm 간격으로 배치하여 로드(road) 검출처리를 하고 있다. 이 센서를 통하여 AGV의 자세 제어함에 있어 좌우 흔들림이 빈번하게 발생되며, 안정적인 AGV 주행을 위해서는 가이드 센서의 정밀도가 되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 가이드 센서의 정밀도 향상을 위해 센서 신호처리 기법을 제안하고 구현하였다. 실험에서 센서의 평균정밀도가 2.84[mm]를 나타났으며, AGV 자세 제어를 위한 센서 설계에 제안된 기법이 효과적일 것이다.
본 논문에서는 안테나 배열 간격이 등간격 선형배열(uniform linear array)이 아닌 비등간격 선형배열인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 레이다의 직교신호 분리에 대하여 논의한다. 다중의 전파탐지기를 이용하여 얻은 신호를 기반으로 전파탐지기 배치를 통하여 새로운 rotational invariance 구조를 부여하여 ESPRIT 알고리즘을 이용할 수 있게 한다. 이를 통하여 수신신호로부터 직접 MIMO 레이다의 직교신호를 간단한 연산으로 암맹적으로 분리하는 방법을 제시한다. 추정된 직교신호를 이용하여 차후 MIMO 레이다의 무력화 혹은 기만에 활용할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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