구조물의 상태를 조기에 파악하기 위한 구조물 건전도 모니터링 연구와 건물의 정보를 수집하여 에너지를 효율적으로 관리해 주는 건물에너지관리시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 기존 모니터링 시스템 연구가 건설, 센싱, ICT 기술이 융합된 첨단 기술임에도 불구하고 고가의 센서와 전문적인 기술력이 요구되어 적용 범위가 제한된다는 한계를 극복하기 위하여 싱글보드컴퓨터 중 가장 널리 쓰이는 라즈베리파이와 저전력으로 장거리의 통신이 가능한 로라 모듈, 고성능의 보급형 가속도계를 활용하여 장기간으로 건물의 모니터링이 가능한 무선 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 또한 라즈베리파이에 분산처리 알고리즘을 탑재함으로써 실시간으로 취득되는 방대한 양의 가속도 데이터 중 의미있는 데이터만을 취득하였으며 와이파이 통신으로 취득한 전체의 로우데이터와 비교함으로써 본 시스템으로부터 취득된 데이터의 정밀성을 검증하였다.
과학기술위성 3호는 우리별 위성 시리즈와 과학기술위성 1호, 2호를 잇는 소형위성으로 첨단 위성체 핵심 기술 선행연구, 첨단 우주 및 지구 과학 탑재체 개발, 우주분야 인력 양성 등의 다양한 역할을 수행한다. 과학기술위성의 주탑재체는 다목적 적외선 영상시스템으로 우리은하와 황도극지방을 관측하여 우주의 기원을 연구한다. 다목적 적외선 영상시스템에는 국산 적외선 센서의 우주검증을 위해 지표면의 적외선 영상 획득 임무도 추가되었다. 부탑재체는 초소형 영상 분광기로서 농작물의 작황, 댐의 수질 예측 모델, 에어로졸 광학 두께 측정 연구 등에 활용된다. 본 논문에서는 2012년 말에 발사되어 주어진 임무기간 동안 과학기술위성 3호의 다양한 임무 수행을 위한 운영개념을 설명한다.
수동소나 시스템에서는 함정의 소음원에서 발생하는 방사 소음을 분석하여 표적을 탐지 및 식별한다. 소나의 탐지 범위 안에 다수의 소음원이 존재하면 신호를 분석할 때 각 소음원에서 나오는 성분들이 혼합되어 각각의 소음원을 규명하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 일반적으로는 배열 센서를 이용한 빔을 형성하여 소음원의 신호를 공간적으로 분리하는 기법이 사용되지만 환경에 따라 여전히 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 수동소나 표적신호를 분리하기 위한 새로운 방법으로 주파수영역 독립성분분석(FDICA: Frequency Domain Independent Component Analysis)을 적용하고, 혼합된 표적신호를 분리하는 모의실험을 수행하여 그 타당성을 검증하였다. 표적신호 합성을 위한 특징 정보로는 기계류 토널 성분 및 프로펠러 성분을 사용하였고, 분리 전 후의 결과를 LOFAR(Low Frequency Analysis and Recording), DEMON(Detection Envelope Modulation On Noise) 분석을 통해 비교하였다.
멀티센서시스템으로부터 획득된 영상으로부터 공간정보를 신속하게 생성하기 위하여 영상의 실시간 절대좌표화가 요구된다. 이에 본 연구에서는 결합 조정(combined adjustment) 모델에 기반하여 연속(sequential) 조정 알고리즘을 유도하고 이를 항공삼각측량(Aerial Triangulation : AT)에 적용하여 시스템으로부터 획득되는 영상을 실시간으로 절대좌표화하기 위한 연속 AT 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법을 통해 새로운 영상이 획득될 때마다 이전 단계의 AT 수행 결과를 최대한 활용하고 최소한의 추가적인 연산을 통해 AT를 신속하게 다시 수행할 수 있다. 시뮬레이션 데이터를 이용하여 검증한 결과 영상 1장이 추가될 때마다 매우 짧은 연산 시간을 통해, 기존의 일괄(simultaneous) AT 결과와 비교하여 지상좌표값을 기준으로 ${\pm}4cm$ 이내의 정확도를 확보할 수 있었다.
로봇의 이동성 향상을 위해 다양한 환경에 적응할 수 있는 로봇의 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 휠(wheel)과 다리(Leg)기반 변형이 가능하고, 로봇간 상호 결합이 가능한 복합 이동형 로봇을 제안하였다. 복합 이동형 로봇은 로봇간 결합을 위해 페그 모듈과 컵 모듈을 로봇의 전면과 후면에 각각 장착하고, 주행과 보행이 가능하도록 구현하였다. 다양한 지형에서 이동성을 향상을 위해 임베디드 영상기반 결합 및 분리 알고리즘을 제안하였으며, 로봇간 결합을 통해 끊어진 도로와 비평탄 지형에서의 결합 이동 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 로봇의 전면과 밑면에 장착된 PSD 센서를 이용하여 지형을 인식하고, 지형에 맞은 극복 알고리즘을 통해 로봇간 협력을 통해 이동성을 향상시킨다. 제안한 방법들은 임베디드시스템 기반의 복합 주행 이동형 로봇을 실제 제작하여 실험 통해 성능을 검증하였다.
국내에서 산사태 등 사면붕괴로 인한 재해의 사망자수는 전체 자연재해 사망자수의 약 24%에 해당된다. 이러한 사면붕괴는 주로 태풍 및 집중호우가 발생하는 시기에 집중되고 있다. 그러나 지금까지 사면붕괴 예방을 위한 연구는 소홀하게 취급되어 왔다. 한편 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 컴퓨팅능력과 무선통신능력을 지난 센서노드들을 이용하여 자율적인 네트워크를 형성하고, 서로 간에 정보를 전달하는 것이다. 따라서 USN기술은 유비쿼터스 사회의 핵심기술로 부각되고 있으며, 이 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 이와같은 USN기술을 이용하여 사면붕괴 모니터링 시범시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 한개의 신축계와 두개의 지표경사계를 사용하였으며, 센싱된 실시간 사면거동정보를 수집${\cdot}$변환하고 데이터베이스 서버로 전송하여 저장하는 모듈을 구현하였다. 또, 저장된 데이터를 손쉽게 분석할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발된 시범시스템은 한국건설기술연구원의 테스트베드에서 현장적용성 실험을 수행하여 타당성을 검증하였다.
최근 건설공사가 대형화 및 복잡화됨에 따라 시공 과정에 사용되는 자원의 종류가 다양해지고 그 수가 증가하였다. 이에 따라 건설 현장에서의 자원관리는 건설 공사의 성공에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용하고 있으며 다양한 기술을 통한 자원관리의 효율화가 적극적으로 추진되고 있다. RFID 기술과 센서 네트워크와의 결합을 통한 RFID/USN 연동시스템은 자원관리의 자동화 및 실시간 정보 네트워킹을 가능하게 하여 각종 시설 및 자원들을 효과적으로 관리할 수 있게 한다. 현재까지 건설 산업에서의 대부분의 RFID 기술에 관한 연구는 바코드를 대체할 수 있는 자원인식기술에 한정되어 왔다. 따라서 본 연구는 효과적인 자원관리를 위한 RFID/USN 연동시스템을 건설 현장에 적용하기 위해 RFID/USN의 기술적 특성 및 한계를 파악하여 건설 현장의 적용성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 거리 및 각도에 따른 RFID/USN 연동시스템의 인식률과 건설 현장의 주요 자재에 따른 인식률을 실험하고 그에 따른 분석 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 2단 가변 밸브 리프트 모듈의 조립불량 검사를 수행하기 위하여, 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템을 개발하였다. 측정방식은 레이저 비전 센서 모듈을 이용하여 삼각 측량법의 원리에 기초하여 3차원 점군집(point cloud) 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 밸브 위치의 높이 차이를 계산하였다. 본 논문에서는 먼저, 측정 시스템의 구성과 제안된 높이 측정 알고리즘을 설명하였다. 그리고, 레이저 비전 기반의 3차원 측정을 위한 실험장치를 구성하였다. 마지막으로, 실험장치의 정확성과 반복성을 검증하기 위해서, 2단 가변 밸브 리프트 모듈에서의 래쉬조정기 및 밸브간의 고저 차이를 측정하는 실험들을 여러 번 수행하였다. 실험 수행결과, 제안된 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템은 2단 가변밸브 리프트 모듈 조립 검사에 대한 높은 정확성, 반복성 및 안정성을 확보하고 있음을 확인할 수 있었다.
최근 크고 작은 차량사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용되고 있는 것과 유사한 기능을 가진 블랙박스를 차량에 장착시켜 운전자들은 차량사고의 원인을 분석하기 위해 차량용 블랙 박스를 사용하고 있다. 기존의 블랙박스들에서 사용된 운영체제와는 달리 안드로이드 OS는 다른 OS들에 비해 이식성이 좋으며 개방 플랫폼을 지원해서 개발 시 추가적인 비용이 들지 않으며 검증된 많은 라이브러리들을 포함하고 있어 별도의 외부 라이브러리를 사용할 필요가 없다는 장점이 있다. 또한 기존의 블랙박스들은 사고 발생 시 자동으로 사고 알림 신고를 보내지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스에서 사용된 OS와는 다른 장점이 있는 안드로이드 기반의 테스트 보드에 GPS 모듈과 가속도 센서 정보를 이용하고 스마트 폰에서 사고 감지 시 지정된 번호로 메시지를 전송하는 기능을 가진 블랙박스를 구현하였다.
본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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