본 연구에서는 단일 Fabry-Perot 필터를 이용해 다중 FBG 센서에 대하여 파장 스캐닝과 로킹을 동시에 실현하여 기존의 스캐닝 방식의 단점을 보완한 다중 FBG 스트레인 센서 스캔-로킹 신호처리 방안을 제안하고, 이를 시스템으로 구성하여 스트레인 측정 실험을 하였다. 단일 센서에 대한 스트레인 측정에서는 3me 정도의 분해능이 측정되었고, 다중 센서 스트레인 측정의 경우에는 10me의 분해능을 얻었다.
최근에 급격히 증가한 스마트폰의 사용자들이 이동중에도 안정적인 무선 네트워크를 이용하기 위해서는 핸드오프는 반드시 필요하다. 핸드오프를 위하여 기존에 연결되어 있는 AP(Access Point)와의 연결을 끊고 주변의 AP 를 스캐닝한 후 새로운 AP 로 재연결을 하는 과정을 거치게 된다. 이러한 과정 중에 본 논문에서는 스캐닝 단계에서 발생하는 문제점을 분석하고 이에 대한 개선방안으로 AP 의 신호세기와 스마트폰의 센서를 이용하여 사용자의 이동성을 고려하는 스캐닝 방식을 제안한다.
최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.
Scanning 타입 다채널 LiDAR 센서의 경우 수신되는 신호의 세기의 차이에 의한 walk error라는 거리 오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차는 다수의 LiDAR 센서를 기반으로 주변 환경을 스캐닝할 경우 같은 물체에 대해 서로 다른 거리 값을 출력하게 한다. 다수의 LiDAR 센서를 이용하여 전방향 스캐닝할 경우, 센서의 시야각이 겹치는 구간에서 발생하는 walk error를 최소화하기 위해 외부 시스템 상에서 센서의 각 채널에 대한 convolution을 수행하고 오차를 최소화하고자 한다. 약 6×6 m 환경의 중앙에 4개의 LiDAR 센서들을 배치하고 주변 환경을 스캐닝 하였으며, 필터링을 적용한 결과, 거리 오차를 평균 0.5125m에서 0.16m까지 약 68% 개선할 수 있었으며, 표준 편차는 평균 0.0591에서 0.030675까지 약 48% 개선할 수 있었다.
광학적 스캐닝 홀로그래피에 있어서, 물체의 3차원 홀로그래픽 정보는 2차원적 광스캐닝에 의해서 생성되며, 광스캐닝 광선은 time-dependent한 Gaussian 형태의 Fresnel 윤대판(zone plate)이다. 본 기술에서 홀로그래픽 정보는 그 자체로서 전기적인 신호로서 발생하기 때문에 전자광선 addressed - spatial light modulator을 사용하여 영상 재생이 가능하다. 이 기법의 응용분야로서 3-차원 원거리 광 센서로서 사용될 수 있으며, 특히 비행물체 확인에 응용될 수 있다. 본 논문에서, 우리는 먼저 광스캐닝 홀로그래피에 대해 간략한 기술과 본 기술 시스템에 있어서 광스캐닝 빔의 해상도를 먼저 유도하고, 그 다음으로 Gaussian 원리를 이용하여 홀로그래픽 image 재생을 위해 필요한 실상(real image) 및 허상(virtual image)에 대한 수학적 표현을 제시하고자 한다.
In this paper, a path navigation algorithm through use of a sensor platform is proposed. The sensor platform is composed of two electric motors which make panning and tilting motions. An algorithm for computing a real path and an obstacle length is developed by using a scanning method that controls rotation of the sensors on the platform. An Autonomous Robot Vehicle(ARV) can perceive the given path by adapting this algorithm. A sensor scanning method is applied to the sensor platform for using small numbers of sensor. The path navigation algorithm is composed of two parts. One is to perceive a path pattern, the other is used to avoid an obstacle. An optimal controller is designed for tracking the reference path which is generated by perceiving the path pattern. The ARV is operated using the optimal controller and the path navigation algorithm. Based on the results of actual experiments, this algorithm for an ARV proved sufficient for path navigation by small number of sensors and for a low cost controller by using the sensor platform with a scanning method.
고전압 전력기기분야에 광섬유 전압센서를 적용해보고자하는 연구는 20여년 전부터 꾸준히 진행되어 왔었다. 본 연구에서는 구조가 간편한 광섬유 패브리페로 간섭계를 이용한 고전압기기 적용형 전압센서가 시도되었다. 신호변환은 정전력을 이용하여 전압의 변화를 광섬유스트레인센서로 검출하며, 해상도를 확보하기 위하여 공진기의 길이를 1cm, 위상을 스캐닝하는 변조방법을 적용하였고, 교류전압 1000V까지 적용 타당성을 시험하였다.
본 논문에서는 MEMS 용량형 변위 센서의 제작과 함께, 미세 변위 측정을 위한 테스트 샘플을 제작하였다. 아래의 그림 1, 2는 각각 스테이지에 장착할 MEMS 용량형 변위 센서 및 미세 변위 측정을 위한 테스트 샘플의 개념도를 보여주고 있다. 테스트 샘플의 감지 부분은 스테이지에 장착할 센서와 정확히 일치를 시켰으며, 미세 변위를 주기 위해서 comb-drive actuator 형태의 운동부를 두었다. 운동부에서는 DC 및 AC 전압을 인가함으로써 미세 변위를 얻을 수 있었으며, 사용된 DC 전압은 20V였으며, 1.4kHz의 AC 전압을 크기를 변화시키며 인가하였다.
본 연구에서는 소형 유도전동기의 회전자 바 고장을 자동 진단을 함에 있어, 한 상 전류를 이용하여 센서 없이 회전자 바 고장을 진단하는 방법을 제안하였다. 먼저 한 상 전류를 이용하여 유도전동기의 회전 속도를 추정하고, 추정 된 유도전동기의 회전 속도를 이용해 회전자 바 고장의 특징 주파수를 계산하였다. 또 계산된 특징 주파수 대역의 주변의 일정 구간을 스캐닝하여 스캐닝 구간의 피크 값을 추출하는 방법으로 유도전동기 회전속도 추정의 오차를 보정함으로써 정확한 진단이 가능하게 하였다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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