본 논문에서는 IR 레이저 센서 및 관성 센서를 이용한 골프 퍼팅 거리 측정을 위한 다목적 골프 퍼팅 거리 측정기를 설계, 제작하였다. 거리 측정기는 골프 퍼팅 거리 측정을 위해 실외 50m 측정 범위 내에서 거리 측정과 경사도 측정, 그리고 퍼팅에 영향을 미치는 온도 측정이 가능하도록 설계하였다. 또한, 실내 30m 측정범위 내에서 길이 및 수평도를 측정함으로써 실내 작업을 지원하며, 실내 온도 이상시 웹서버와의 연동을 통해 휴대폰 사용자에 경보를 제공함으로써 실내 또는 차량 화재로부터 안전이 확보될 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 정확성과 스마트 폰과의 연동 성능을 평가하기 위해 하나의 시작품을 제작하고 웹서버를 구축하였으며, 반복적인 실험에서 허용 가능한 5%내의 오차율을 보임으로써 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 센서로 거리를 측정할 때 간섭에 의해 발생하는 유령 신호를 배제하고 올바른 신호를 인식하는 초음파 센서 간 신호 간섭 제거 방안을 제시한다. 제안하는 기법에서는 이전 거리 측정 값과 현재 거리 측정 값을 비교하여 거리의 변화가 한계값을 벗어나면 유령 신호로 인식하고 배제한다. 기존 기법에서는 한계값이 고정되어 있어서 초음파 센서나 대상 물체가 급격하게 움직일 경우 유령 신호를 제대로 배제하기 어렵지만, 제안하는 기법에서는 한계값을 고정하지 않고 초음파 센서나 대상 물체가 움직일 경우 상대 속도에 따라 한계값을 적응적으로 결정하는 알고리즘을 사용하여 정확도를 높인다. 초음파 센서로 물체까지의 거리를 측정할 때 간섭이 가장 잘 일어나는 동종의 초음파 센서를 다수 사용하여 간섭 신호를 발생시키는 실험을 진행하였고 제안하는 기법이 효과적으로 유령 신호를 배제하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 적외선 거리측정 센서를 이용한 보행자 측정 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 적외선 거리측정 센서의 배열를 이용하여 센서 시스템을 통과하는 보행자의 높이를 영상으로 획득하며, 이러한 센서열을 두 행으로 배치함으로서 보행자의 이동 방향을 판단한다. 실험 결과 제안한 시스템은 약 90% 의 정확도로 보행자 수를 측정할 수 있음을 확인하였다.
드론에서 고도유지 비행을 위해 정확한 고도 측정이 필요하다. 고도 측정을 위해 많이 사용되는 가속도센서는 변화에 민감하여 거리 측정에 적합하지만 적분 오차가 누적되어 거리 측정값이 발산한다. 또한 드론 비행 시 드론에서 발생하는 진동을 드론의 고도 변화로 잘못 인지하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 상용화된 드론이나 기존 연구들은 가속도센서를 기반으로 다른 센서나 장치를 추가하여 고도 측정을 하지만 실제 비행 시 고도의 오차가 나타난다. 또한 센서 값들의 연산처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 다른 센서나 장치를 추가하지 않고 드론의 특성을 고려한 보다 정확한 고도 측정 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 드론 비행 특성을 고려하는 고도 측정 알고리즘을 제안한다. 실험으로 제안 알고리즘을 수행하여 드론 비행 시 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
CAFFE 모델을 이용하여 클래스의 특정 종의 수량 측정하는 방법과 스테레오 비전을 이용하여 물체의 길이와 너비를 측정하는 방법을 제안한다. 물체의 너비를 구하는 방법은 좌측 센서와 우측 센서의 대상의 좌표 값을 비교하여 센서부터 물체까지의 거리를 계산한다. 그 후 거리와 영상 속의 대상의 길이를 구해 물체의 실제 길이의 근사 값을 계산한다.
센서 네트워크는 환경 정보를 이용하여 재난방제, 스마트홈, 환경감시 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있으며, 특히 위치인식 기반 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치인식을 하기 위해 기본적이고 가장 중요한 기술은 센서와 사물 사이의 거리를 측정하는 것이다. 초음파와 RSSI, GPS 등 위치인식을 위해 거리를 측정하는 방식은 여러 가지가 있다. 본 논문에서는 소리와 RF신호를 이용하여 거리를 측정하는 시스템을 구현하고 평가한다.
본 논문에서는 저가형 적외선 거리 센서의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 적외선 거리 센서는 반사광의 강도를 측정하여 거리로 환산한다. 제안하는 방법은 센서의 감지 거리를 개선하고 다양한 조명환경에서도 강인하게 동작하도록 한다. 이는 센서의 특성곡선을 추출하고 이를 바탕으로 HDR(High Dynamic Range) 기법을 적용함으로써 가능해졌다. 적외선 입력의 세기와 노출 시간을 다양하게 변화시켜서 센서의 출력값을 획득하였고 이로부터 센서의 특성곡선을 추출하였다.
무선 센서 네트워크에서는 고정된 인프라에 의존하기 어려운 환경을 가지고 있다. 하지만, 위치기반 기술을 접목하여 센서의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용하면 다양한 응용서비스를 효과적으로 적용 할 수 있다. 이러한 센서 노드의 위치를 측정하는 방법 중에 시간을 기반으로 위치를 측정하는 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다[1]. 그러나 이러한 TOA방법은 노드의 Clock Rate에 의존적이기 때문에 위치오차가 발생하게 된다. 따라서 Node의 Clock Drifi를 줄이기 위해서 주기적인 시간동기화가 필요했다[3,4]. 하지만 본 논문에서는 이러한 거리오차를 제거하기 위한 방법으로 시간 비동기화 방법(ALS)을 소개하고, ALS를 기반으로 시뮬레이션과 실질적인 센서를 가지고 노드 사이의 거리와 위치를 측정하였다. 실험 결과, 기존의 TOA방법과 비교하여 거리 및 위치 정확도, Packet 트래픽에 대해서 성능 향상을 확인한다.
무선 센서 네트워크에서 재난, 환경 모니터링 등에 대한 응용으로써 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 무선 센서 네트워크 분야는 Range-free 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 중심 극한 정리와 정규 분포에 근거한 위치 측정 기법인 밀집 확률 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기법의 경우 노드 통신을 통해 거리를 추정 후 최종 위치를 측정하지만 거리 추정 시 주위 인근 모든 노드가 동일한 1-홉 추정 거리를 갖는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 최소화하기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 밀집 확률 기법에 비해 9% 더 높은 정확도를 보였다. 또한 대표적인 Range-free 위치 측정 기법인 DV-HOP에 비해 48% 더 우수한 위치 정확도를 보였다.
Distributed Agent Robotic System (DARS)은 독립된 로봇 개체들이 스스로 판단하고 행동하는 시스템이다. DARS에서는 각 개체가 주위 환경과 이웃한 개체들의 상태를 인식하고 자신의 처한 환경에 맞게 행동해야 한다. 따라서 DARS 시스템에서는 센서와 같이 주위 환경을 인식하는 시스템이 매우 중요한 역할을 담당한다. 특히 주위의 장애물을 회피하거나 이웃한 개체와의 거리를 측정하기 위한 시스템은 DARS에서는 필수적이다. 물체와의 거리를 판별하기 위해서는 적외선이나 초음파를 이용한 시스템이 많이 사용된다. 본 논문에서는 적외선 센서를 이용한 거리 측정 시스템을 제안한다. 적외선을 쏘고 물체에 반사되어 나오는 적외선의 세기를 이용해서 거리를 측정할 수 있기 때문이다. 또한 DARS의 거리 측정 시에 고려해야 할 환경적인 요인에 대해 알아보고 실험을 통해서 미칠 수 있는 영향력을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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