통상의 인터넷 트래픽 측정은 특정시간 전후의 트래픽 변화량을 평균한 를 이용하지만, MRTG는 해당 인터페이스를 통하여 유통된 트래픽량을 측정하는 데에는 어느 정도 신뢰성이 있으나 트래픽이 인터페이스의 대역폭을 얼마만큼 점유하였는지는 추측할 수 밖에 없다. 본 논문은 이러한 MRTG의 트래픽 유통량에 근거한 평균 그래프가 실시간 대역폭 점유율 측면에서 어느 정도의 오차율을 보이는지 인터넷 서비스 유형별로 실시간 측정 분석하여 문제점을 파악해보려 했다. 실험결과 서비스 유형별로 적게는 1.4배에서 20배에 이르는 오차율을 보였다. 즉, MRTG 그래프에 의한 대역폭 산정은 원활한 서비스 및 ISP와의 계약 시 대역폭에 의하여 과금되는 구조에서는 상당한 문제점이 있을 수 있음은 증명하였다.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
해양탐사에서의 정밀한 위치측정은 해저지형이나 지질, 지구물리등 유동성이 없는 해저 정보를 얻고자 할 때 차후 동일지점을 다시 찾을 수 있어야 한다는 시점에서 매우 중요시된다. 긴급한 해난구조나 적의 출현에 대한 신속한 대응, 또는 해저 석유자원을 탐사할 때 시추공의 선정등에서는 위치 측정의 약간의 오차가 큰 실패의 원인이 될 수 있다. 그러나 해상에서는 물표가 많은 육상에서와 달리 적합한 측정기구 없이 위치나 방향을 파악하기가 매우 곤란하다. 한반도 근해에는 동해, 남해의 일부에서만 LORAN에 의한 선위측정이이 가능할 뿐, 그외 타 해역에서는 현대적인 전파항법적용이 곤란한 상태이다. 더구나 이 LORAN의 오차범위는 1∼2km에 달한다. 그러므로 때로는 비교적 원거리해역에서 추측항법(Dead Reckonin)으로 예정지점에 접근하는 경우, 그 관측 자료의 신빙서이 문제시 될 수 있다. 따라서 본 소고에서는 전파항법이 보다 정밀한 선위 결정을 위해 장차 국가적 차원에서 추진될 것으로 가정하여 현시점에서도 이용가능한 인공위성전파항법과 Omega 법을 검토하고 Decca 관측망을 설치할 경우 송신국의 후보지점과 기타 근거리 전파항법을 고찰하고자 한다.
In order to obtain the principal design data for developing the Autonomous Robot Vehicle(ARV), Sensitivity analysis on the trajectory error and friction force with respect to the dynamic parameters is performed. In the straight motion, the trajectory error has been proved to be much affected by the mass variance of the ARV while the lateral friction force is much affected by the location of the mass center. In the curved motion, the effect of mass and moment of inertia is considered importantly. In addition, the lateral offset gives more effect than the geometric dimension of the ARV on the trajectory errors and friction force.
본 논문에서는 GPS 음영 지역에서 사용자의 위치 인식을 위해 추측 항법 기법을 이용하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 중간 단계로써 스마트 폰의 내장된 가속도 센서와 나침반 센서를 이용하여 실험자의 걸음걸이 검출과 주머니 속의 스마트 폰의 상대 위치를 파악 방법을 제시한다. 실험 결과 가속도 센서를 이용한 걸음걸이 검출 율은 5%의 오차를 갖고 있으며, 지자기 센서를 이용한 스마트 폰의 자세는 검출 율은 100% 검출 하였으며, 향후 다양한 위치에 존재하는 스마트 폰을 스스로 인식하여 이동 방향을 찾는 연구를 제시하고자 한다.
와전류를 이용한 전위강하법은 시험체에 와전류를 비접촉식으로 발생 시킬 수 있어 기존의 방식에 비해 결함 검출시 발생하는 오차를 줄일 수 있고 물체의 결함 검출신호의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전위강하법의 전자기 유한요소해석을 수행하였다. 3차원 유한요소해석과정에서 해석시간을 단축시키기 위해 각 영역별로 MVP, ESP, RMSP, TMSP의 미지수 변수를 부여하여 유한요소해석을 수행하였다. 기존의 전위강하법에 와전류의 개념을 적용하기 위해서 결함의 깊이와 주파수에 대한 영향을 검토하였다. 정확한 결함검출을 위해 검사과정을 초기검사와 정밀검사로 나누어서 실시하여 결함의 위치를 $\pm$2[mm]까지 도출해 낼 수 있었으며 결함의 폭과 크기도 어느 정도 추측해 낼 수 있었다.
본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.
이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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