이동로봇이 움직이는 물체를 추적하는 기능을 갖도록 하기 위해서는 움직이는 물체의 존재를 판단하고 위치 및 속도벡터를 측정해야 한다. 본 논문은 단시간에 이동 물체의 위치와 속도벡터 추정하여 실시간 추적이 가능하도록 하기 위해 초음파센서를 이용한 가상의 초음파영상 해석방법을 제안한다. 초음파 영상은 초음파센서의 매회 측정값을 누적하여 구성하며 거리축과 시간축을 갖는 2차원 영상으로 표현된다. 영상에서 측정된 물체가 만드는 선분의 기울기에 따라 이동하는 물체와 정지한 물체를 분리하고 속도를 측정한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 타당성을 입증하였다.
본 논문은 기존의 유선환경에서의 서비스 환경을 이동 환경에서도 지원하기 위한 분산 구조를 다루고 있다. 이를 위하여 이동 단말기를 논리적으로 대신하는 이동 AP의 위치를 추적하는 추적 AP를 두어 기존의 응용 환경에서 수행되던 응용 프로그램들을 무선이동 환경에서도 수용할 수 있도록 하였다. 이동 단말기의 위치 변경에 따른 이동 AP, 추적 AP 사이에서 발생되는 핸드오프처리 알고리즘이 소개되었으며, 이 알고리즘은 패킷 손실이나 순서의 변경과 같은 흐름제어 기능을 포함하고 있다. 또한 무선 환경에서 발생 가능한 핸드오프와 소프트 핸드오프를 함께 고려하였다. 시뮬레이션의 결과는 핸드오프 과정에서의 추가 지연 시간에 대한 내용을 다루고 있다.
우리나라에서의 심부 소형 터널의 탐사에는 주로 탄성파 탐사법이나 지오레이다 탐사법이 사용되어 왔으며, 그중에서 탄성파 탐사는 주로 주시나 진폭을 이용하여 터널의 위치를 해석하였다. 그러나 측정 시추공간의 짧은 거리와 초동의 피킹 오차 등에 의해서 터널의 정확한 위치 해석은 매우 불안정하였다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 주시 자료와 진폭 자료의 시뮬레이션에 의한 위치 추적을 시도하였다.
본 논문은 Dijkstra 알고리즘에 기초한 최단거리 경로계획을 하며 이 경로를 추적하기 위한 슬라이딩 모드 제어를 제시한다. 슬라이딩 모드 제어기는 동적매개변수 불확실성과 입력외란이 존재 시에도 강인 점근적으로 계획된 경로를 추적하도록 한다. 더불어 작업장 내의 이동로봇의 위치를 USB 카메라에 의해 감지하며, Pin-hole 카메라모델로 하여 카메라에 의해 관측되는 작업장 내의 이륜구동로봇의 위치좌표를 결정하였으며, 이 위치를 정확히 감지하기 위해 Tsai법을 사용하여 카메라 보정한다. 시뮬레이션 결과는 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 검증하기 위해 보였다.
최근 들어 위치 기반 서비스(Location Based Service)는 치안, 인명 구조, 물류 추적, 길안내 등 다양한 분야로 적용 가능성 때문에 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 스마트 폰과 같은 모바일 단말기의 보급이 가속화되면서 사용자는 위치 정보를 이용한 각종 서비스에 대한 요구가 늘어나고 관련 산업의 사업성이 폭발적으로 증가하고 있는 추세다. 실외 위치 추적 기법은 인공위성을 이용한 GPS(Global Positioning System) 기법이 시장을 거의 평정하여 이에 수렴해 가고 있는 상황이고 실제로 많은 상용 제품이 존재하고 있다. 하지만 실내에는 인공위성 신호가 직접 전해 지지 못하는 상황이기 때문에 이와 다른 기법이 존재하나 아직 상용화하기에 그 정확도와 기술력이 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 건물 밖에 존재하는 GPS 기능이 탑재된 모바일 단말기를 이용하여 실내에 존재하는 모바일 단말기와 협력 통신(Cooperative Communication)하여 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 최근 들어 GPS 장비의 단가 하락으로 이 기능을 가지고 있는 모바일 단말기가 증가하고 있는 추세이기 때문에 실내 위치 추적 시스템을 구축하기 위해 별도의 장비를 설치하지 않아도 된다는 것이 이 기법의 가장 큰 장점이다. 시뮬레이션의 결과를 통해 본 기법의 효용성을 확인해보았다.
본 논문에서는 워터마크가 삽입된 데이터의 저작권 보호를 위하여 데이터의 복제 시 신속한 위치추적을 통한 불법 복제 방지 시스템을 제안하고 시뮬레이션 하였다. 제안된 방법은 복사기, 프린터, 스캐너 등에 부착된 워터마크 검출 장치로부터 워터마크 검출 시 원 워터마크 이미지와 추출된 워터마크이미지가 일정 비 이상의 상관관계가 있을 경우 불법 복제 상황으로 간주하고, 디지털 데이터로 변환된 워터마크 이미지와 주소 정보가 전력선을 통하여 전송된다. 수신단에서는 수신된 데이터의 발신자 정보를 통해 위치정보를 알아내어 불법 복제 작업현장의 위치를 추적한다. 전력선을 통신선로로 이용 시 전송신호는 전력선 채널 환경에서 임펄스 잡음에 많은 영향을 받기 때문에 본 논문에서는 제안한 시스템의 검증을 위해 AWGN과 임펄스 잡음을 고려하고 잡음 특성이 우수하고 신뢰성이 비교적 강한 DS-CDMA/BPSK 시스템을 통해 제안된 시스템을 시뮬레이션 하였다. 또한, 열악한 채널 환경으로부터 수신성능을 개선하기 위해 컨벌루션 부호화기법을 적용하여 성능 개선 전 후의 복원 이미지의 성능을 비교 분석 하였다.
태양광 발전에 있어서 태양전지는 일사량, 온도와 부하에 의해 크게 변동하기 때문에 태양전지에 대한 특성 해석이 필요하다. 또한 태양광 발전에 있어서 가능한 많은 에너지를 얻기 위해서는 환경변화에 따른 태양의 위치추적이 필요하며 태양전지의 출력을 항상 최대로 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 태양광 발전의 효율을 높이기 위하여 센서와 마이크로프로세서를 이용한 태양광 위치추적 장치를 설계하여 고정방식의 태양광 발전과 위치 추적 방식의 태양광 발전에 대하여 비교해 보았으며, 태양전지에 대한 특성 해석과 수학적 모델링을 통한 시뮬레이션을 행하여 태양전지 특성 사양과 비교해 보았다. 또한 전력변환 시스템을 Boost 컨버터와 전압형 인버터로 구성하여 각각에 대하여 실험하였으며, Boost 컨버터 제어에서 최대 전력점 추적을 위해 일정전압 제어법을 사용하였으며 인버터의 제어에서는 SPWM(Sinusoidal Pulse Width Modulation) 제어법을 사용하여 실험해 보았다. 그 결과 태양전지 수학적 모델링 한 것의 시뮬레이션 결과와 태양전지 특성 사양과 비교하였을 때 5%이하의 오차를 보였으며. Boost 컨버터의 승압율은 167%로 시뮬레이션 한 것과 근사적으로 나타났고, 인버터는 시뮬레이션 한 것과 근사적 파형을 얻었으나 손실이 큰 것으로 나타났다.
항공기, 차량, 유도탄 둥과 같은 동적인 플랫폼에서 표적을 추적하기 위해서 시선을 안정화하는 외부의 추적 루프와 내부의 안정화 루프(또는 속도 루프)가 있고, 또한 표적을 추적하기 전 표적을 지향하고 포착하기 위해 김발을 동체에 대해 일정한 각도로 유지하기 위한 위치 루프도가지고 있다. 일반적으로 안정화 루프는 각속도를 측정하기 위한 검출기로 자이로를 사용하고, 위치 루프는 김발각을 제어하기 위한 위치 검출기를 사용한다. 그러나 안정화 루프에 사용되는 자이로는 루프 성능을 최적으로 하기 위해서 고성능/고가의 자이로가 사용되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치 루프에 사용되는 위치 센서인 리졸버를 사용하여 고성능/고가의 자이로 센서 없이 안정화 루프를 설계하였고, 리졸버를 사용하여 설계된 안정화 루프가 동적인 플랫폼에 사용될 수 있는지 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 통해 분석하였다.
실제 시스템 적용에 있어서, IMM에 기초한 위치 추적 알고리즘은 불확실한 표적 기동에 대해서 강인한 성능, 적은 연산량, 간편한 설계 절차를 필요로 한다. 이 문제들을 해결하기 위해서 잘 정의된 기저 부모델 및 잘 조정된 모델 천이 확률에 기초한 적응 퍼지 IMM 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 IMM에 기초한 알고리즘의 실제 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 GPS의 사용이 불가능한 실내 교통 환경에서 이동 애드혹 네트워크 환경을 통해 차량 운전자가 시야에서 볼 수 없는 근처 보행자의 위치 추적을 통해 충돌 사고의 발생을 미연에 방지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와는 달리, 제안 알고리즘은 WiFi AP 또는 bluetooth 시스템과 같은 기반시설에 의존하지 않고, 자동차와 보행자 간의 애드혹 망을 실시간으로 구성함으로써 자동차와 보행자의 상대적 위치 추적을 제공한다. 또한 제안 알고리즘은 유전자 알고리즘을 기반으로 하여 기존의 방식보다 효과적으로 신속하고 정확한 위치추적을 수행한다. 시뮬레이션 성능 평가를 통하여 기존 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확성과 신속성을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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