본 논문에서는 ZigBee와 GPS를 이용한 실내 위치 인식 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 위치 인식 시스템은 실외 위치 인식에 대표적으로 사용되는 GPS 값을 실내 위치인식에 사용함으로서 기존 실내와 실외로 구분되던 위치 인식 기술을 하나로 통합하였다. 개발된 시스템은 노드간의 거리를 이용하여 위치를 구하는 방식으로 노드 간의 거리는 ZigBee의 수신 신호 세기를 이용하여 거리를 계산하는 방식을 사용하였다. 그러나 ZigBee의 수신 세기의 경우 거리에 따라 달라지나 그 값이 정확하지 않아 오차가 크다. 이 오차를 줄이기 위하여 개발 시스템에서는 ZigBee의 출력 파워를 5단계로 조절하여 거리에 따른 수신 신호 세기를 세분화하였다. 이동 노드가 신호를 발생하면 고정 노드에서는 수신된 신호의 세기와 자신의 GPS 정보를 고정 노드로 전송을 한다. 이동 노드에서는 수신된 정보를 이용하여 자신의 위치를 구하는 방식을 제안하였다.
실내 위치 인식 기술은 Wi-Fi, Bluetooth Low Energy 등 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 실내 위치 인식 시스템의 상용화가 급증하는 추세이다. 대표적인 실내 측위 시스템인 Wi-Fi 기반 실내 측위는 고출력으로 넓은 범위에 서비스를 제공해주지만, 각 AP 마다 파워 출력이 다르기 때문에 위치 인식 측면에서의 오차가 발생하고, Bluetooth Low Energy 기반 실내 측위는 10m Cell 내에서는 정확한 인식이 가능하지반, 10m 거리 밖 오차는 매우 크다. UWB(Ultra Wide Band)[1][2][3]는 저전력으로, 3.1~10.6GHz의 대역올 이용하여, Wi-Fi의 10배 이상의 속도로 데이터를 전달한다. 이때, 데이터 전달에 사용되는 전파신호는 레이더 신호와 유사한 특징을 가져 거리측정에 사용될 수 있으며, 실내 측위 시 15cm 이내의 정확도를 가진다. 본 논문에서는 UWB의 광대역을 이용한 핑거프린팅과 정밀 측위를 위한 TDoA 기법을 이용한 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.
실시간 ANC 이전에, 소음원으로부터 대상계를 거친 신호와 소음원신호가 오차계를 거친 신호를 측정함으로서 이론적인 한계성능을 파악하기 위한 지표를 제시하였다. 이 지표는 오차계를 통과한 신호를 입력으로, 대상계를 통과한 신호를 출력으로 하는 계의 선형화 정도를 나타내는 다중기여도함수와 흡사한 형태로 나타났다. 제한된 상황에서 ANC 성능을 최대화 하고자 할 때 이 지표는 레퍼런스와 부가음원의 위치 및 갯수 결정등 여러가지 파라메터 결정에 매우 유용하게 쓰일 수 있다고 생각된다.
본 연구는 관성의 변화에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 피드포워드 적응 위치제어기는 PI 위치제어기에 피드포워드와 기준모델 적응제어기를 추가한 구조를 가진다. 제어기의 특징은 과도상태에서 적응제어기가 위치오차와 기준모델의 속도 정보를 이용하여 피드포워드 이득을 조정한다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 개선시킨다. 위치 오차에 속도의 정보를 받아들여 기존의 Pl 위치제어 및 기준모델 적응제어에 비하여 속응성이 우수하다. 그리고, 적응제어기에 규준화 함수를 사용하여 입력크기에 대해 출력신호가 일정한 응답특성을 가지도록 하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기 동작의 타당성을 보였다.
본 논문에서 우리는 GNSS 항법 신호 생성 시뮬레이터 개발 연구를 수행하고, DCO(Digitally Clock Oscillator) 누적오차로 인한 의사거리 오차를 보상하기 위한 알고리즘을 구현한 후 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. 일반적으로 신호를 생성하기 위하여 위성과 수신기의 위치 정보를 이용하여 초기의사거리 및 도플러를 계산한다. GNSS 신호생성기는 초기 의사거리를 이용하여 신호를 생성할 시점의 비트정보 및 코드정보를 생성하고 시간에 따라 계산된 도플러 정보를 이용하여 코드 및 반송파 출력주파수를 결정한 후 신호를 생성하게 된다. 이때 코드 및 반송파 출력주파수는 DCO를 이용하게 된다. DCO를 누적하여 샘플마다 코드 정보 및 비트정보를 추출하는데 DCO의 누적오차로 인하여 의사거리의 오차가 발생하게 된다. 의사거리 오차가 발생하면 수신기의 항법해에 영향을 주게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 DCO 누적오차 성분을 제거하기 위한 DCO 누적오차 보상 알고리즘을 구현하고 실험을 통하여 의사거리 누적오차가 제거되며 항법해가 정밀해지는 것을 확인할 수 있었다.
유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.
단상 계통연계형 인버터에서 전류센서를 통한 상전류 측정시 옵셋 오차는 전류센서와 측정 경로상에 위치한 아날로그 소자의 전압 불균형 및 비선형성으로 인하여 발생하게 된다. 또한 데드타임은 전력용 반도체 스위치를 제어하기 위한 PWM 신호 출력시 필연적으로 발생된다. 본 논문에서는 데드타임으로 인하여 왜곡된 상전류에 포함된 옵셋 오차에 의한 영향을 분석하고 동기좌표계 dq축 전류에 포함된 특정 고조파 성분을 제거하기 위하여 PR 제어기를 사용한 알고리즘이 제안되었다. 데드타임 및 옵셋 오차로 인해 발생된 전류맥동 보상을 위한 기준신호로는 동기좌표계 dq축 전류를 사용하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.
본 논문은 퍼지로직을 이용하여 메탈스텐실의 홀의 정상-불량 판단을 수행한다. 메탈스텐실 은 PCB의 SMD의 패드 위에 납을 도포하기 위해 사용되는 것으로, 레이저를 이용하여 패드모양과 동일하게 홀을 생성한다. 가공 시 발생하는 불량은 레이저 출력의 약화로 홀이 정상적으로 가공되지 않는 것이다. 검사를 위해 비전시스템을 이용하여 메탈스텐실에 대한 카메라이미지를 획득하고, 기준이미지는 메탈스텐실을 제조하기 위해 사용되는 거버 파일을 이용하여 생성한다. 퍼지로직의 입력변수는 각 이미지에서의 검사대상 홀의 위치오차와 크기비율이고, 출력변수는 홀의 정상판단율이다. 홀의 위치와 크기는 두 이미지에 대해 영상처리를 수행하여 계산한다. 퍼지규칙은 작업자의 판단 규칙을 적용하여 작성한다. 4종류의 메탈스텐실에 대해 정상-불량 판단을 위해 고정된 임계치를 사용하였을 경우와 제안된 퍼지로직을 적용한 실험결과에 대해 설명한다.
본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성 항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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