본 논문에서는 로봇팔의 선단을 잡고 원하는 위치로 이동시켜서 작업을 직접 교시하는 직감적인 교시 및 제어를 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 로봇팔 선단부의 위치 방향 및 자세 방향 힘을 측정하는 6축힘 센서, 선단부에서 측정된 힘에 의한 로봇팔 관절 속도제어 명령어 생성 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 선단부 핸들러에 부착된 힘센서를 통해 로봇팔 조작자가 핸들러를 조종하는 위치 자세의 6차원의 힘/토크를 감지하고 이를 선단부 조종속도 명령으로 변환하여 6축 로봇팔을 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 핸들러 조정을 통한 작업교시에 의한 실험을 통해 제안한 힘 센서기반 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
손가락결합부재에 대한 정적휨시험 및 초음파 비파괴시험을 실시하였다. 발신 및 수신 변환기의 상대 위치와 두 변환기 사이의 거리에 따른 음전달속도의 변화를 분석하였으며 정적 휨시험으로 부터 구한 MOE 및 MOR과 비교하였다. MOR과 음전달속도는 손가락의 경사가 증가할수록 감소하였다. MOR은 음전달속도와 매우 밀접한 상관관계를 보였으나 MOE는 손가락의 경사도나 음전달속도에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 음전달속도는 섬유방향이 방사방향이나 접선방향에 비하여 더 높은 값을 나타내었다. 발신 및 수선 변환기를 동일면에 부착한 경우에 직각면 또는 반대면에 부착한 경우보다 더 높은 음전달속도를 나타내었다. 변환기 사이의 거리가 증가할수록 음전달속도는 양끝면에 변환기를 부착한 경우의 속도에 수렴하는 경향을 나타내었다.
케이블의 고장 검출과 예방진단을 위하여 방전펄스의 극성을 분석하고 시간차를 구하여 방전원의 방향 및 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 현장에서 적용되는 22.9[kV] 배전전력케이블을 모의실험실에 구성하였다 모의결함 가공 후에 부분방전 발생전압까지 가압 후 신호측정 및 분석을 하였으며 두개의 동일한 센서를 사용하여 하나는 단말기 접지 쪽에 고정취부 하였고 나머지 하나는 중간 접속부 안팎을 각각 측정하였다. 또한 케이블 간격별로 측정을 하였으며 측정된 방전펄스의 파두 극성을 분석하여 부분방전펄스의 방향 분석을 하였다. 측정에 적용된 센서는 HFCT센서를 적용 하였으며 측정펄스 분석은 오실로스코프를 이용하여 확인 하였다.
최근 증강현실 기술을 이용하여 시공 전의 건축물이나 복원 중인 문화재를 확인하기 위한 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 연구들은 특수 장비를 사용하거나 실외의 장거리에서 사용이 어려운 마커를 사용하였으며, 매번 서버에서 가상 객체의 변환을 계산하므로 서버 부하가 우려되기도 한다. 본 논문에서 제안하는 모바일 증강현실 시스템은 휴대폰의 GPS와 가속도 센서를 이용하여 마커 없이도 사용자의 위치 및 방향을 판단하며, 최대한 서버의 부하가 적도록 설계하였다. 서버는 클라이언트로부터 얻은 GPS의 위치정보와 카메라의 영상정보를 미리 정의되어 있는 3D 객체와 비교를 하여 위치와 방향을 판단한다. 그리고 계산된 위치와 방향의 가상 건축물 정보와 정합정보를 클라이언트로 전송하면 이를 받아 카메라 영상 위에 정합한다. 이후에는 서버와 추가적인 접속 없이 클라이언트 내에서 가속도 센서로 감지한 사용자의 움직임에 따라 가상 건축물의 변환을 수행할 수 있다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서로 구성되기 때문에 센서의 임무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각된다. 기존의 클러스터링 WSN에서는 헤드의 결정 및 헤드에 의한 데이터 수집과 전송 방안이 전체 네트워크의 성능에 큰 영향을 준다. 본 논문은 클러스터링 WSN에서 데이터 전송의 방향성을 고려한 하이브리드(Hybrid) 클러스터링 방법을 제안한다. 데이터의 효율적인 전송을 위해 모든 센서노드가 싱크로 데이터를 전송할 때 클러스터헤드를 거쳐 전송할 것인지 클러스터 헤드를 거치지 않고 싱크로 직접 전송할 것인지를 싱크, 헤드위치, 해당 센서노드의 위치에 따라 이원화 하는 하이브리드 라우팅 기법이다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 방식과 비교하여 데이터를 싱크에서 역방향으로 전송 하지 않음으로써 거리와 에너지소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.
IoT(Internet of Things)의 주요기술인 WSNs(Wireless Sensor Networks)는 위치를 기반으로 정보를 전달하거나 인증을 하는 경우가 많기에 잘못된 위치 정보는 서비스에 큰 위험이 된다. 따라서 위치 정보를 검증하는 방법은 필수적이다. 목적에 적합한 기법을 설계하기 위해서는 기존 연구들에 대한 통합적인 분석과 분류 결과가 중요하다. 본 논문은 WSN 를 대상으로 개발된 위치 검증 기법들의 특징에 대해 통합적인 분석 및 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기발표된 주요 위치 검증 기법들의 특징 분석 결과를 바탕으로 분류 기준을 설정한다. 그리고 설정한 분류 기준에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 각각의 특징과 발전 방향을 기술한다. 본 논문의 결과는 기존의 위치 검증 기법 분석 및 분류 연구와 비교해, 보다 다양한 기준을 제시하고 있다는 점에서 신규 기법의 설계시 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.
USN 기반 텔레매틱스 서비스는 텔레매틱스 시장의 성숙, 유비쿼터스 사회에 대한 열망 및 u-City 사업의 가속화 등에 기인하여, 도로 교통 인프라에 USN 기술을 적용함으로써 대두하게 된 새로운 개념의 서비스이다. 본 고에서는 USN 기반 텔레매틱스 서비스 및 시장 동향, 해외사례, 관련 특허 및 국내기술개발 동향을 살펴보고자 한다. 현재 중점을 두는 구체적인 서비스는 도로 및 교차로 환경에서의 상황정보 제공 서비스로 도로 위에 설치된 T-센서노드를 이용하여 시간 및 방향에 따라 진입하는 차량의 실시간 위치, 속도, 시간 정보를 수집한 뒤 센서 네트워크를 통해 T-베이스스테이션으로 관련 정보를 전달하고 차량 충돌이라는 교통사고를 미연에 방지하기 위한 상황인지적 서비스를 제공하는 것이다. 이를 위한 핵심 기술로 T-센서노드 기술, 센서노드 네트워크 기술 및 T-베이스스테이션 기술이 있으며 중점적으로 개발하고 있다.
실선로 전력 케이블의 부분방전 측정은 주위 전력설비의 신호들이 혼합되어 검출된다. 본시험에서는 배전전력 케이블을 대상으로 부분방전 신호의 방향 추정 시험을 하였다. 시험 조건으로 모의 선로와 활선 현장선로에서 시행하였다. 2개 HFCT 센서를 사용하여 방전 펄스를 검출하였고 미소신호를 검출하기 위하여 AMP와 필터를 설계하였다. 신호 분석을 위하여 1GS/S의 스코프를 사용하였으며 자동 방향추정 S/W를 제작하였다. S/W의 특징으로는 2개의 채널에서 동일한 펄스의 시간차를 분석하여 방향을 분석하도록 하였다. 센서의 간격이 20CM일 때 약1nS의 시간차가 발생하여 신호의 방향을 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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