모바일 센서 네트워크는 기존의 위치가 고정된 무선 센서 네트워크와는 다르게 비컨 노드와 일반 노드가 모두 움직일 수 있기 때문에 위치 측정 알고리즘이 일반적인 무선 센서 네트워크 환경의 알고리즘 보다 어렵다. 특히 모바일 센서 네트워크에서 노드의 움직임이 빠를 경우 기존의 위치 측정 알고리즘으로는 원하는 시간 내에 위치를 측정할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 모바일 센서 네트워크에서의 위치 측정 알고리즘을 제안하고 성능을 향상시켜 실시간에 위치를 측정할 수 있는 기법을 연구하였다.
최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.
본 논문에서는 센서네트워크에서 노드의 위치를 추적할 때 기존의 삼각측량을 위해 세 개의 센서간의 거리를 이용하여 계산하는 방법 대신 두 쌍의 센서간의 거리를 이용하여 위치추적을 할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 두 개의 센서로부터 인식되는 위치의 정확성을 높이기 위해 관성센서를 사용하여 플립 오류를 해결할 수 있으며 센서 네트워크상에서 노드의 위치를 측정할 수 있는 새로운 방법임을 증명하였다.
센서 노드의 위치에 따라서 수집되는 정보의 가치가 결정되기 때문에 센서 네트워크에서 센서 노드의 위치는 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 인접 노드에 대한 정보와 수신되는 신호의 세기를 이용해서 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 이용하면 노드가 알고 있는 정보를 이용해서 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 더욱이 위치를 알고 있는 앵커 노드를 기준으로 위치를 모르는 미지 노드에 대한 상대적인 위치를 찾을 수 있어서 전체적인 센서 노드의 분포를 쉽게 알 수 있다. 그리고 동적인 시스템인 센서 네트워크에서 제안한 기법을 구현하기 위해서 UML의 여러 다이어그램 중에서 유즈케이스 다이어그램 액티비티 다이어그램, 상태 머신 다이어그램을 이용해서 분석 및 설계를 하였다. UML을 이용하기 때문에 노드 위치 추정 시스템에서 제안 기법의 각 기능에 대한 흐름을 정확하게 파악할 수 있었다. 그리고 센서 노드들의 위치가 작은 오차를 가지고 추정됨을 확인하였다.
본 논문에서는 차량이 자동으로 도로를 추적하는 자율주행을 실현하기 위한 선행조건으로서 자기차선의 자장으로부터 차량의 위치와 방향을 추정하기 위한 시스템을 제안한다. 자기차선에 사용되는 원통형 영구자석인 단일자기원에 자기 쌍극자 모델이 적용될 수 있음을 검증하기 위해서 자기센서를 이용하여 위치에 따른 원형 영구자석 자장의 3축 성분을 측정하고 실험 데이터를 자기 쌍극자 모델과 비교하였다. 실험 데이터를 기반으로 한 모델을 이용하여 자장의 3축 성분에 의하여 센서의 위치를 추정할 수 있음을 보인다. 단일 자기원에 검증된 자기 쌍극자 모델을 자기차선으로 확장하고, 센서의 위치와 방향에 따른 자장의 3축 성분의 실험 데이터를 획득한다. 실험 데이터의 맵핑을 이용하여 자장의 3축 성분에 따른 센서의 위치와 방향을 추정한다. 자기차선 상에서 차량의 위치와 센서를 제안된 방법에 의해 추정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 차선추적에 적용한다.
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.
본 논문은 센서네트워크 환경에 설치된 전력선통신 기반 영상 송수신 장치의 영상정보를 수신하는 기능과, CSS기반 SDS-TWR Ranging을 지원하는 센서모듈로부터 거리정보를 수신하여 제안하는 위치인식 알고리즘을 적용시키고 이동노드의 위치정보를 보여주는 모니터링 기능을 개발하였다. 전력선통신 기반 영상 송수신 장치는 장소의 제약 없이 전기 플러그가 있는 곳이면 사용이 가능한 장점이 있고, 주변의 상황을 확인하기 어려운 센서모듈의 단점을 보완하였다. 그리고 제안한 위치인식 보정 알고리즘은 SDS-TWR의 위치인식 오차 116.8cm를 80.5cm로 위치인식의 성능을 향상시켰으며, 대부분의 위치인식 오차가 1m 내외로 보정함을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 모니터링 기능은 센서 네트워크 및 다양한 환경에서 적용이 가능하여 위치인식 시스템의 서비스 품질의 향상에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 논문에서는 영구자석형 동기전동기의 벡터제어를 수행하는데 필요한 회전자의 위치, 특히 기동시의 초기 회전자 위치를 정확하게 검출하기 위하여 자기식 위치 센서를 사용하는 방법을 제안한다. 기존에는 홀센서의 출력 신호를 사용하여 초기 회전자의 위치를 판단하거나 이러한 센서를 사용하지 않는 센서리스 방식으로 제어를 수행하였으나 이 방법들은 위치 오차가 발생하고 정확도가 떨어지기 때문에 실용성 측면에서 만족스럽지 못하였다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 자기식 위치 센서(magnetic position sensor)를 사용하여 초기 회전자의 위치를 검출하고자 한다. 이 방식을 사용하여 동기전동기의 초기 회전자 위치 검출이 부정확하여 벡터제어 시스템에서 전동기의 기동특성이 나빠지는 문제점을 해결하며, 소용량의 벡터제어 인버터를 저가격화하는 목적으로 자기식 위치 센서를 속도 및 위치 검출에 사용함으로써 자극 검출용의 홀센서와 회전속도 측정용의 로터리 엔코더를 하나로 통합하여 가격을 절반 이하로 낮추는 방안을 제안한다.
카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 자체 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지시한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 고정밀 위치 측정이 가능한 카오스 로봇에서의 방위각 센서를 설계하기 위한 VF 컨버터와 방위각 센서를 설계하는 기법을 제시하였다.
스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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