단일센서 정보를 이용한 시스템의 상태 추정보다 다중센서 정보를 이용하여 좀 더 정확한 상태추정을 수행 할 수 있는 정보 융합 기법이 많이 알려져 있다. 실제 해상관제 시스템에서 다중센서 정보를 이용하여 해상관제를 운영하고 있다. 따라서 여러 가지 다중센서 정보를 융합함에 있어서 효율적이고 실제 시스템에 적합한 융합 기술을 알아내기 위하여 기존의 여러 가지 융합 알고리즘을 분석하였다. 본 논문에서는 단일 센서 정보를 이용한 시스템 상태추정치와 다중센서 정보를 이용하여 여러 가지 융합 알고리즘을 이용한 상태추정치의 성능을 분석하였다.
단일 센서 기반의 표적 탐지 문제에서 센서의 한계 요소에 의해 탐지 성능이 제한된다. 따라서, 최근 단일 센서 기반의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방안으로 각 센서의 강점을 효과적으로 융합하는 다중 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 정보 융합을 위해서는 각 센서별 영상 획득, 각 영상의 기하학적 정합, 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기술이 필요하며, 본 논문에서는 이에 대한 기술 및 개발 동향을 소개한다.
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 이루어지는 협동적 센서융합을 이용한 화자성별분류를 제안하였다. 센서노드들은 BER(Band Energy Ratio) 기반 음성활동검출을 수행함으로써 불필요한 입력 데이터는 제거하고 관련성이 높은 데이터만을 처리 및 경판정한다. 개별적 센서노드에서 생성된 경판정 값들은 융합센터로 송신되고 전역적 결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 결합 및 융합시킨다. 센서 노드의 수가 증가함에 따라 분류화 성능이 개선되어졌으며 특히 낮은 SNH(Signal to Noise Ratio) 환경에서 성능 개선폭이 더 높게 나타남을 실험적으로 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 객체의 인식률을 높이고 객체 검출 품질이 보장되며, 환경에 강건한 3차원 공간 스캔용 ToF-Stereo 융합 센서 시스템을 제안한다. ToF-Stereo 센서 융합 시스템은 ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 값을 융합하는 방식을 사용하며, 하나의 센서가 동작하지 않더라도 다른 하나의 센서를 이용하여 계속해서 객체를 검출해 나갈 수 있다. ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 거리, 센싱 해상도, 빛 반사도 및 조도 등에 따른 품질이 달라지므로, 신뢰도 추정에 기반하여 센서의 기능을 조절할 수 있는 모듈을 두었다. ToF-Stereo 센서 융합 시스템은 ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 값을 결합하고, 신뢰도를 추정한 후 신뢰도에 따라 센서의 기능을 조절하여 두 센싱 값을 융합하므로 3차원 공간 스캔의 품질을 향상할 수 있다.
무선센서네트워크는 높은 수준의 상황정보를 추론할 수 있기 위해 이질적인 다중센서로 이루어질 필요가 있다. 다중센서에 의해 수집된 데이터를 상황 정보추론에 활용할 때 다중센서 데이터 융합이 필요하다. 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 무선센서네트워크에서의 데이터 융합할 때 센서별 가중치를 부여하는 방안을 제안하였다. 센서별 이벤트 발생빈도수를 기준으로 하였는데, 센서별 이벤트 발생 빈도수는 해당 센서가 입수한 상황데이터의 가중치를 계산하는데 반영해야 할 요소이다. 센서별 이벤트 발생빈도에 기초하여 가중치를 계산하였으며 이 가중치를 부여하여 다중센서 데이터 융합하였을 때 신뢰도가 더욱 뚜렷한 격차를 보이게 함으로써 상황정보를 추론함에 있어서 용이할 수 있었다.
다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.
이 프로젝트의 목표는 공유 공간에서의 고객 이용 시간 관리를 향상하기 위해 라즈베리 파이와 센서 기술을 활용한 자동 시간 체크 시스템의 개발입니다. 이 시스템은 로드셀, 진동 감지 센서, 그리고 LiDAR 센서, 이 세 가지 센서를 활용해 의자에서 사용자의 존재 여부를 감지하고, 사람과 물건을 구별하며, 사용자가 의자에서 일어나는 시점을 파악합니다. 특히, 고객이 의자에 앉게 되면 시스템이 자동으로 시간을 체크하여 실시간으로 이용 시간을 측정하게 됩니다. 이렇게 수집된 정보는 웹 기반의 사용자 인터페이스를 통해 제공되어, 이용 시간 관리가 보다 편리해집니다.
단일 카메라 센서를 기반으로 한 차선검출 시스템은 급격한 조도 변화, 열악한 기상환경 등에 취약하다. 이러한 단일 센서 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 센서 융합을 통해 성능 안정화를 도모할 수 있다. 하지만, 기존 센서 융합의 연구는 대부분 물체 및 차량을 대상으로 한 융합 모델에 국한되어 차용하기 어렵거나, 차선 센서의 다양한 신호 주기 및 인식범위에 대한 상이성을 고려하지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 다중센서의 상이성을 고려하여 차선 정보를 최적으로 융합하는 기법을 제안한다. 제안하는 융합 프레임워크는 센서 별 가변적인 신호처리 주기와 인식 신뢰 범위를 고려하므로 다양한 차선 센서 조합으로도 정교한 융합이 가능하다. 또한, 새로운 차선 예측 모델의 제안을 통해 간헐적으로 들어오는 차선정보를 세밀한 차선정보로 정밀하게 예측하여 다중주기 신호를 동기화한다. 조도환경이 열악한 환경에서의 실험과 정량적 평가를 통해, 제안하는 융합 시스템이 기존 단일 센서 대비 인식 성능이 개선됨을 검증한다.
이 연구에서는 다중 센서 융합과 시간적 문맥 정보의 결합을 통한 분류 정확도 향상을 목적으로 통계비 기반 결정수준 융합 기법을 제안하였다. 다중 센서 융합을 목적으로 개별 센서 자료로부터 얻어진 사후 확률의 결합에 기존 확률론적 자료 융합에서 널리 사용되어온 조건부 독립의 가정을 완화한 통계비 기반 결합 규칙을 적용하였다. 그리고 시간적 문맥 정보를 새로운 정보 근원으로 간주하고 이전 시기 자료의 분류결과로부터 추출 및 결합하였다. 이 제안기법은 통계비 기반의 틀 안에서 다중 센서의 분광정보 및 시간적 문맥 정보의 결합이 용이한 장점이 있다 제안기법의 적용성 평가를 위해 다중 시기/센서 융합의 사례연구를 수행하였다.
다른 종류의 센서에서 생산되는 데이터를 하나의 정보로 종합하는 공정으로 멀티 센서 데이터 융합이 연구되고 있으며 다양한 플랫폼에서 활용되고 있다. 항공기도 여러 종류의 센서들을 장착하고 있으며 항공전자 체계에서 이를 통합하여 관리하고 있다. 항공기 센서의 성능이 높아지면서 항공전자 관점에서 센서 정보의 통합이 점차 증가하고 있다. 센서에서 생산된 데이터를 하나의 융합된 정보로 항공기 조종사에게 전시 장비로 시현하기 위한 융합을 담당하는 소프트웨어 관점에서 정보 융합을 다루는 연구는 활성화 되지 않고 있다. 항공기에서 정보 융합의 목적은 올바른 전투상황을 조종사에게 제공하여 임무를 수행하는 데에 필요한 결정을 돕고 이를 위한 조종 업무량을 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 다양한 센서들이 운용되는 항공전자 시스템의 멀티센서데이터 융합을 위한 소프트웨어 관점에서 센서들이 생산하는 데이터가 사용자에게 종합된 정보 형태로 제공되기 위한 구조를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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