모바일 로봇 센서가 개입하여 네트워크의 단절을 억제하여 모바일 로봇 센서를 통해 센서 네트워크의 생존시간을 향상시키는 것을 목표로 한다. 센서노드가 비교적 적은 희소한 환경에서는 베터리 소모 등의 다양한 원인으로 인하여 매개체 역할을 수행하는 브릿지 노드가 제거 될 경우 해당 브릿지 하부의 네트워크는 단절되어 더 이상 쓸모없게 되는 심각한 상황을 초래하기 쉽다. 본 논문에서는, 모바일 로봇 센서가 개입하여 단절된 브릿지를 효율적으로 찾아가 그 역할을 대행함으로써 네트워크의 생존시간을 연장 시키는 것을 목적으로 하는 센서 네트워크를 설계하고 구현했다.
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.
본 논문은 레이더 센서, 비전 센서를 활용한 다중 센서 융합 기반 움직임 검지에 관한 연구를 다룬다. 레이더 센서는 다량의 물체를 검지함에 있어 센서 자체의 움직임이 발생할 경우 주변건물이나 주변 가로수와 같은 사물 혹은 물체를 차량으로 오인하는 경우가 생긴다. 비전 센서의 경우 저렴하고 가장 많이 쓰는 형태이지만 빛, 흔들림, 날씨, 조도 등 외부환경에 취약하다는 문제점이 있다. 각 센서 간의 문제점을 보완하고자 센서 융합을 통한 움직임 검지를 제안하게 되었고 실험환경 내에서 매우 우수한 검지율을 보이게 되었다 센서 간 융합에서 좌표 통일문제와 실시간 전송문제 등을 해결하였으며, 각 센서 간 필터링을 통한 비가공데이터(raw data)의 신뢰성을 높였다. 특히 영상에서는 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용하여 레이더 센서의 단점을 극복하고자 했다.
기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.
스마트폰에는 여러 센서들이 내장되어있다. 가속도 센서는 그 중 하나로 장치의 가속도를 측정한다. 세 가지의 축으로 측정되는 센서 값을 종합하고 이를 기반으로 독거노인들의 생활 패턴 분석을 통해 시간대에 따라 센서 값의 변화를 측정하여 장시간 센서 값이 변하지 않을 시 보호자에게 메시지가 자동으로 전송된다. 이를 통해 간병인은 보호자의 신변을 확인할 수 있다.
다중 시스템 정보 융합 기술은 단일 시스템으로부터 수신되는 정보들보다 좀 더 정확하고 명확한 정보를 얻기 위하여, 다양한 시스템의 정보들을 연관된 정보들과 함께 비교, 평가, 종합하여 필요한 정보를 얻는 기술을 말한다. 이러한 정보 융합에 있어 동종 시스템, 동일 주기 정보들을 수신할 수 있지만 이종 시스템, 이종 주기 정보를 수신하여 정보를 융합할 경우도 있으며 단일 시스템의 장애로 인하여 정보를 제공할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 이종 시스템의 장애 발생 시에 다중센서 융합 시스템에서 정보들을 융합하고 이 정보를 제공함에 있어서 정보 제공 주기나 상황 변화를 효과적으로 처리하기 위한 기술을 본 논문에서 제시하고자 하며 가장 간단한 융합 방식인 Convex combination 융합을 적용하여 시뮬레이션을 통하여 결과를 비교 하였다.
본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.
The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.
본 논문은 전장에서의 표적 식별을 위해 다수의 센서가 사용되는 환경에서 요구되는 융합방법론에 대해 간단히 살표 보고 이에 대한 차이점을 비교한다. 다수의 센서를 사용함으로써 각각의 센서가 가진 중복성, 보완성을 활용하여 센서가 제공하는 정보의 불확실성을 줄일수 있는 가능성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 알고리즘, Dempster-Shafer 이론 그리고 퍼지 융합 방법 등에 대한 간단히 소개하고 임의의 표적과 특성값을 설정하여 융합 알고리즘간의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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