이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
고령 인구의 지속적인 증가로 인해 고령자의 안전과 관련된 문제는 주요한 관심사 중 하나로 부상하고 있다. 특히, 고령자들 사이에서 자주 발생하는 낙상 사고는 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있으며, 이를 예방하고 대응하는 것은 고령 인구의 삶의 질을 향상하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 8대의 카메라로 촬영된 영상과 센서 데이터를 통합한 낙상 감지 기법을 제안한다. 제안한 기법은 MediaPipe를 활용하여 Skeleton Keypoint를 추출하는 이미지 인식 기법과 센서 데이터에서 얻은 특징을 활용하는 센서 기반 기술을 결합하여 낙상 사고의 발생 및 방향을 효과적으로 감지할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 향후 고령자들의 생활 안전성과 의료 시스템의 효율성을 높이는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 센서 융합과 배경 추정 기법을 이용하여 연속된 영상에서 물체 영역을 검출하는 기법을 제안하였다. IR/CCD각각의 카메라로부터 얻은 입력 영상을 정렬하고 융합하는 과정을 거친 후, 각 화소 단위의 배경 모델을 추정하고 시간이 지남에 따라 이를 갱신함으로써 물체 영역을 효과적으로 검출하는 기법을 제시하고 있다. 실험은 차량을 대상으로 하였고, 카메라가 움직이는 상황과 비교적 복잡한 환경에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.
최근의 기술 발전은 무선 통신의 발달과 새로운 센서 기술은 저비용, 저전력 다기능 센서노드의 개발을 가능케 했으며, 더불어 소형화, 근거리 무선 통신 등을 통하여, 소형의 센서 노드들을 군집화되고 있다. 본 연구에서는 모바일 센서들의 위치를 반복적으로 추적하기 위한 셀 내 위치 측정을 고려한다. 반복적인 위치 추적을 통하여 센서들의 위치를 좀 더 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 수신신호세기를 이용하여 모바일 노드의 정확성을 실험하고 분석한다.
본 연구는 웰빙 환경 조성에 적합한 습도센서, 온도센서와 기류센서를 이용한 쾌적도 측정시스템에 관한 것이다. 이 측정시스템이 나타내는 쾌적도는 기류와 온도에 민감하게 나타났다. 시스템을 위한 온도와 습도 일체형 센서와 기류센서를 설계 및 제작하고, 마이크로 컨트롤러에서 센서 신호를 측정하여 ISO7730에서 나타내는 예상온열 감지수(PMV)와 쾌적감 지수(CSV)를 계산하고, 각각의 계산 값을 LCD에 표시하도록 하였다. 인위의 환경에서 실험한 결과, 본 시스템이 공기조화시스템, 자동차 기류조정시스템, 가정과 사무실 병원 등의 많은 분야에 적용이 될 수 있음을 알 수 있었다.
노약자나 만성질환자를 위하여 가정에서 분산된 무선센서네트워크 노드를 사용하는 무선센서네트워크 기반의 생체신호 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서의 생체신호 모니터링 시스템은 가장 중요한 생체 신호인 ECG와 체온을 계측하도록 구성하였으며, 무선센서 노드를 사용하여 원격지의 병원서버 또는 의사의 PC, PDA에 연결된 베이스스테이션으로 Ad-hoc 네트워크를 통해 환자 또는 노인의 건강정보를 전송하는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. 본 시스템을 통해 환자의 의료장비 비용을 절약 할 수 있을 뿐만 아니라 센서 노드는 무선센서네트워크의 강점인 Ad-hoc 통신이 가능하면서 저전력으로 동작하여 배터리의 수명을 연장할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 병원의 한층 전체의 환자나 여러 환자가 거주하는 가정 또는 시설에서 하나의 PC(또는 서버컴퓨터)로 시스템 구성이 가능하도록 시스템을 구현함으로서 베이스스테이션에서 멀리 떨어져 있는 환자의 생체 신호도 Ad-hoc 네트워크를 통해 베이스스테이션까지 전송이 가능하였으며, 이동성 제공 및 홈 환경에서 사용자에게 편리함을 가져올 수 있으리라 예상된다.
최근 장애물 감지, 경로 생성 등 많은 분야에서 여러 종류의 센서를 사용한 연구가 많이 진행되고 있다. 다중의 센서를 이용하면 개별 센서를 사용한 경우보다 정밀한 데이터의 측정이 가능하다. 이 논문에서는 효율적인 장애물 인식이나, 경로 생성을 위해 다중 센서로부터 측정된 데이터를 융합시키는 알고리즘을 제안하였고, 모의실험을 통해서는 이동 로봇의 기본 경로에 장애물이 존재한 상황에서 하나의 센서를 사용한 경우보다 최적화된 경로를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.
SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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