본 논문에서는 실외환경에서 주행하는 이동로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 실외환경은 실내와 다르게 바닥이 고르지 않고, 경사진 지형 등 지면에 대한 불확실성을 포함한다. 이러한 환경에서 로봇의 진행 방향을 추정하기 위해 magnetic 센서 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)가 예전부터 많이 사용되어 왔다. Magnetic 센서는 진행방향에 대한 절대 각도를 알려주며, IMU는 센서 내부에서 자이로스코프와 가속도계, 전자 나침반을 사용하여 각도 정보를 제공한다. 하지만 본 연구에 사용된 이동로봇은 전기자동차로써 자기장의 영향을 많이 받기 때문에 위 두 센서를 사용할 수가 없는 실정이다. 그래서 자기장의 영향을 받지 않는 1축 자이로 센서 3개를 이용한 자이로 모듈을 구성하여 진행방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였다. GPS와 엔코더, 자이로 센서 모듈 등을 통해 얻은 정보를 융합하여 확장 칼만 필터 알고리즘에 의한 이동로봇의 위치추정 알고리즘을 개발하였고 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 적외선 무선 센서 노드 및 무인감시카메라를 이용한 축사 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 축사 관리 시스템은 상시 축사 모니터링, 침입 감지, 전기기기 자동제어 기능을 제공한다. 첫째, 제안하는 시스템은 무인감시카메라를 이용하여 축사와 소의 상태를 24시간 모니터링 할 수 있으며, 적외선 무선 센서 노드를 사용하여 외부 침입자를 감지할 수 있다. 둘째, 전원제어기를 사용하여 축사 내부 전기기기의 전원을 제어할 수 있다. 마지막으로 스마트폰앱 프로그램을 사용하여 이들 컴포넌트를 통합하고, 테스트베드를 통해 제안하는 시스템의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 신개념의 에너지 하베스팅 기술로서 전력선의 표유전계에너지 하베스팅을 제안하였고, 저전력 무선 센서노드에 전력공급이 가능함을 실험적으로 확인하였다. 전류가 흐르지 않는 무부하 상태의 220 V 전력선에 20 cm 길이의 알루미늄 포일을 감아서 하베스팅 할 때, 하베스터 회로의 접지가 220 V 전력선의 접지선에 연결되어 있는 경우, 수집 가능한 평균전류는 900 nA, 연구실 콘크리트 바닥에 접지되어 있을 경우, 700 nA의 평균전류를 얻을 수 있음을 확인하였다. 콘크리트 바닥에 접지되어 있는 하베스터 회로의 경우 220 V 전력선으로부터 접지선을 따로 빼 낼 필요가 없기 때문에 충분히 실용적이며 알루미늄 포일의 길이를 60 cm로 느리면 약 2분 만에 저전력 무선 센서노드 구동을 위해 필요한 에너지인 약 2 mJ 만큼 하베스팅이 가능하다. 본 기술을 적용하면 유비쿼터스 센서 네트워크의 전력을 공급할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 멀티 홈 패킷 무선통신 네트워크를 위한 An Energy-efficient Topology Control 을 제안한다. 센서 네트워크의 기본적인 형태에 따라 네트워크 망의 구성 방식은 큰 차이를 가져온다. 현재 센서 네트워크의 topology control 의 많은 부분에서는 clustering을 이용하여 센서 네트워크의 lifetime 을 연장시키는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 cluster 로의 노드의 연합과 분리는 네트워크 topology 의 안정성을 혼란시킬 뿐만 아니라, BS(Base Station)가 시스템의 외부에 존재하는 경우 더 적합한 방식이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 BS 가 시스템의 내부에 존재하는 경우에 대한 sensor network의 lifetime 을 연장시키는 방안에 대해 제안 하고 있다. 이러한 시스템의 경우 BS에 가까운 지역일수록 Black-hole effect 가 발생할 가능성이 증가하게 되고 이는 네트워크의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 노드의 energy를 균등하게 사용 함 으로서 lifetime을 연장 하는 on-demand 방식의 topology control을 제시하고 이를 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 연구는 전력 계통에 상용화된 $SF_6$ GIS(Gas Insulated Switchgear) 내부에서 발생되는 부분방전 검출 방법을 개발하기 위하여, GIS의 내부에 유입되거나 생산과정에서 형성 될 수 있는 세 가지 결함들을 연구용 GIS 내부에 모의하였으며 또한 특성이 다른 센서(UHF, CT, AE)를 제작 또는 이용하여 그 부분방전 패턴 결과와 주파수 분석 결과를 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면, 동일한 결함에 의하여 센서의 검출 결과는 다르게 나타나거나 전혀 검출이 되지 않음이 밝혀졌다. 따라서, 부분방전 패턴분석을 하나의 분석방법에 의존하는 것은 바람직하지 못한 것으로 사료되며 신뢰성 있는 GIS 진단을 위하여 적합한 센서개발 및 두 가지 이상의 분석 방법이 병행되는 것이 절대적으로 필요한 것으로 사료된다.
고전의 관현악기에서부터 현대의 각종 전자악기까지, 인류는 그 문화와 시대의 변화에 따라 다양한 형태의 악기를 개발하고 활용하였다. 최근에는 전기전자 기술의 발달로 다양한 센서와 프로그램을 활용해서 여러 가지 음색과 효과를 내는 악기가 개발되고 있다. 그 중에서 사람의 움직임을 직접 감지해서 음악적 도구로 활용하는 기술이 주목 받고 있다. 이를 위해 터치 센서(touch sensor), 비젼 센서(vision sensor), 자기장 센서(magnetic sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor) 등이 응용되고 있다. 그러나 지금까지의 센서 기술로는 사람의 움직임과 관련된 위치, 속도, 가속도 등에 대한 정보를 직접 추출하기가 어렵고, 구현된 시스템도 공간의 제약을 받거나 혹은 구현된 부피가 크거나 복잡한 구성형태를 지니고 있는 문제점이 있었다. 그래서 본 논문에서는 사람의 움직임과 관련된 가속도 정보를 직접 감지해서 새로운 형태의 악기로 활용될 수 있는 시스템을 연구하고 개발하였다. 이를 위해 6개의 가속도 정보를 처리하는 기술과 DSP(Digital Signal Processor) 활용 기술, Max/MSP 활용 기술이 응용 되었으며, 소형의 시스템을 개발하기 위해 시그널 컨디셔닝(signal conditioning) 회로와 DSP 보드를 자체 개발하였다. 실험을 통해 사람의 움직임과 관련된 각종 정보가 적절한 소프트웨어의 활용으로 다양한 음색의 변화는 물론 음높이, 음량의 변화까지도 제어할 수 있음을 확인하였고, 새로운 형태의 악기로써 무대 공연이나 노래방 등에 폭넓게 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 탐지대상물체의 형상인식이 가능한 비접촉, 원격 탐지장치의 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 2극 또는 4극의 정자기장을 인가할 때 탐지 대상 물체에 의한 자기장의 자계외곡을 32개의 Hall Sensor로 감지하여 탐지 대상 물체를 인식하는 원격 감지 System을 설계하였다. 투자율에 따른 민감도는 10 이하에서 우수한 특성을 보였고 위치에 따른 민감도는 2극에서는 어느곳에 있어도 특성이 좋았고 4극에서는 중심에서는 특성이 좋지 않으나 물체가 센서 가까이에 있을 때 특성이 좋았다.
본 논문에서는 근접장-분자반응 간의 중첩을 이용한 표면 플라스몬 공명 (SPR) 바이오센서의 측정감도 평가방법을 연구하였다. 전달행렬 방법을 사용하여 다양한 형태의 중첩적분으로 정의된 광학자취 값을 계산하였고, 샌드위치 및 역샌드위치 면역글로뷸린 (IgG) 어세이에 대해서 실험적으로 측정된 수치와 비교하였다. 이론 및 실험적인 결과와의 비교를 통하여 접선 방향의 전기장을 사용한 광학자취의 경우 그 연속성으로 말미암아 가장 높은 상관계수를 얻을 수 있었으며 이때 광학자취와 측정감도 사이에 97% 이상의 높은 상관계수가 존재함을 보았다. 이러한 상관관계는 SPR 바이오센서의 측정 감도에 관한 메커니즘을 분명하게 설명하며, 분자 스케일 감도를 가지는 SPR 바이오센서 개발에 기여하게 될 것이다.
정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.
Recently, a study of intellectual smell recognition system is applied for the various fields such as control of food processing and survey of decay. A basic gas recognition system was implemented gases using four metal oxides semiconductor sensors as inputs. A CPLD chip of twenty thousand gates level was used for this purpose. The CPLD chip was designed and the availability of the one chip smell recognition system was tested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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