본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용하고 환경 탐지용 센서를 부착한 벽면 이동형 로봇의 구현에 관한 연구로서, 대형 구조물의 안전 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등을 보조하기 위한 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜 수 있도록 강력한 진공흡착방식을 고안하여 다양한 벽면재질에도 견딜 수 있도록 설계하였으며, 바퀴형 이동방식을 택하여 높은 이동성과 제어 능력을 고려하였다. 벽면의 모서리를 이동하기 위해 이중 벽로봇 구조와 모서리 극복 이동 메카니즘을 제안하였으며 또한 환경 감지를 위한 카메라를 부착하여 시각정보 등 유용한 정보를 관리자와 통신을 통해 교환할 수 있도록 하여 지능능력과 활용성을 갖추었다.
본 논문은 진공흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용한 벽면이동형 지능로봇의 구현에 관한 연구로서, 대형 구조물의 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등에 사람을 대신하여 활용하는데 그 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜수 있도록 강력한 진공흡착방식을 고안하여 불규칙한 벽면재질에도 견딜 수 있도록 설계하였으며, 바퀴형 이동방식을 택하여 이동을 위한 구조가 단순하고 제어 능력이 뛰어나다. 또한 환경 감지용 센서와 시각정보를 관리자와 통신을 통해 교환할 수 있도록 하여 지능능력과 활용성을 갖추도록 하였다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
물리엔진은 게임에 등장하는 객체들이 실세계의 물리적 법칙을 따라 움직이는 것처럼 시뮬레이션하는 게임엔진의 한 요소이다. 본 논문은 오픈 소스로 제공되는 JBox2D 물리 엔진 라이브러리와 안드로이드 그래픽 API를 이용하여 작성한 모바일 게임의 구현 사례를 소개한다. 본 게임은 Crayon Physics로 알려진 PC 게임의 아이디어를 도입하였다. 이 게임은 사용자 캐릭터와 목표 캐릭터 사이에는 길이 끊어진 상태로 시작되며, 사용자는 끊어진 길을 잇는 다각형 물체를 만들어 사용자 캐릭터가 목표 캐릭터에 도달하도록 해야 한다. 사용자 캐릭터가 목표 캐릭터를 만나게 되면 승리하게 된다. 그러나 캐릭터 및 물체는 중력 등의 물리적 법칙에 지배를 받기 때문에 게임 사용자가 물체의 모양과 만드는 시점 등을 잘 설정해야 한다. 본 논문에서는 PC에는 없지만 모바일 단말기에 있는 LCD 터치와 가속도 센서 등의 다양한 입력 방식을 도입하였다. LCD 터치를 이용하여 사용자가 물체를 임의로 만들 수 있게 하였으며, 단말기를 기울여서 가속도 센서를 작동시켜 물체나 사용자 캐릭터를 이동시키는 방법을 도입하였다.
본 논문에서는 홀센서와 같은 자극위치 센서를 사용하지 않는 Z축 선형 영구자석 동기전동기의 초기 자극위치 추정에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Z축의 경우에 존재하는 중력에 의한 자체하중의 영향을 고려하고, 부하질량 변동에 따른 추정특성 변화를 회피하기 위한 방법을 제시하며, 2단계로 구성되어 있다. 1단계에서는 미리 정한 각도 간격의 시험 q축에 전류를 인가하여 구한 이동거리를 사용하여 근사적인 q축을 추정한다. 2단계에서는 1단계의 추정치를 초기치로 이용하며, 부하질량의 영향을 받지 않도록 하기 위하여 3개의 시험 q축에 인가한 전류에 따른 추력에 대응하는 값을 이용하여 자극위치를 정밀하게 추정한다. 그리고 Z축 PMLSM에 대한 실험 결과를 통하여 제안된 초기 자극위치 추정방법으로 부하질량 조건에 관계없이 정밀하게 자극위치를 추정함을 검증하였다.
토양수분은 지표면과 지하 영역 사이에 존재하는 수분 및 열에너지의 분배를 제어하거나, 토양 영양분, 식물 성장 및 미생물 활동과 같은 다양한 환경 과정에 영향을 미치는 핵심 구성요소이다. 토양수분은 생태수문학 및 생지화학적 역학, 저수지 관리, 가뭄 및 홍수의 경고, 토양 수분 변화에 따른 작물 수확량 등을 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 토양 수분의 정확한 측정은 필수적이며, 이러한 필요성에 따라 중력 측정법, 장력 측정법, 전기 저항법 및 시간-주파수 영역반사측정법 등의 다양한 측정 방법들이 다년간 개발되어 사용되었다. 다만, 앞선 방법들은 철저한 실험을 통해 높은 정확성을 확보하였지만, 토양 교란이 발생하는 단점이 존재하며 실험 현장 토양의 물리적, 생물학적, 그리고 화학적 특성의 보존은 매우 어려운 한계점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 단점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 레일리파를 이용한 비접촉식 비교란 토양수분 센서 개발을 목표로 한다. 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 특징적인 토양 유형에 따른 파동을 측정하고, 측정된 파동으로부터 토양 수분을 추정하기 위해 기존에 개발된 시간-주파수 방법을 활용하여 토양수분을 함께 측정하였다. 비접촉 파동신호를 토양수분으로 변환하기 위하여, fully convolutional network을 개발하였다. 개발한 모델의 결과 검증은 RMSE(Root Mean Square Error)를 활용하여 검증하였으며, 모래, 실트, 점토에서 각각 0.0131, 0.0021, 0.0034 m3 m-3으로 상대적으로 높은 정확성을 보였다. 즉, 본 연구에서 제시한 누출 레일리파를 사용한 비교란-비접촉 토양수분 측정 방법으로, 토양을 교란하지 않고 토양수분을 측정 할 수 있는 높은 가능성을 제시하였다.
본 논문은 경사 인식을 통한 비평탄 지형에서의 전동 휠체어 제어 알고리즘에 관한 내용이다. 최근 고령자가 인구가 급격하게 증가되고 있으며, 이에 따라 휠체어 사용 인구 또한 급격하게 증가되고 있다. 하지만 대부분의 휠체어는 사용자의 안전성을 확보할 수 있는 어떠한 장치 없이 사용자가 직접 제어하고 있다. 이로 인해 경사로에서는 중력의 영향으로 인한 차량 제어에 어려움을 겪게 된다. 이에 본 논문에서는 차량이 경사지에서 이동할 경우 평지에서 이동하는 것과 유사한 모션제어를 수행할 수 있도록 차량 제어 알고리즘을 제안한다. 이때 다른 센서를 적용하지 않고 사용자의 제어 입력에 대비 차량의 이동 상태를 파악하여 차량이 경사지에 이동하는 과정에서 발생하는 오차를 인식하여 이를 최소화 할 수 있도록 제어기를 구성함으로써 차량이 사용자가 원하는 상태로 제어할 수 있도록 한다. 이러한 경사에 의해 발생하는 오차 및 이에 대한 차량제어에 대해 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
인공위성의 임무분석기술 중 하나로 인공위성의 센서가 실제의 궤도상에서 감지하는 것과 거의 같은 자료를 생성하는 자세감지(attitude sensing) S/W 시스템을 개발하였다. 이 S/W 시스템은 두 개의 모듈로 구성되어 있는데, 하나의 천체력 서비스 (ephemeris service) 모듈로 4개 행성(금성, 화성, 목성, 토성)의 섭동향을 고려하여 태양과 달의 위치를 구하고 4 $\times$4 지구중력 포텐셜항을 고려하여 위성의 위치를 계산하여 준다. 또 하나는 자세감지 모듈로 위성체의 자세요소($alpha,delta$)와 태양, 지구, 달의 위치로부터 위성의 자전축에 대한 각 천제들의 시선고도각(look angle)과 이면각(digedral angle)을 산출한다. 개발된 S/W 시스템으로 무궁화 위성의 자전축과 궤도요소를 변화시키면서 모의실험한 결과를 논의하였다.
본 연구에서는 손에 들고 있는 컨트롤러를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 컨트롤러에는 3축 가속도 센서가 부착되어 있어 사용자의 움직임에 따라 가속도 신호를 생성 이를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전달한 후 분석하여 사용자의 동작을 인식한다. 입력된 가속도 신호로부터 중력 가속도를 제거한 후 동작구간을 추출하여 이를 동작 모델에 적용 가장 높은 우도(likelihood)를 갖는 동작으로 인식한다. 각 동작 모델은 HMM을 이용하여 학습되며 성능 향상을 위한 가중치 보정과정과 인식 속도향상을 위한 방법을 포함한다. 제안된 방법을 3가지의 동작 집합에 적용하여 실용화가 가능한 정도의 높은 인식 결과를 얻었다.
본 논문은 벽면 이동 로봇의 진공흡착 방법 개선에 관한 연구로서, 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜고 벽면에 흡착 및 이동할 수 있는 동작 환경을 시뮬레이션을 통해 효율적으로 설계한다. 이동로봇에 미치는 다양한 힘의 조건들을 판단하며 특히 벽의 수직방향으로 미는 힘과 챔버 내의 저압조건 등과의 상관관계를 고려하여 흡착 능력을 개선하기 위한 방법을 제시하고 실험을 통해 성능을 검증하였다 또 한 본 연구에서는 압력센서를 이용하여 실시간으로 압력을 체크 하면서 모터의 속도인 PWM의 한계치를 설정하여 압력에 따라 필요한 임펠러의 속도를 PWM으로 적절히 조절해줌으로써 흡착에 관련된 제어 능력을 개선하고 흡착에 필요한 일정 압력 값에 도달하지 못할 때 작업이 종료되는 기술을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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