해양자력탐사는 다른 탐사법에 비해 측정이 간편하여 해저 지구조 및 광상자원 분포 등의 탐사에 개척자 탐사로 주요하게 사용되는 방법이다. 측정은 주로 해수면 견인 자력계와 선상 삼성분 자력계를 주로 사용하고 있다. 해수면 견인 자력계는 분해능이 높다는 장점이 있지만 독자적인 연구선을 사용해야 하고, 자기장의 세기 만 측정할 수 있는 반면, 선상 삼성분 자력계는 상대적으로 분해능이 낮지만 자기장의 벡터 삼성분을 측정할 수 있고 연구선을 단독으로 사용하지 않아도 자료를 획득할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 하지만, 선상 삼성분 자력계는 선박의 자성 영향으로 인해 측정된 자료의 까다로운 보정이 필요하다. 현재까지 다양한 방법론이 제시되었지만 점성자화의 영향으로부터 벡터 삼성분의 보정이 불가능하였다. 본 연구에서는 해수면 견인 총 자력계와 선상 삼성분 자력계를 동시에 획득하였을 경우, 회전행렬을 통하여 간단하게 선상 삼성분 자력계로 얻은 자료를 해수면 견인 자력계로 얻은 자료로 바꿔 줌으로써 선박의 점성자화 성분을 효과적으로 제거하여 벡터 삼성분 자력이상 자료를 근사하여 보정하는 방법을 고안하였다. 오차분석을 통해 약 7-25 nT의 오차가 발생한 것을 확인하였는데 이는 지자기 이상 벡터의 잔여성분과 이로부터 유도되는 점성자화의 영향으로 여겨진다. 이 방법은 해양지자기의 정확한 벡터성분을 제공함으로써 지자기 이상 벡터성분의 다양한 해석을 가능하게 할 뿐만 아니라, 판 이동 및 지질 구조 연구, 해양 자원 개발 등 탐사의 정확성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
The relationship between electrical properties of YBaCuO superconductor and externally applied magnetic field was studied to develop a magnetic field apolarity sensor. The electrical resistance of the superconductor was increased by applying external magnetic field and even after removal of the magnetic field. The behavior was related to the magnetic flux trapped in the superconductor, which penetrates through the materials by the external magnetic field. Some portion of the superconductor was changed to a normal state by the trapped magnetic flux. The appearance of the normal state yielded to enhance the electrical resistance. Electrical characteristics of the superconductor with trapped magnetic flux were extremely sensitive to the external magnetic field and showed different responses depending on the direction of the magnetic field. Considering the observed properties of the superconductor with trapped magnetic flux, a magnetic sensor was fabricated to detect simultaneously both the intensity and the direction of the magnetic field.
무선 센서네트워크에서 사용하는 센서는 PIR, 이미지, 전자파 센서와 같은 지향성 센서와 진동, 음향, 자기센서와 같은 비지향성 센서로 구분할 수 있다. 지향성 센서의 성능을 보장하기 위해서는 센서의 설치위치는 가시선이 보장되는 곳에 설치가 되어야 하므로 노드 설치 위치는 지표면보다 높은 곳에 설치가 된다. 비지향성 센서 중 진동센서의 경우 센서 특성상 지표면에 설치가 되어야 한다. 이로 인해 지표면에 설치되는 비지향성 센서는 통신 장애로 인하여 네트워크 연결성 문제가 발생한다. 본 논문에서는 센서 고유특성을 살려서 커버리지를 최대화하고, 센서노드의 설치높이를 고려한 토폴로지 구성을 통해 네트워크 연결성을 최대화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비지향성 센서는 지표면에 배치하고, 지향성 센서는 나무나 폴대와 같은 물체를 이용하여 지상에 설치하여 센서 커버리지를 최대화 한다. 그리고 설치높이가 낮은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드에 우선 연결하고, 설치높이가 높은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드와 연결하는 토폴로지를 구성하여 네트워크 연결성을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
뇌졸중 환자들은 운동장애, 감각장애, 인지장애 등 다양한 후유증을 경험하게 되며 이를 극복하기 위하여 많은 재활훈련을 받게 된다. 이러한 재활훈련은 병원에서만 이루어 질 때 보다 일상 속에서 지속적으로 수행될 때 그 효과가 극대화 된다. 이를 위해서 다양한 가정용 훈련프로그램이 보급되었지만 이를 수행함에 있어서 적절한 피드백에 제공되어 지는 프로그램 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서 3차원 깊이 측정이 가능한 키넥트 센서를 이용하여 사용자에게 필요한 피드백을 제공 받을 수 있는 가정용 운동프로그램을 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안된 프로그램은 사용자가 원할 때만 수행지식(knowledge of performance; KP) 피드백과 결과지식(knowledge of result; KR) 피드백을 선택적으로 제공하며 이러한 사용자 주도적인 선택적 피드백은 사용자의 운동효과를 극대화 시킬 것이다.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.
기존의 전파에 의존한 실내 위치측위 시스템의 한계점 발생으로 실내환경에서 정확도 향상을 위한 새로운 방법의 도입이 필요한 시점이다. 최근 생태계 모방 기술이 미래의 핵심기술이 되었고, 이에 따라 귀소본능을 가진 동물들이 지구자기장을 탐색하여 생체자석으로 위치친지에 사용하는 점을 적용한 정확한 위치 측위 방법을 연구하였다. 실내 위치측위를 위한 새로운 자원인 지구자기장의 적용 가능성을 확인하기 위해 건물구조, 구성재료를 구분하고 실제 자기장센서를 탑재할 수 있는 구조물과 데이터수집 모듈을 설계한 뒤, Fingerprint 기법의 위치측위 시스템을 구성하여 위치측위 자원으로서의 지구자기장의 적용 가능성을 연구하였다. 위치측위 시스템 성능 평가에서 기존의 무선랜이 설치된 건물에서는 지구자기장 세기 기반의 위치측위 시스템이 무선랜 기반 위치측위 시스템과 유사하거나 약 20% 성능이 높이 나타났다. 이와같이 실내 위치측위를 위한 인프라 설치가 되어 있지 않는 환경에서는 지구자기장이라는 고유의 지구자원으로 실내 위치측위가 가능하다.
최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동과 작업계획에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 상하 결합가능한 구조의 4족 로봇의 설계 및 작업 계획방법을 제안한다. 제안하는 4족 로봇은 리니어 모터를 이용하여 다리 길이를 조절하고, 팔각뿔 형태의 도킹모듈을 이용하여 상하 결합과 분리가 가능하도록 설계하였다. 또한 로봇이 다양한 환경에서 안정된 이동과 정보 수집을 위하여 지자기 센서, PSD 센서, LRF 센서와 카메라를 사용하였다. 리니어 모터를 이용한 장애물 회피 동작방법과 상하 결합 동작방법을 제안하고 구현하였다. 로봇은 다리 길이를 조절하여 장애물을 극복하고, 두 대의 로봇이 상하 결합을 통하여 협력 작업방법을 제안하였다. 두 대의 4족 로봇이 상하 결합을 통하여 4족과 6족 보행을 하고, 상부 결합 로봇의 4개의 다리를 4개의 팔 또는 2개의 팔로 사용할 수 있으며, 결합된 로봇을 이용하여 물건 옮기기 작업을 구현하고, 각 동작들을 실제 실험으로 기능을 검증하였다.
본 논문에서는 에너지 수확 센서 네트워크 시스템을 DEVS 형식론을 이용해서 시뮬레이션하고 모델링한다. 이 시스템은 주전원이나 배터리를 사용하는 싱크(마스터(master)) 노드와 에너지 수확 소자로부터 전원을 공급 받는 센서(slave) 노드로 구성 된다. 시뮬레이션을 위해 (i) 슬레이브 노드에서 에너지 수확하고 저장하는 회로의 동작을 연속적인 구간들로 분할한 후에 각 구간을 이산적인 상태로 표현하고, (ii) 마스터 노드와 슬레이브 노드의 컴포넌트들의 동작의 관계를 면밀하게 분석하여, (iii) 분석된 결과를 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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