지자기를 측정하여 방위각을 추정하는 방법은 매우 오래전부터 사용되어 왔다. 그러나 실내외의 금속 구조물 때문에 지자기에 외란이 발생하여 추정된 방위각에 오차가 발생하는 경우가 많다. 이를 보정하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔지만 오차를 줄이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 측정된 지자기 센서 값을 LSTM 구조의 신경망에 적용하여 방위각을 추정하는 방법을 제안한다. 신경망을 학습시키기 위해서는 데이터의 사전 처리가 매우 중요하며, 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서, 지자기 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, EKF를 사용하여 지자기 센서 값을 균등하게 샘플링하는 방법으로 학습 데이터를 생성하였다. 4개의 은닉층을 사용하여 평균 방위각 추정 오차가 0.9도인 결과를 얻었다.
본 논문은 차량감지를 위해 자기센서를 이용하여 자기신호를 측정하고 형상을 분석한 결과에 관한 것이다. 자기센서는 하니웰사의 MR센서를 이용하였고, 센서의 성능을 알아보기 위해 3축의 길이가 1.2 m인 자기장 발생장치를 제작하여 자기장 감지능력을 측정하였다. 차량감지는 주행차로와 비 주행차로에 센서를 설치한 후 감지여부와 차체의 크기가 다른 7개 차량에 대해서 자기장을 측정하였다. 또한 SUV와 소형 차량의 주차구역과 비 주차구역에 센서를 설치하고 자기장 형상을 분석하였다. 마지막으로 차량의 각 부분별 자기장 형상을 측정하였다. 측정 결과 주행차로에 자기장 형상은 비 주행차로의 경우보다 자기장 첨두치가 크며 복잡한 형상을 보여 센서의 설치 위치로 주행차로와 주행차의 방향을 구분할 수 있었으며, 차체가 클수록 자기장의 변화가 커서 차량 종류를 식별할 수 있었다. 또한 차량의 각 부분별 자기장의 변화를 측정하여 형상을 분석하였다.
최근 많은 전자 기기들이 무선센서 네트워크 기술들을 접목하면서, 다양한 종류의 센서들이 무선센서 네트워크로 연결하여 사용할 수 있게 되었다. 하지만, 이런 무선센서 네트워크 장비들은 다양한 종류의 네트워크 기술들을 사용하는 데, 각각의 네크워크 기술에 따라 장단점이 존재한다. 따라서 이런 장단점을 잘 고려하여 적용하려는 분야와 목적에 부합할 수 있도록 최적으로 잘 선택하여야 한다. 특히 자기장 관련 센서는 다른 센서들과 달리 복잡한 센서 데이터를 처리함에 있어서, 자기장 센서만의 독특한 특징과 성질이 존재하기 때문에, 개발 초기에 잘 이해한 후에 설계를 하여야 한다. 본 논문에서는 자기장 필드에 발생하는 자기장 센서 데이터의 비선형 데이터를 처리할 수 있는 저가이면서 소형의 웨어 러블 장비를 제안하였다. 또한 무선 센서 네트워크 기술들을 선택하는 방법에 대해서 논의를 하고, 실제 자기장 센서 장치들이 네트워크로 구성하는 방법을 소개하였다. 결론적으로 개발된 웨어러블 자기장 센서장치가 구성하는 무선 센서 토포러지를 제시하고, 이 무선센서 네트워크 망에서 실제 데이터 전송의 성능 및 효능을 보였다.
스마트폰을 이용한 실내 위치 추적 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트폰의 이동 경로를 지도에 표시하기 위해서는 대부분의 스마트폰에 내장되어 있는 지자기 센서를 이용하여 방위각을 추정해야 하는데, 주변의 쇠구조물에 의한 자기장의 왜곡과 스마트폰의 기울어짐 때문에 방위각 추정 오차가 발생한다. 본 논문에서는 정지 상태에서의 지자기 센서의 보정 방법과 스마트폰의 기울어짐에 대한 보정 방법을 제시한다. 또한 스마트폰에서 자북과 도북의 차이에 의한 방위각 오차를 보정하는 방법을 제안한다.
산업 전반에 걸쳐 자기장 센서에 대한 연구나 제품개발이 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이런 제품의 단가를 낮추기 위해서는 초기 개발단계에서부터 자기장 필드와 자기장 센서의 특징과 최종제품의 특징들을 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 특히, 자기장 필드는 비선형 데이터를 처리하는 계산이 복잡하여 실제로 사용하고 응용하기에는 매우 어렵기 때문에, 이렇게 측정된 자기장 센서값들을 정확하게 계산하기 위해서는 고가의 장비나 복잡한 알고리즘이 필요한 추세였다. 하지만, 본 논문에서는 기존 조이스틱의 특징을 이해한 상태에서 자기장 센서의 고유한 특성과 특징을 소개하면서, 자기장 센서를 사용하는 웨어러블 조이스틱을 개발하기에 적합하고 간단하면서도 기능을 충족하는 디자인 및 개발 방법들을 제시하였다. 특히, 기존 조이스틱의 기계적인 특징과 자기장 센서의 특성을 서로 잘 고려한 후에, 기존 조이스틱의 본질적인 문제인 기계적인 마모와 문제점들을 해결하고자 기계적 구성이나 선들이 필요없는 자기장 센서를 이용하여, 저가의 웨어러블 조이스틱 장치의 디자인 및 개발 할 수 있는 설계요소 및 방법들을 소개하였다. 본 논문의 개발결과로 실제 사용자 테스트를 수행하여, 본 논문의 장비를 처음 접하는 사용자들도 쉽게 이용하여 기존 조이스틱과 같이 정확하게 제어할 수 있음을 보였다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
자기 센서와 액추에이터는 산업과 의료 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 센서와 액추에이터의 기반의 통합시스템은 기계 및 전자 기기들의 일반적인 조합으로써 메카트로닉스로 정의된다. 최근에 자기 무선 센서와 액추에이터가 개발되어지고, 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히 이 메커니즘은 자성 물질 및 물리적 현상에 관한 것으로 자기의 세기의 따라 달라진다. 그러나 이들 연구의 경계는 명확하지 않다. 따라서, 자기 마이크로 로봇, 자기액추에이터 및 센서들을 포함한 새롭고 정확한 정의가 필요하다. 본 연구에서는 의공학 및 재활을 위한 자기 메카트로닉스의 진보되고 확장된 개념을 혈관 재활을 위한 무선 펌프 시스템과 모션 감지 시스템을 중심으로 소개하고자 한다.
본 논문에서는 저가의 MEMS 관성 센서와 지자기 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 자세측정장치(ARHS)를 구현하였다. 저가형 IMU센서와 MCU를 이용하여 운동 자세각을 계산하는 DCM 알고리즘을 설계하고, 3축짐벌에 장착하여 연산결과의 정확도를 측정하였다. DCM 알고리즘을 이용 연산된 자세각의 정확도는 roll 및 pitch에 대하여 약 1.1%로 나타났으며, yaw각의 경우는 3.7%로 나타났다. Yaw 각의 경우에는 스텝핑 모터를 구동하는 실험환경에 따른 교란의 영향으로 그 오차가 상대적으로 크게 나타난 것으로 평가되었다. 짐벌 실험장치를 이용한 센서의 검증에서 더욱 정밀한 실험을 위해서는 주변 환경 요인에 대한 제어가 요구될 것으로 보이며, 실험장치의 스테핑 모터 구동 시 발생하는 진동 및 자기장의 영향과 실험 장치의 금속성 구조물의 영향으로 생각되는 센서 데이터의 오차 및 불안정 상태를 차단할 수 있는 장치의 보완이 필요할 것으로 보인다. 그리고 지자기 센서의 경우 좁은 범위의 측정에 추가하여 넓은 범위의 측정도 보완되어야 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 현재 서비스 중인 지자기를 이용한 위치인식 서비스를 더울 효율적이고 정확하게 이용하기 위해, 스마트폰 카메라 기능을 이용한 이미지 인식 서비스 기술을 융합하여 상호 보완적이고 완성적인 실내 위치인식 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 스마트폰 카메라와 지자기 센서를 이용하여 특정 인프라 구축 없이 데이터 분석만으로 실내 측위 시스템 구현을 목표로 한다.
이 논문에서는 운전자의 운전 패턴을 분석하기 위한 멀티 센서 기반의 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 센서를 통해 얻어진 주행 데이터의 상관 관계를 비교, 분석하여 주행 패턴을 인식한다. 가속도 센서에 작용하는 중력값과 지자기 센서의 방향 데이터을 통해 각 운전 패턴을 인식하는 정확도를 높이는데 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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