본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 RSS(Received Signal Strength) 기반 무선 센서네트워크에서의 거리 식별코드를 이용한 거리측정 알고리즘(LAtu)을 제안하고 이를 기반으로 위치인식시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 제안한 거리측정 알고리즘의 Ranging 정확도 성능과, 제안한 거리측정 알고리즘을 적용해서 개발한 위치인식시스템(System(LAtu))의 위치측정 오차 성능을 실제 위치인식 실험을 통해 IEEE 802.15.4 표준규격의 채널모델(LAieee)을 적용한 위치인식 시스템(System(LAieee))과 비교분석하였다. 성능분석의 결과, Ranging 정확도의 성능은 이동모듈과 비콘모듈간의 거리($D_{MM-BM}$)가 2m의 경우는 LAtu가 IEEE 802.15.4 표준규격의 채널모델(LAieee) 보다 34%정도 더 우수하였고, $D_{MM-BM}$가 5m 이상인 경우에서도 LAtu가 LAieee 보다 평균 5% 정도 더 정확하였다. System(LAtu)의 위치측정 오차 성능은 System(LAieee)에 비해 강당에서 1cm, 강의실에서 4cm 정도로 근소하게 낮았다.
다양한 환경에서 작업을 수행하고 있는 아동 로봇이 작업을 수행하며 목표지점으로 정확하게 이동하가 위해서는 정밀한 위치 측정 시스템이 필요하다. 본 논문에서 특정 위치에서 이동로봇의 정밀한 위치 측정을 위한 새로운 고정밀 도킹센서를 제안하였다. 제안된 도킹 센서는 Linear CCD와 2개의 초음파 센서로 구성되어 있다. 도킹 센서는 단순한 마크가 있는 평면과 센서 사이의 횡방향 위치 (x)와 종방향 위치 (y), 각도(${\theta}$)를 측정한다. 2개의 초음파 센서는 각센서의 거리정보를 이용하여 종방향 위치와 각도를 측정하고, Linear CCD는 횡방향 위치틀 측정한다. 전방향 이동로봇에 적용하여 제안된 센서의 성능을 확인하였다. 실험 결과로부터 종횡 lmm 이내, 각도 $0.2^{\circ}$ 이내의 반복정밀도를 갖는 고정밀의 도킹 센서 성능을 확인할 수 있었다. 제안된 도킹 센서는 이동로봇의 정밀한 도킹에 활용될 수 있다.
전자나침반(DMC)은 실내의 전자기적 요소나 강한 자성체 건물구조에서는 쉽게 방해를 받던 나침반보다 실내에서 간섭에 강한 특징을 가지고 있다. 그리고 초음파 센서는 물체와의 거리를 계산해 줄뿐만 아니라 값싼 센서로서 경제적인 이점을 가지고 있어 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 자율 이동 로봇의 구동에서 전자나침반과 초음파 센서를 이용한 SLAM의 구현에 대해 연구하였다. 로봇의 특성상 한정된 센싱 데이터만으로 방향과 위치를 파악하고 그 데이터 값으로 가능한 빠르게 위치 측정을 하여야 한다. 그러므로 자율 이동 로봇에서의 SLAM 적용함으로 위치측정의 구현과 지도 작성을 수행한다. 그리고 SLAM 구현상의 주된 연구 중의 하나인 Kid Napping 문제에 중점을 두고 연구한다. 특히, 위치 측정의 구현을 수행하기 위한 데이터의 센싱 방법으로 초음파 센서를 사용하였고 비슷한 위치의 데이터 값이 주어지거나 사전 정보 없는 상태에서는 로봇의 상태를 파악하기 위해서 전자 나침반을 사용하였다. 그래서 자율 이동 로봇의 위치를 정확하게 측정하기 위해서 활용하였다.
본 논문은 수중 운반체의 위치추정을 위해 사용되는 센서들의 시뮬레이션에 의한 측정값 생성 방법을 기술한다. 수중 로봇의 경우 항법의 실제 운항 실험에 많은 시간과 경비가 소요되며, 다양한 조건에서의 알고리즘 검증을 위해 실험 조건을 임의로 변화시키기 어렵다. 따라서 수중 항법의 시험 검사를 위해서는 실제 환경에서의 실험 전에 시뮬레이션을 통한 성능의 검증이 필수적이다. 본 연구에서는 거리 측정 센서, 깊이 측정 센서, 속도 측정 센서 그리고 자세 측정 센서들을 대상으로 실제 측정 상황에서 발생 가능한 불확실성들을 반영하여 센서 측정값을 시뮬레이션에 의해 구하는 방법을 구현한다. 측정값은 가우시안 잡음, 비정상 측정값, 그리고 측정치 사이의 상관관계에 의한 불확실성을 포함한다. 또한 각각의 센서들에 대하여 측정값의 불확실성은 물론 측정 시각도 불확실성이 포함되어 결정된다. 시뮬레이션을 통해 구해진 측정값에 대하여 통계적인 방법으로 불확실성에 관한 변수들을 구하고 센서 측정값의 설계시에 목표하였던 불확실성 변수 값들과 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션에 의하여 구한 센서 측정값을 위치 추정 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 로봇의 실제 위치와 추정 위치를 비교하는 방법으로 실제 활용 가능성을 보인다.
수중음향 위치시스템은 해상뿐만 아니라 수중 표적의 위치 측정에 널리 쓰이고 있다. 최근에 이러한 시스템은 해양 시설물의 설치나 수중 구조물의 검사 등 여러 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 이들 시스템은 잡음이 섞인 수신 신호와 파랑에 의한 측정 선박의 불규칙한 운동 등으로 인하여 위치 오차를 포함하고 있기 때문에, 이 논문에서는 위치의 정도를 높이기 위하여 단기선(SBL) 음향 위치 시스템에 칼만 필터를 적용시켰다. 필터에 의해 결정된 최적 위치는 원래의 잡음이 섞인 위치보다 개선된 것을 시뮬레이션과 기존의 실측 자료를 이용하여 비교 확인하였다.
위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.
본 논문에는 무선 랜 기반 위치 추적 시스템을 이용하여 실내에 주차된 자동차 위치에 도달하기까지의 방향과 거리 정보를 제공할 수 있는 앱 어플리케이션 설계를 제안한다. 기존 WPS 기능에 삼각측량법을 더하여 정확도를 높이고 실내에 주차된 차량의 위치 관리가 용이하게끔 하는 것을 목적으로 두었다. 이를 위해 WPS와 전파의 세기를 이용한 삼각측량법을 적용하여 설계한 알고리즘을 제시한다. 프로그램 코드 개선 및 구체화는 해당 알고리즘을 가상 환경에서 구현하였다. 스마트폰의 동기화 센서를 이용하여 실시간으로 DB 서버를 접속함으로서 시간 차이로 인해 측정된 위치 정확성이 저하되는 문제를 보정하였다. 따라서 제안한 앱 어플리케이션은 GPS 통신이 불안정한 실내 및 지하에 주차된 자동차의 위치를 사용자가 찾아내는데 효율성을 제공할 수 있다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
최근 미세먼지는 국내에서 중요한 사안으로 되어가고 있다. 왜냐하면 미세먼지는 호흡기 질환, 안과 질환과 같은 수많은 질병을 불러일으키기 때문이다. 본 연구는 GIS 공간분석 기술을 이용하여 PM10 관측소의 위치에 대한 적정성을 평가하기 위하여 공간정보의 활용 사례를 제시하였다. 미세먼지 측정소 최적 위치를 평가하기 위한 공간정보 활용사례는 국가 공간자료와 건강위해성과 밀접하게 관련있는 PM10 측정 자료의 최적 위치와 함께 조사되었다. 서울시에는 31개 관측소가 있으며, 이들 측정소에서 관측된 PM10 자료를 가지고 추정된 PM10 농도는 공간보간기법을 적용하여 적정한 측정소 위치평가기법을 제시하는데 적용하였다. 서울시에서 PM10 측정망의 농도지도와 IDW와 크리깅 방법으로 추정된 농도는 강우량, 유동인구, 초등학교 위치정보와 같은 국가공간정보와 비교하였다. 일평균, 계절평균, 연평균 등의 PM10 농도는 현재의 PM10 측정소 위치와 위치적정성을 분석하는데 사용하였다. PM10농도는 2015년 유동인구와 지역 통계분석법에 적용된 계산된 PM10 분포와 비교하였다. 국가공간데이터는 PM10 오염분포와 부가적인 PM10 모니터링 사이트를 분석하는데 적용 가능하였다. 본 연구의 향후 연구과제는 PM10 모니터링 측정소의 새로운 위치를 선정하는데 사용된 국가공간정보의 활용성을 제안하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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