테더링 서비스(Tethering Service)는 인터넷에 연결된 모바일 장비가 스스로 중계기 역할을 하여 주변의 테더링을 사용하는 장비에 인터넷 접속을 가능케 하는 서비스이다. 즉, 별도의 모무선 모뎀 없이 이동전화를 PC나 휴대기기에 연결해 언제 어디서든 무선 인터넷을 이용할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 테더링은 방식에 따라 블루투스, USB 케이블 연결, 무선랜 등이 사용되고 있으며, 이용자들은 스마트 단말기에 노트북 PC를 연결하여 인터넷 서비스를 이용한다. 테더링은 최근 OS3.0이 탑재되어 출시된 스마트 단말기에 테더링 기능이 지원되면서 관심이 급증하고 있다. 그러나 이러한 테더링의 확산은 유저들 사이에선 스마트 단말기 해킹 사이트를 통해 무료로 테더링 서비스를 이용할 수 있는 방법들이 유포되고 있으며, 부적절한 접속 방식으로 인해 사용자가 아닌 다른 유저한테 과금이 청구되는 사례도 있다. 테더링 통신 과정 중 거치는 장비들의 정보를 조작, 변조, 삭제 등이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 무선 테더링에서의 상호인증을 통한 안전한 테더링 기법을 제안한다.
A 300 meter class ROV(CROV300) is composed of three parts : a surface unit, a tether cable and an underwater vehicle. The vehicle controller is based on two processors : an Intel 8097-16-bit one chip micro-processor and a Texas Instruments TMS320E25 digital signal processor. In this paper, the surface controller, the vehicle controller and peripheral devices interfaced with the processors are described. These controllers transmit/receive measured status data and control commands through RS422 serial communication. Depth, heading, trimming, camera tilting, and leakage signals are acquired through the embedded AD converters of the 8097. On the other hand, altitude of ROV and lbstacle avoidance signals are processed by the DSP processor and periodically fetched by the 8097. The processor is interfaced with a 4-channel 12-bit D/A converter to generate control signals for DC motors an dseveral transistors to handle the relays for on/off switching of external devices.
본 연구에서는 케이블 비선형 정역학 방정식의 해로서 선박-케이블-잠수체 시스템의 정적모양이 보여지고, 선형 운동 방정식의 진동수영역해석에 의해 고유진동수가 구해진다. 또한 긴 연직케이블의 스내핑 현상을 클리핑 오프(clipping-off) 수치모형으로 이상화하여 극단장력을 계산한다.
The aerostat dynamic equation of motion has been built including the tether cable dynamic effects. A numerical program to solve the derived equation of motion has been developed. The dynamic motion of the 32m aerostat has been analyzed under discrete gust and continuous turbulence. The aerostat behaviors under discrete gust which represents a deterministic approach for determining design loads for manned aircraft are solved to verify the effect of aerostat mechanical properties on the aerostat dynamic behavior. Continuous turbulences are simulated for each given altitude, translational mean wind velocity and gust intensity. Dynamic behaviors of the 32m aerostat are simulated for each continuous turbulence conditions. Translational and vertical velocity and pitching behavior and tether reaction force are monitored for each simulation.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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