최근의 IoT 센서의 소형화와 센서의 소형화로 인하여 다른 센서 및 구조물들과의 간섭 및 견고성을 고려하여 더욱 복잡해 지고 있다. 최근 3D 프린팅 기술은 센서 직접 제작이나, 센서 소자를 포함하는 기구를 만드는 분야에 다양하게 적용이 되고 있다. 그 중에서, fused deposition modeling(FDM) 기술은 장비 및 소재의 가격이 상당히 저렴하며, IoT 기기의 제작이 활용이 가능한 가장 유력한 기술중에 하나이다. 그런 FDM 프린팅 기술은 플라스틱 소재 기반의 필라멘트를 녹여서 적층하여 3D 형상을 만들어 내는 기술이며, 최근에 특허 종료와 아울러 오픈 소스 기반의 저가형 프린터가 개발됨으로 일반인들에게도 널리 사용되고 있다. 이런 FDM 기술을 이용하여 출력된 출력물에 있어서 기계적 물성치는 소재의 종류와 다양한 공정 변수들에 의해서 영향을 받는다. 그 중에서도 내부 채움(infill)은 기계적 물성치에도 큰 영향을 주면, 출력 시간에도 영향을 준다. 따라서 본 논문에서 내부 채움과 기계적 물성치 및 출력 시간 사이의 관계를 규명하여, 기계 기구물을 제작할 때 출력 시간과 기계적 물성치를 고려한 최적의 내부 채움 조건 선정 방법을 제시하고자 한다. 제시된 방법을 증명하고자, 다른 공정은 모두 고정하고, 내부 채움 조건만을 변경한 인장 시편을 제작하고, 제작된 시편을 인장 실험을 통하여 내부 채움에 따른 출력물의 기계적 물성치를 비교 분석하였다.
최근 들어 보행자 내비게이션을 위한 3차원 공간데이터의 요구가 급증하고 있다. 보행자 내비게이션에 있어서, 3차원 모델은 일반인의 시각에서 구체적으로 표현되어야 할 필요가 있다. 보행자 내비게이션을 위한 공간을 상세하게 구현하기 위해서는 실외 환경뿐만 아니라 지하쇼핑센터와 같은 실내 환경에서도 적용될 수 있는 3차원 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 GPS 없이 모바일 맵핑만으로 3차원 데이터를 효율적으로 취득하기란 대단히 어렵다. 본 연구에서는 3차원 형상을 레이저 스캐너로 측정하고, 표면 텍스쳐는 CCD 센서로 취득하였으며, 계속적으로 변화하는 센서의 위치와 높이는 IMU를 통해 측정하였다. 또한 IMU의 위치데이터는 GPS의 위치보정 없이 CCD 이미지의 상대 표정을 통해 수정하였다. 연구결과로써, 디지털 카메라 및 레이저 스캐너와 IMU와의 통합을 통해 실내 환경에서 신뢰성 높고, 빠르며, 간편하게 3차원 공간 데이터를 취득할 수 있는 방법을 제안하였다.
The sensor system to measure the distance precisely from the center of the sensor system to the obstacle is needed to recognize the surrounding environments, and the sensor system is to be calibrated thoroughly to get the range information exactly. This study covers the calibration of the active range sensor which consists of camera and laser slit emitting device, and provides the equations to get the 3D range data. This can be possible by obtaining the extrinsic parameters of laser slit emitting device through image processing the slits measured during the constant distance intervals and the intrinsic parameters from the calibration of camera. The 3D range data equation derived from the simple geometric assumptions is proved to be applicable to the general cases using the calibration parameters. Also the exact 3D range data were obtained to the object from the real experiment.
최근 들어 철강의 두께 제어를 위해 고정밀도의 절대 위치 검출 센서에 대한 필요성은 증가하고 있다. 열악한 공장 환경 하에서 직선 운동하는 실린더의 절대 위치를 측정하기 위해서는 LVDT가 널리 사용된다. 본 논문에서는 1 미크론의 고해상도를 가지는 3상 LVDT 및 L/D (LVDT to digital) 변환기를 구현하였다. 이를 위하여 첫째 U, V, W 3상 정현파에 대한 시그널링을 FPGA로 설계하였다. 둘째 위치 정보에 대한 A상, B상 펄스 파형 출력 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로 성능 평가를 위하여 기존의 센서들과 비교하였다. 실험 결과 직선성 편이 오차는 0.009788 [mm] 로써 2.2% 향상된 결과를 얻었고 정현파의 왜곡률은 평균 0.0751%로 기존보다 33%의 향상된 결과를 얻어 우수한 센서임을 입증하였다.
스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.
$WO_{3}$모물질에 Pt와 $SnO_{2}$ 활성촉매를 첨가하여 수 ppm정도의 NOx를 감지할 수 있는 후막형 NOx센서를 제조하였다. 센서의 최대 감도는 $250^{\circ}C$정도에서 얻을 수 있었으나, 회복속도를 고려하여 $330^{\circ}C$에서 특성실험을 실시하였다. 기존의 $WO_{3}$를 사용한 것보다 감도, 반응 및 회복 속도가 개선되었고 또한 뛰어난 선택성과 기체흐름에 대한 안정성을 보여주었다. 농도변화에 대한 선형성이 우수하게 나타남으로 계측기에 응용가능성을 보여주었다.
최근 급속히 발전하고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 대두는 센서네트워크 산업 발전에 않은 영향을 끼치고 있다. 센서네트워크는 군사, 과학, smart home, 환경, 농업등 많은 분야에 응용할 수 있으며, 기존의 유무선 네트워크와 항께 미래를 같이할 차세대 네트워크로 평가 받고 있다. 본 논문에서는 저전력 무선 센서네트워크인 MICA2[1]를 이용하여, room size의 건물내의 공간에서 3자원위치를 인식 및 추적 할 수 있는 저가형 시스템에 대하여 설계 및 구현한다.
최근 유비쿼터스의 활용이 확장되고 있다. 헬스분야에도 예외는 아니다. 기존의 헬스 싸이클은 단지 고정된 싸이클에 현재 자신의 속도와 맥박 등의 일반적인 정보만 제공하기 때문에 장시간이나 장기간의 운동을 하기에는 시간이 지날수록 흥미도가 떨어지고, 자신에 맞는 운동을 하기도 어렵다. 본 논문에서 논의하는 헬스 싸이클은 센서 네트워크와 DB를 접목한 상증 인식 시스템을 이용하여 자신이 현재 상태와 운동 진행 상태를 분석한 맞춤 운동을 할 수 있다. 사용자는 부착된 체온센서와 심전도센서를 통해서 자신의 상태를 실시간으로 확인하게 된다. 센싱된 신호들을 효율적으로 관리하기 위해서 센서네트워크를 형성하여 모든 신호들은 싱크노드에 집중되게 된다. 이 신호들과 DB에 기록된 사용자의 과거 운동기록을 활용하여 현재 운동중인 사용자의 신체적인 상태를 체하게 된다. 이러한 상황인식을 통해서 운동자에게 위험한 요소를 제거하거나 효과적인 운동이 가능하도록 자동으로 제어해주는 것이 이 헬스싸이클의 특징이다. 또한 여기에 충격감지 센서, 유압펌프제어, Python을 이용한 3D 게임엔진을 더하여 운동시에 가상현실적인 상황을 만들고자 하였으며 장시간의 운동에도 흥미가 떨어지지 않도록 하는 것도 상기 헬스싸이클의 특징이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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