전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.
In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.
다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
본 논문은 수중 음파 센서 네트워크의 패킷 전송률을 높이고 에너지 소모량을 줄이기 위한 협력 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 노드에서 가상 안테나 배열이라고 부르는 분산 안테나들이 같은 패킷들을 전송하고, 수신노드에서는 수신된 패킷들을 결합하여 패킷 손실률을 낮춘다. 따라서 높은 전송 손실, 전파 지연 및 주위 잡음과 같은 수중 채널의 고유 특성을 고려한 채널 특성 기반의 협력 전송 기법은 중계노드들을 통한 높은 다이버시티 이득을 제공하여 수중 음파 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 송신노드에서 채널 상태, 거리 비용, 각 노드 당 남은 에너지를 고려하여 이웃노드들 중에서 목적지와 중계노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과는 OPNET Moduler를 통해 제안된 방법의 평균 에너지 소비, 패킷 전달 비율, 응답 시간 측면에서 비-협력 기법 및 SPF(Shortest Path First) 기법보다 향상된 성능을 보여준다.
Wang, Changwon;Kim, Young;Lee, Seung Hyun;Sung, Nak-Jun;Min, Se Dong;Choi, Min-Hyung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.654-670
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2020
Workers at construction sites are easily exposed to many dangers and accidents involving falls, tripping, and missteps on stairs. However, researches on construction site monitoring system to prevent work-related injuries are still insufficient. The purpose of this study was to develop a wearable textile pressure insole sensor and examine its effectiveness in managing the real-time safety of construction workers. The sensor was designed based on the principles of parallel capacitance measurement using conductive textile and the monitoring system was developed by C# language. Three separate experiments were carried out for performance evaluation of the proposed sensor: (1) varying the distance between two capacitance plates to examine changes in capacitance charges, (2) repeatedly applying 1 N of pressure for 5,000 times to evaluate consistency, and (3) gradually increasing force by 1 N (from 1 N to 46 N) to test the linearity of the sensor value. Five subjects participated in our pilot test, which examined whether ascending and descending the stairs can be distinguished by our sensor and by weka assessment tool using k-NN algorithm. The 10-fold cross-validation method was used for analysis and the results of accuracy in identifying stair ascending and descending were 87.2% and 90.9%, respectively. By applying our sensor, the type of activity, weight-shifting patterns for balance control, and plantar pressure distribution for postural changes of the construction workers can be detected. The results of this study can be the basis for future sensor-based monitoring device development studies and fall prediction researches for construction workers.
A key component of autonomous navigation of intelligent home robot is localization and map building with recognized features from the environment. To validate this, accurate measurement of relative location between robot and features is essential. In this paper, we proposed relative localization algorithm based on 3D reconstruction of scale invariant features of two images which are captured from two parallel cameras. We captured two images from parallel cameras which are attached in front of robot and detect scale invariant features in each image using SIFT(scale invariant feature transform). Then, we performed matching for the two image's feature points and got the relative location using 3D reconstruction for the matched points. Stereo camera needs high precision of two camera's extrinsic and matching pixels in two camera image. Because we used two cameras which are different from stereo camera and scale invariant feature point and it's easy to setup the extrinsic parameter. Furthermore, 3D reconstruction does not need any other sensor. And the results can be simultaneously used by obstacle avoidance, map building and localization. We set 20cm the distance between two camera and capture the 3frames per second. The experimental results show :t6cm maximum error in the range of less than 2m and ${\pm}15cm$ maximum error in the range of between 2m and 4m.
RFID(Radio Frequency Identification)란 정보를 읽거나 쓰기 위한 반도체 칩을 내장하고 정보의 전송을 위해 안테나를 사용하는 무선주파수 시스템을 말한다. 이렇게 전송된 정보를 수집 및 여과하는 미들웨어, RFID코드와 관련된 정보를 저장하고 있는 객체정보서버, 이력정보가 저장된 위치정보를 가진 객체이력서버, 코드와 관련된 물품정보가 있는 서버의 위치를 알려주는 RFID 검색서비스 등이 RFID 서비스 네트워크를 구성한다. 따라서 검증 실험에서와 같이 측정 분석 결과는 리더 간 전파 간섭이 발생하지 않기 위해서는 안테나 단에서 수신되는 power 레벨이 최소한 -55dBm을 유지해야만 전파 간섭이 발생하지 않을 것으로 생각되고, 안테나와 테그의 인식 거리는 최대 7m가지도 가능하지만, 원활한 인식을 위해서는 3-4m이내에서 사용되어야 바람직 할 것으로 생각된다.
RFID(Radio Frequency Identification)란 정보를 읽거나 쓰기 위한 반도체 칩을 내장하고 정보의 전송을 위해 안테나를 사용하는 무선주파수 시스템을 말한다. 또 이렇게 전송된 정보를 수집 및 여과하는 미들웨어, RFID코드와 관련된 정보를 저장하고 있는 객체정보서버, 이력정보가 저장된 위치정보를 가진 객체이력서버, 코드와 관련된 물품정보가 있는 서버의 위치를 알려주는 RFID 검색서비스 등이 RFID 서비스 네트워크를 구성한다. RFID 태그가 부착된 물품에 대한 생산자 정보, 유통 경로, 상태 등의 정보를 저장하여 활용하기 위한 곳을 말하며 DB 시스템을 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 검증 실험에서 측정분석 결과는 리더간 전파 간섭이 발생하지 않기 위해서는 안테나단에서 수신되는 power 레벨이 최소한 -55dBm을 유지해야만 전파 간섭이 발생하지 않을 것으로 생각되고, 안테나와 테그의 인식 거리는 최대 7m 까지도 가능하지만, 원활한 인식을 위해서는 3-4m이내에서 사용되어야 바람직 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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