최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.
모자이크 환경에서는 다수의 무인기가 동적 상황에 따라 자율적으로 과업을 할당하고 이를 수행할 수 있어야 하므로, 임무 자율화 시스템이 무인기에 반드시 탑재되어야 한다. UxAS (Unmanned x-systems Autonomy Service)는 미 공군 연구소에서 개발한 무인 플랫폼에 탑재 가능한 임무 자율화 시스템으로, 다양한 모듈 형태의 서비스로 구성되어 기능 확장이 용이한 구조를 가지고 있다. 그러나, 현재 UxAS는 상황인식 기능의 부재로, 운용자로부터 자율화 수행 요청 명령을 수신한 경우에만 임무 자율화를 수행하는 단점이 있다. 본 논문에서는 UxAS의 임무 자율화 절차를 분석하고, 상황 인식 기능을 적용하여 동적 상황 변화에 따라 운용자의 명령 없이 임무 자율화 절차를 수행할 수 있도록 UxAS 개선 방안을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 개선된 임무 자율화 절차를 검증하였다.
ASC(Avionics System Computer) was developed to control weapon delivery and navigation sensors, and to perform man-machine interface with pilots for XKO-1 aircraft. The data communications between ASC and UFC(Up Front Controller), DC(Data Concentrator) were implemented by RS422 serial data bus. Also, SCIL(Standard Computer Interface Library) was designed to facilitate control and management of the computer hardware resources and is embedded in the ASC. These structures have a merit of noise immunity and a reduction of wire harness for signal lines, and enable OFP(Operational Flight Program) programmers to use the SCIL easily without knowing hardware details. Manufactured system was on installed on XKO-1, and peformed for BIT(Built In Test) and interface test with UFC and DC. The test results show that it meets the system requirements.
이더넷을 기반으로 한 네트워크에서 노드 간 파일전송을 위해 대표적으로 사용되는 프로토콜로 TCP/IP 기반의 FTP (file transfer protocol)와 UDP/IP 기반의 TFTP (trivial file transfer protocol)가 있다. 단순 기능을 수행하는 펌웨어 수준의 소프트웨어를 탑재한 내장형 시스템의 경우 자원(프로세서의 성능 및 메모리 용량 등)의 한계로 인해 네트워크 스택의 경우 IP와 UDP의 조합으로 구축한 경우가 많다. 따라서 이를 기반으로 한 TFTP가 많이 선호되고 있다. 예를 들어 환경감지용 센서 또는 부트로더, 그 외 데스크톱 PC의 PXE (preboot execution environment) 부팅 기능 등에 널리 사용되고 있다. TFTP는 파일전송을 위해 stop-and-wait 방식의 운영으로 인해 전송과정에서 많은 대기시간이 발생한다. 본 논문에서는 이 전송 대기시간을 최소화하여 최종적으로 기존 TFTP보다 더 빠르고 호환성을 제공하는 QuTFTP (quick UDP trivial file transfer protocol)를 제안한다.
위치기반서비스(LBS)는 차량 항법 시스템(CNS)이나 위치추적, 여행안내 등의 다양한 목적에서 사용되고 있다. 최근에는 모바일 하드웨어의 발전으로 인하여 소형 모바일 핸드셋에서 수행되는 다양한 위치기반 서비스 응용 소프트웨어가 개발되고 있다. 현재 개인용 컴퓨터나 셋탑박스, PDA 환경에서는 차량 항법 시스템이 널리 사용되고 있지만 모바일 핸드셋은 제한된 크기의 디스플레이 환경으로 인하여 위치기반 도로안내 시스템에서 사용하기에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 모바일 핸드셋 환경에 적합한 새로운 라우트맵 시각화 시스템을 제안한다. 이 방법은 기존의 경로표시 방법인 turn-by-turn 방식과 line drive방식이 가지는 단점을 해결하여 작은 크기의 핸드셋 디스플레이 환경에서도 효과적으로 경로를 표시하고 손쉽게 인식할 수 있도록 한다. 이를 위하여 전체 적인 경로가 유지되면서도 경로를 요약하여 볼 수 있는 간략화 알고리즘을 사용하였으며, 다단계 경로 시각화를 통하여 복잡한 형태의 경로를 확대/축소하는 방법을 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 turn-by-turn 방식의 단점인 전체 경로를 살펴볼 수 없다는 문제점을 해결하였으며, 또한 다중 레이어에 의한 경로 표시방법으로 라인 드라이브 방식보다 편리한 사용자 인터페이스를 제공한다.
전자해도시스템(ECDIS)에서 사용되는 공인 디지털해도인 전자해도는, 최근 2018년까지 국제해사인명안전협약(SOLAS) 선박에 대한 의무탑재가 결정됨에 따라 많은 선박에서 사용되고 있다. 또한, 전자해도는 국제수로기구(IHO)의 간행규정에 따라 각국 수로국이나 공인된 기관에서 간행되므로 공인된 해양지리정보로서 항해목적 이외에도 해양의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나, 기본적으로 전자해도는 공인된 ECDIS 장비에서 사용되도록 공급체계가 제시되어 있으며, 또한, IHO의 전자해도 보안표준인 S-63을 적용하여 제공되는 경우가 많으므로 비 항해용 목적의 전자해도 수요에는 효과적으로 대응하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 ECDIS에서 사용되는 항해목적의 수요와 비 항해용 수요를 통합적으로 대응할 수 있는 전자해도 통합공급서비스체계에 대한 방안을 제시하며, 제시된 방안을 검증할 수 있는 통합공급시스템의 구현결과를 제시한다.
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)와 추측 항법 시스템인 DR(Dead Reckoning)을 혼합 구성한 수신보드의 운영을 위한 Embedded 운영체제를 설계하고 구현 하였다. 이 운영체제는 실시간으로 인공위성으로부터 수신되어지는 Raw Measurement 획득, GPS 항법, 자세 결정, 통합항법, 위성 추적을 수행하는 태스크들을 우선순위 기반으로 처리하는 선점형(Preemptive) 스케쥴링 방식을 채택한 실시간 운영체제 이다. 본 논문에서는 자세 결정용 GPS와 DR 센서를 이용한 통합시스템보드를 위한 실시간 운영체제의 개발 환경, 운영체제의 구조와 개발 내용에 대해 언급하였다.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
Saitov, Dilshat;Choi, Jeong Won;Park, Ju Hyun;Lee, Suk Gyu
대한임베디드공학회논문지
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제3권2호
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pp.102-108
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2008
This paper describes a mapping and localization based on wave algorithm[11] and Kalman filter for effective SLAM. Each robot in a multi robot system has its own task such as building a map for its local position. By combining their data into a shared map, the robot scans actively seek to verify their relative locations. For simultaneous localization the algorithm which is well known as Kalman Filter (KF) is used. For modelling the robot position we wish to know three parameters (x, y coordinates and its orientation) which can be combined into a vector called a state variable vector. The Kalman Filter is a smart way to integrate measurement data into an estimate by recognizing that measurements are noisy and that sometimes they should ignored or have only a small effect on the state estimate. In addition to an estimate of the state variable vector, the algorithm provides an estimate of the state variable vector uncertainty i.e. how confident the estimate is, given the value for the amount of error in it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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