• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.15-22
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• 2019

무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1278-1282
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• 2009

In apartment type of housing, if resident's vehicle is registered in central control office and RFID TAG is issued, identification can be recognized from the time of entrance into parking lot and intelligent parking guide system can be activated based on the residents' profile. Parking Guide System leads a vehicle to the available parking space which is closest to the entrance gate of the vehicle's owner. And when residents forget where they parked their cars, they can query to the Parking Guide and Management System and get responses about the location. For the correct operation of this system, it is necessary to find out where the residents' cars have parked in real time and which lot is available for parking of other cars. RFID is very fancy solution for this system. RFID reader gathers the ID information in RFID TAGs in parked cars and updates the DB up to date. But, when non-residents' cars are parked inside apartment, RFID reader cannot identify them nor know the exact empty/occupied status of parking spaces because they don't react to RFID reader's query. So for the exact detection of empty/occupied status, we suggest the combined use of ultrasonic sensors and RFID. We designed a tree topology with intermediate data aggregators. The depth of tree is normally more than 3 from root (central office) to leaves (individual parking lots). The depth of 2 in tree topology brings about the bottleneck in communication and maintenance. We also designed the information fields used in RFID networks and Sensor Networks.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.783-791
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• 2018

낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.71-76
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• 2022

In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5842-5861
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• 2019

A current autonomous vehicle determines its driving strategy by considering only external factors (Pedestrians, road conditions, etc.) without considering the interior condition of the vehicle. To solve the problem, this paper proposes "An Optimal Driving Support Strategy(ODSS) based on an Genetic Algorithm for Autonomous Vehicles" which determines the optimal strategy of an autonomous vehicle by analyzing not only the external factors, but also the internal factors of the vehicle(consumable conditions, RPM levels etc.). The proposed ODSS consists of 4 modules. The first module is a Data Communication Module (DCM) which converts CAN, FlexRay, and HSCAN messages of vehicles into WAVE messages and sends the converted messages to the Cloud and receives the analyzed result from the Cloud using V2X. The second module is a Data Management Module (DMM) that classifies the converted WAVE messages and stores the classified messages in a road state table, a sensor message table, and a vehicle state table. The third module is a Data Analysis Module (DAM) which learns a genetic algorithm using sensor data from vehicles stored in the cloud and determines the optimal driving strategy of an autonomous vehicle. The fourth module is a Data Visualization Module (DVM) which displays the optimal driving strategy and the current driving conditions on a vehicle monitor. This paper compared the DCM with existing vehicle gateways and the DAM with the MLP and RF neural network models to validate the ODSS. In the experiment, the DCM improved a loss rate approximately by 5%, compared with existing vehicle gateways. In addition, because the DAM improved computation time by 40% and 20% separately, compared with the MLP and RF, it determined RPM, speed, steering angle and lane changes faster than them.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권2호
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• pp.91-101
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• 2006

현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨 없이 언제 어디서든 자동차와 대화 및 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 기반으로 웹상에서 차량의 무선 원격진단과 관리 가능한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 본 논문에서 제안하는 컷앤콜백 매커니즘을 사용하여 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 본 논문에서는 CDMA 기반의 지능형 차량 정보시스템의 설계 기법을 설명한다. 또한, 제안한 시스템의 구현을 통한 시스템의 성능분석이 이루어진다. 실험결과, 웹 클라이언트의 요구에 의한 차량단말의 초기 접속 응답 시간은 평균 10.302초를 보였으며, 초기 접속 완료 후 646.44ms의 응답시간을 보였다. 또한 차량 단말에 의한 CAN 센서노드의 응답시간은 평균 6.669ms를 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권2호
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• pp.63-70
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• 2009

This paper proposes a novel path finding approach of a mobile robot using RF strength in sensor network. In the experiments based on the proposed method, a mobile robot attempts to find its location, heading direction and the shortest path in the indoor environment. The experimental system consisting of mesh network shares node data and send them to base station. The triangulation and the proposed Grid method calculate the location and heading angle of the robot. In addition, the robot finds the shortest path by using the base station attached on it to receive data of environment around each node. Kalman filter reduces the straight line error when the robot estimates the strength of received signal. The experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm.

• Ocean Systems Engineering
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• 제7권2호
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• pp.157-177
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• 2017

This research is based on the concept of safety airbag to design a self-rescue system for the autonomous underwater vehicle (AUV) using micro inertial sensing module. To reduce the possibility of losing the underwater vehicle and the difficulty of searching and rescuing, when the AUV self-rescue system (ASRS) detects that the AUV is crashing or encountering a serious collision, it can pump carbon dioxide into the airbag immediately to make the vehicle surface. ASRS consists of 10-DOF sensing module, sensing attitude algorithm and air-pumping mechanism. The attitude sensing modules are a nine-axis micro-inertial sensor and a barometer. The sensing attitude algorithm is designed to estimate failure attitude of AUV properly using sensor calibration and extended Kalman filter (SCEKF), feature extraction and backpropagation network (BPN) classify. SCEKF is proposed to be used subsequently to calibrate and fuse the data from the micro-inertial sensors. Feature extraction and BPN training algorithms for classification are used to determine the activity malfunction of AUV. When the accident of AUV occurred, the ASRS will immediately be initiated; the airbag is soon filled, and the AUV will surface due to the buoyancy. In the future, ASRS will be developed successfully to solve the problems such as the high losing rate and the high difficulty of the rescuing mission of AUV.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 하계학술대회 논문집
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• pp.888-891
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• 1991

In this paper, we have shown a new approach of neural networks for mobile robot motion control under an indoor refracted environment. The vehicle has two powered wheels and four passive casters which support a free motion. And it also uses sonar sensors, infrared sensors, Internal odometer, and contact sensors. Two experiments were conducted to demonstrate our objectives. The first one is that the vehicle executes a reflexive motor control to maintain a constant distance to the boundary. The second one is that as well as the boundary following, the vehicle makes a block obstacle avoidance during its path. Without prior knowledge of external environment. we have accomplished the tasks by employing a simple, reactive stimulus-response neural network scheme associating sensor data with the vehicle's action.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.106-116
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• 2011

USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.