최근 회전 회전기계의 건전성 관련 연구가 활발하게 진행중이며, 조선업의 대표적인 회전기계인 갠트리 크레인에도 이를 적용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 조선업의 갠트리 크레인의 경우 상대적으로 낮은 RPM으로 구동되고 잦은 운전과 정지가 이루어지며 충격, 소음 등의 외부환경 인자가 측정 데이터에 영향을 크게 미쳐 오차를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 조선업의 내업공정에서 사용되는 갠트리 크레인의 Hoist 모사장비를 제작하여, 운전조건(RPM) 변화와 데이터 획득 센서의 위치 차이가 획득 데이터에 미치는 오차를 통계적으로 분석하였다. 연구결과 상대적으로 낮은 운전조건에서는 센서 위치 차이에 따른 획득 데이터의 오차는 크게 발생하지 않았으나, 상대적으로 높은 운전조건에서는 획득 데이터의 오차가 크게 발생하는 것으로 확인하였으며, 회전기계의 데이터 획득 시 운전조건과 획득 센서위치가 획득 데이터에 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
코로나 팬데믹 이후 비대면 주문 결제가 뉴 노멀로 자리잡고 있다. BLE 비콘은 블루투스 페어링 없이 70m이내의 범위에서 저전력 무선 통신을 지원하는 기술로, 실내측위에 특화되어 있다. 따라서 B2C(Business to Consumeri), B2B(Business to Business)서비스를 넘어 O2O(Online to Offline)서비스를 구축하고 제공하는데에 적합하다. 그러나 비콘은 장거리 무선 통신을 지원하는 wifi에 비해 구축된 플랫폼이 적어서 이용률이 낮은 편이다. 이에 본 논문에서는 BLE 비콘을 활용한 O2O 서비스 플랫폼을 설계 및 제안함으로써 이전보다 편리한 비대면 관련 서비스 제공을 목적으로 한다. 비콘을 스캐닝할 때, 단순히 비콘이 가진 광고 데이터를 수신하는 것만이 아니라 사용자 단말기와 비콘간 실제거리가 정확히 산출되도록 한다. 해당 O2O 서비스 플랫폼은 정확한 위치 파악을 통해 쿠폰이나 할인혜택 같은 상점정보, 박물관 전시물 정보, 교통정보 등을 적시적소에 사용자에게 제공할 수 있게 될 것이다. 비콘 거리 측정실험은 비콘 측위의 특징인 실내 공간을 가정하고 수행되었다.
모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.
최근 사물인터넷의 핵심으로 비콘(Beacon)이 주목받고 있다. 사물인터넷 관련 통신기술 중 가장 빠르게 확산되고 있는 기술이기도 한다. 비콘은 사용자의 위치를 파악해 맞춤형으로 정보를 제공하는 데이터 통신 기술이다. 저전력 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy) 기술을 이용하여 사람이랑 사물 등의 위치를 파악한다. 비접촉 방식에다 최대 70m 내에서 통신이 가능하다는 점 때문에 NFC보다 더 관심을 받고 있다. 비콘은 현재 쿠폰 안내, 제품 정보 제공 등의 광고 플랫폼으로 이용하거나, 실내 측위 서비스로도 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 비콘이 사물인터넷에서 어떻게 활용되고 있는지 활용 사례에 대해서 소개 및 분석하였다. 비콘이 스마트 폰에서 벗어나 구글 글래스 및 스마트 워치 등의 웨어러블 기기와 연동되어 사용될 날이 멀지 않았다. 향후 비콘이 어디까지 확장되어 사용될지 기대된다.
위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.
영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 초음파 신호의 2차원 역추적 방법을 제안한다. 초음파 센서는 송수신 장치를 서로 쌍으로 이용하여 거리 측정 및 실내 위치 추적에 많은 연구가 되어 산업 분야에 쓰이고 있는 보편적인 기술이다. 본 논문에서는 초음파 신호를 수신기만 활용하여 임의의 초음파 송신 장치들의 신호원을 2차원 평면상으로 추적하는 방법을 제안한다. 초음파 신호를 추적하기 위해 수신기는 최소 3개를 이루어 신호를 수신한다. 3개의 수신기는 각각의 초음파 수신음의 도달 시간차를(Time Difference of Arrival, TDOA) 이용하여 방향 및 거리를 연산할 수 있다. 기존 초음파를 이용한 신호원 추적 방법은 송수신기가 쌍으로 이루어지거나 센서마다 독립적으로 설치가 되어야 하기 때문에 장치들의 시간 동기화가 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 초음파 수신기의 거리를 최소화하여 설치고 하나의 장치로 구성한다. 하나의 장치로 설치된 센서는 하나의 연산기로 처리하기에 시간 동기화 문제를 해결할 수 있다. 시간차 정확도를 올리기 위해 시간 분해능이 높은 고속 32비트 타이머를 사용하여 거리 및 방향을 빠르게 연산 및 추적할 수 있다.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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