본 연구에서는 주행 노면의 형상을 재현하는 알고리즘을 기반으로, 외란 형상 정보를 활용한 차량의 진동제어 시스템과 그 결과를 제시하였다. 시스템에 전달되는 외란으로 유발되는 과도한 진동 및 그 영향을 저감시키고 안정성을 확보하는 것은 중요한 이슈이며, 특히 자동차 분야에서는 그 요구가 지속적으로 제기되고 있다. 차량의 진동과 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 요인은 주행하는 차량 타이어에 접촉하는 불규칙한 도로면 형상이다. 따라서 이러한 외란 형상 정보를 확보하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 차체에 부착된 센서로부터 측정된 신호에 혼입된 차량의 동적 거동 영향을 배제하고 관심 도로면의 형상 정보를 재현할 수 있는 RPS 알고리즘과 이를 적용한 실험결과를 제시하였다. 이를 토대로, 예견제어 이론을 응용한 전자 제어 현가 시스템과 7 자유도 전차량 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 반능동형 작동기와 결합된 지능형 제어 시스템을 통하여 자동차의 주요 성능 지수인 승차감과 조종안정성의 개선 효과를 확인하였으며, 제안한 제어 프레임의 효용성을 제시하였다.
우리의 일상생활에서 양질의 수면은 행복 지수와 밀접한 관계가 있다. 사람들은 수면 장애를 만성 질환으로 인식하든 아니든 많은 어려움을 호소하고 있으며 일상생활에서 수면 중에 호흡 곤란을 경험하는 경우가 종종 발생한다. 수면 중에 호흡 관련 장애를 자동으로 인식하는 것은 매우 중요하나 현실적으로 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 가정에서 건강관리를 위해 모바일 기반의 비접촉 수면 모니터링을 제안한다. 수면 중 호흡 신호는 스마트 폰의 소리 센서를 이용하여 호흡 신호를 수집하고, 신호의 특징을 추출, 호흡의 주파수, 진폭, 호흡의 주기, 호흡의 패턴을 분석한다. 모바일 건강이 모든 문제를 해결하지는 못하나 개인의 건강 상태의 조기 발견과 지속적인 관리를 목적으로 하고, 일반 가정의 침실에서 스마트 폰으로 추가 센서 없이 수면 중에 호흡과 같은 생리학적 데이터 모니터링의 가능성을 보여준다.
Recently, the problem of global warming caused by greenhouse gases is getting serious due to the development of industry and the increase in transportation means. Accordingly, the need for a technology to reduce carbon dioxide, which accounts for most of the greenhouse gas, is increasing. Among them, a catalyst for converting carbon dioxide into fuel is being actively studied. Catalysts for reducing carbon dioxide are classified into thermal catalysts and photocatalysts. In particular, the photocatalyst has the advantage that carbon dioxide can be reduced only by irradiating ultraviolet rays at room temperature without high temperature or additional gas. TiO2 is widely used as a photocatalyst because it is non-toxic and has high stability, but has a disadvantage of low carbon dioxide reduction efficiency. To increase the reduction efficiency, 1-propanol was used in the synthesis process. This prevents agglomeration of the catalyst and increases the specific surface area and pores of TiO2, thereby increasing the surface area in contact with carbon dioxide. As a result of measuring the CO2 reduction efficiency, it was confirmed that the efficiency of TiO2 with 1-propanol and TiO2 without 1-propanol was 19% and 12.3%, respectively, and the former showed a 1.5 times improved efficiency.
이 연구에서는 진동법을 이용하여 케이블 장력을 추정하고 비접촉 방식으로 케이블의 변위 응답을 측정하기 위한 센서로 영상기반시스템을 적용하였다. 영상기반시스템에서 카메라는 대상 구조물과 카메라의 시야를 고려한 위치에 설치된다. 그러나 설치하려는 위치의 이미지에는 대상 구조물과 차량 등의 다른 구조물이 포함될 수 있어 구조물의 변위 응답 측정에 필요한 기준점을 인식하기 어려울 수 있다. 영상기반시스템의 설치 위치로 인해 차량이 포함된 왜곡된 이미지는 이미지 해석에서 부정확한 결과를 나타내므로 두 이미지 사이의 유사성을 산정하여 차량이 포함된 이미지를 제거하였다. 제안된 방법을 이용한 사장교 케이블의 장력을 측정하는 방법의 타당성을 확인하기 위해 공용 중인 사장교에서 진동법을 적용하여 장력을 측정하였다.
본 논문에서는 프로그램 선택 소자는 채널 폭이 큰 NMOS (N-channel MOSFET) 트랜지스터 대신 DNW (Deep N-Well) 안에 형성된 채널 폭이 작은 isolated NMOS 트랜지스터의 body인 PW (P-Well)과 source 노드인 n+ diffusion 영역 사이에 형성된 기생하는 접합 다이오드를 사용하는 NMOS-Diode eFuse OTP (One-Time Programmable) 셀을 제안하였다. 제안된 eFuse OTP 셀은 프로그램 모드에서 NMOS 트랜지스터에 형성되는 기생하는 접합 다이오드를 이용하여 eFuse를 blowing 시킨다. 그리고 읽기 모드에서는 접합 다이오드를 이용하는 것이 아니고 NMOS 트랜지스터를 이용하기 때문에 다이오드의 contact voltage 강하를 제거할 수 있으므로 '0' 데이터에 대한 센싱불량을 제거할 수 있다. 또한 읽기 모드에서 채널 폭이 작은 NMOS 트랜지스터를 이용하여 BL에 전압을 전달하므로 OTP 셀의 blowing되지 않은 eFuse를, 통해 흐르는 읽기 전류를 $100{\mu}A$ 이내로 억제하여 blowing되지 않은 eFuse가 blowing되는 문제를 해결할 수 있다.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.
본 논문에서는 음성 신호 대신 초음파 도플러 신호를 이용하여 음성을 인식하는 새로운 음성 인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 주변 잡음에 대한 강인성과 무 접촉식 센서 사용에 따른 사용자의 불편함 감소를 포함하는 기존의 음성/무음성 인식 방법에 비해 몇 가지 장점을 갖는다. 제안된 방법에서는 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 입 주변에 방사하여, 반사된 신호를 취득하고, 취득된 신호의 도플러 주파수 변화를 이용하여 음성 인식을 구현하였다. 단일 채널 초음파 신호를 사용하는 기존의 연구와 달리, 다양한 위치에서의 취득된 초음파 신호를 음성 인식에 사용하기 위해 다채널 취득 장치를 고안하였다. PCA(Principal Component Analysis)특징 변수를 사용한 음성 인식에는 좌-우 모델을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 60개의 한국어 고립어에 대해 6명의 화자로부터 취득된 초음파 도플러 신호를 인식에 사용하였으며, 기존 음성기반 음성인식 기법과 비교할 만한 수준의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 단일 채널 음성 인식 방법과 비교하여 우수한 성능을 나타내었으며, 특히 잡음 환경에서도 90 % 이상의 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문은 RFID를 이용한 이동 로봇의 목표물 탐지 및 이동 시스템에 대해 소개한다. RFID는 전파를 이용하여 원거리에서 비접촉식으로 정보를 전달하는 것이 가능한 인식 시스템으로 RFID를 통해 로봇은 비전 등 다른 시스템의 도움 없이 간단하게 주변 물체를 인식하는 것이 가능하다. 하지만 실제 작업을 하기 위해서는 인식한 물체로 이동해야 하지만 현재의 RFID 시스템은 위치 정보를 제공하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 전파의 도래 방향을 이용한 로봇 이동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 축 안테나를 이용, 목표물에 부착된 RFID 태그로부터의 수신된 전파의 크기 차이를 이용하여 도래 방향을 측정한다. 로봇은 측정 방향으로 이동하는 것으로 지도나 기준 스테이션 등의 다른 시스템 없이 간단하게 물체로 이동하는 것이 가능하다. 하지만 전파는 금속이나 액체 등 주변 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 측정 방향에 오차가 발생, 주변 장애물이 많은 복잡한 환경에서는 이동에 실패하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 g-filter 기반 오차 보정 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 현재 측정값과 이전의 보정값의 분산값들의 차이를 이용, 현재의 측정값에 포함되어 있는 오차를 낮춤으로써 로봇이 방향을 잃지 않고, 이동하는 것을 가능하게 하였다. 시뮬레이션 및 실제 로봇을 이용한 실험 결과는 복잡한 환경에서도 로봇이 성공적으로 이동하는 것을 보여준다.
본 논문은 깊이 카메라(Creative Senz3D)를 이용하여 호흡률을 측정하는 것에 대한 정확도와 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 영향 요인 분석에서는 깊이 카메라가 가지는 깊이 값에 대한 오차와 노이즈 그리고 주위 조도의 영향에 대하여 실험 연구를 진행하였다. 그 결과 깊이 카메라와 측정 대상의 거리가 증가함에 따라 깊이 값의 오차가 증가하였고 깊이 영상의 오른쪽은 실제 거리보다 깊이 값이 크게 측정되고 왼쪽은 실제 거리보다 깊이 값이 작게 측정되었다. 이에 따라 깊이 값이 영상의 영역에 따라 비대칭성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 깊이 카메라와 측정 대상의 각도가 틀어짐에 따라서도 깊이 값의 차의 오차가 증가하였으며 깊이 카메라의 노이즈는 측정 거리가 멀어짐에 따라 점점 증가하였고 노이즈를 측정하는 윈도우의 크기가 증가함에 따라 감소하였다. 주위 조도는 깊이 값에 영향을 주지 않았다. 또한 실제 상황에서 사람을 대상으로 20회 호흡을 하게 하여 깊이 카메라를 이용해 호흡률을 측정하였고 호흡률이 제대로 측정됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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