궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다.
Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in all areas of production, including production management, facility operation, and quality management, and an integrated standard information system. When producing LCD polarizer products, it is most important to link trace information between data generated by individual production processes. All systems involved in production must ensure that there is no data loss and data integrity is ensured. The large-capacity data collected from individual systems is composed of key values linked to each other. A real-time quality analysis processing system based on connected integrated system data is required. In this study, large-capacity data collection, storage, integration and loss prevention methods were presented for optimization of LCD polarizer production. The identification Risk model of inspection products can be added, and the applicable product model is designed to be continuously expanded. A quality inspection and analysis system that maximizes the yield rate was designed by using the final inspection image of the product using big data technology. In the case of products that are predefined as analysable products, it is designed to be verified with the big data knn analysis model, and individual analysis results are continuously applied to the actual production site to operate in a virtuous cycle structure. Production Optimization was performed by applying it to the currently produced LCD polarizer production line.
코드 분할 다중 접속 기법은 주파수 선택적 페이딩에 강인하고 높은 주파수 재사용 효율 특성으로 인해 열악한 수중 환경에서의 유망한 매체 접속 제어 기법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 최근 수중 매체 접속 제어기법의 성능 분석이 모의실험을 통해서 뿐만 아니라 해상 및 저수지에서의 실제 실험을 통해 이뤄지고 있다. 이에 본 논문에서는 수중 코드 분할 다중 접속 기법의 순방향 링크에 대한 트랜스시버를 설계한다. 수조 실험을 통해 코드 분할 다중 접속 기법의 수중 환경 적용 가능성을 검증하며, 수조 실험으로 얻어진 결과를 바탕으로 개선된 성능의 트랜스시버를 설계하고 모의실험과 저수지 실험을 통해 성능 개선을 확인한다. 사용자 데이터는 월시 부호를 사용하여 다중화되며, PN 획득 과정을 통해 위상 오류 정정 및 PN 부호 역확산을 수행한다. 또한 성능 향상을 위해 인터리빙 기법과 높은 오류 정정 효율을 가지는 채널 부호화 기법을 사용한다. 결과적으로 두 개의 다중화 데이터는 모두 오류 없이 복원되었으며, 세 개, 네 개의 다중화 데이터는 15% 이하의 오류율로 복원되었다.
ISFET를 이용하여 환경 감시, 산업 공정 제어 및 의용 기기 등 각종분야에 적합한 무선 원격 측정시스템을 구현하였다. 이 시스템은 원거리에 놓여진 측정 장비와 전체 장비를 제어할 수 있는 개인용 컴퓨터로 구성되어진다. 측정 장비에서 구해진 데이터는 RF 송신기로 개인용 컴퓨터에 전송되고 전송된 데이터는 개인용 컴퓨터에 의해 처리된다. 제안된 시스템은 3 채널의 ISFET 신호를 전송하기 위해 시분할 멀티플렉싱 방식을 이용한다. 측정 장비는 인식번호를 가지고 있기 때문에 PC로 많은 수의 측정 장비를 제어할 수 있다. 구현된 시스템의 동작특성은 양호했으며 pH-ISFET을 이용한 실험에서 0.1pH의 정확도를 가지는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
개인 식별 번호는 개인화된 그리고 상업적인 서비스 상에서의 사용자 인증에 가장 보편적으로 사용되는 기술이다. 따라서 사용자는 자신이 사용하고자 하는 서비스에 접근할 때 PIN 정보를 입력하고 사용자 인증을 수행해야 한다. 하지만 개인 식별 번호 입력과정은 사용자가 매번 입력을 해야 하는 부담감을 줄 뿐 아니라 공격자가 어깨너머공격을 시도할 경우 보안이 취약해 지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰과 스마트워치를 이용한 인증 기법을 소개한다. 먼저 기존의 기법에서 스마트워치의 센서 정보만을 통해 분석하는 경우의 문제점에 대하여 확인해보았다. 이를 바탕으로 스마트폰과 스마트워치 모두에서 사용자의 센서 정보를 수집하고 이를 통해 인증하는 방법을 제안하였다. 만약 관찰된 가속도 센서 정보가 높은 연관성을 보이게 될 경우 사용자 인증이 성공적으로 이루어지게 된다. 인증 기법에 대한 테스트를 위해 삼성 갤럭시 노트5와 소니 스마트워치2를 사용하였다.
Strapdown Inertial navigation systems consist of an inertial sensor assembly(ISA), electronic modules to process sensor data, and a navigation computer to calculate attitude, velocity and position. In the ISA, most gryoscopes such as RLGs and FOGs, have digital output, but typical accelerometers use current as an analog output. For a high precision inertial navigation system, sufficient stability and resolution of the accelerometer board converting the analog accelerometer output into digital data needs to be guaranteed. To achieve this precision, the asymmetric error and A/D reset scale error of the accelerometer board must be properly compensated. If the relation between the acceleration error and the errors of boards are exactly known, the compensation and estimation techniques for the errors may be well developed. However, the A/D Reset scale error consists of a pulse-train type term with a period inversely proportional to an input acceleration additional to a proportional term, which makes it difficult to estimate. In this paper, the effects on the acceleration output for auto-pilot situations and the effects of A/D reset scale errors during horizontal alignment are qualitatively analyzed. The result can be applied to the development of the real-time compensation technique for A/D reset scale error and the derivation of the design parameters for accelerometer board.
본 연구에서는 쿼드로터형 비행체 개발을 위한 선행연구로서 1축 자세 제어장비를 개발하고, 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. 두 개의 모터와 프로펠러로 구성된 시소형 1축 자세 제어장비가 제작되었고, 추력 시험을 통해 공력 파라메터를 도출하였다. Matlab/Simulink를 이용하여 시스템의 응답을 추정하였고, 자세 센서와 자세 제어 컴퓨터를 탑재하여 실험을 수행하였다. 시뮬레이션과 실험 데이터를 비교하여 실험 시 발생하는 정상상태 오차에 대한 원인을 파악하고, 사용된 자세알고리즘과 자세 제어 컴퓨터에 대한 성능 검증하였다. 본 과정을 통해, 쿼드로터형 무인항공기 자세 제어를 위한 선행 필수 기초자료를 획득하였다.
넓은 지역에 광범위하게 분포되어 있는 통신용 무선기지국은 관리에 많은 어려움이 있다. 특히 산간 오지에 있는 무인 통신무선 기지국은 위급한 상황 발생시에 접근에 많은 어려움을 겪고 있다. 대형 통신회사들은 송수신 정보만 원격으로 관리하고 있고 실제 시설 유지를 책임지고 있는 지역 중소기업 협력업체들은 이러한 기술을 보유하고 있지 않아서 일일이 현장 방문을 통하여 확인하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 넓은 범위에 산재해 있는 무선기지국내의 온도, 습도, 화염 발생여부, 전원 동작 여부를 실시간으로 모니터링 하여 클라우드 서버에 보내 사무실에서 실시간 모니터링을 통하여 관리하며 위급시 경고 메시지 전송 등이 수행이 가능한 시스템을 클라우드 서버 구축을 통하여 IoT 센서 기술을 이용하여 구현한 내용을 제시하고자 한다.
비상체가 자세를 유지하기 위한 자세기준에는 비상체의 무게중심을 지나 서로 직교하는 3축을 취하는데 그것을 각각 롤(roll)축, 피치(pitch)축, 요(yaw)축 이라 부른다. 자세측정 장치는 이 3축에 대한 변동을 검출하는 센서이다. 본 논문에서는 HMD에 자세측정 장치를 부착하고. 이동로봇플랫폼에 팬틸트를 장착하여 카메라를 제어한다. 가속도센서는 진동에 매우 취약하기 때문에 센서데이터에 노이즈가 심하게 발생하며, 센서데이터를 매핑(mapping)하는 과정에서 데이터들의 간격이 많이 벌어지는 문제도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 평균필터와 Cosine Interpolation을 적용하여 팬틸트 동작을 방해하는 요소를 제거하였다. 제안한 성능을 평가하기 위해 실외환경에서 HMD에 부착한 센서데이터를 원격으로 전송하여 이동로봇에 탑재된 팬틸트 카메라를 제어하였다. 실험결과 약간의 지연은 발생하였으나 비교적 안정하게 팬틸트 카메라가 제어됨을 확인할 수 있었다. 또한, 이동로봇은 평지나 경사면 등 어떠한 지형에서도 주행이 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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