도심지환경에서 정확한 차량 위치를 추정하기 위해서는 종방향 속도가 필요하다. 이러한 종방향 속도는 노면경사, 즉 차량의 피치각(Pitch) 산출을 통해서 가능하다. 하지만 단일 센서와 알고리즘을 이용한 피치각 추정에는 정확한 값을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정확한 피치각 추정을 위해 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 CF(Complementary Filter)로 구성된 ACF(Adaptive Complementary Filter)를 이용하여 IMU(Inertial Measurement Unit)의 프로세스 노이즈와 측정에러를 주행환경에 맞게 조절하고, 이에 GPS(Global Positioning System)와 OBD(Onboard Equipment) 데이터를 융합한다. 그리고 노면 경사 모델에 따른 필터에 시스템 모델 최적화를 위해 IMMKF(Interactive Multiple Model Kalman Filter)를 사용하여 주행환경에 적합한 최종 피치각을 추정한다.
본 논문은 시력이 떨어지고 보행이 불편한 고령자의 이동을 지원하는 지능형 6족 이동 로봇에 대한 연구이다. 센서 및 소형카메라를 장착한 6족 지능형 이동 로봇은 다양한 보행 및 회전, 이동 속도 조절 등의 이동 능력과 다양한 센서를 이용한 장애물 회피, 위협 상황 인식, 경사보행, 물체영역의 인식 및 추적 등의 기능을 가지며, 로봇에 연결된 선을 이용해 고령자의 보행을 유도한다. 로봇의 안정된 보행을 위한 모터의 제어방법, 센서 및 영상인식을 통한 로봇의 환경인식, 그에 따른 로봇의 지능적이고 능동적인 대응, 감지된 환경정보를 신속하게 무선통신을 통해 필요한 고령자 또는 보호자에게 전송하는 방법 등을 구현하였다. 한 다리에 3자유도를 가진 18관절 6족 로봇으로 구현되어 비평탄 지형에서도 안정된 보행구현은 물론 다양하고 부드러운 동작을 취할 수 있으며 강력한 구동 능력을 위해 디지털 슈퍼토크 서보모터를 사용하였고, 위험 상황 인식을 위해 3축 가속도 센서, PIR(초전)센서, 불꽃센서, 연기센서, 적외선, 초음파 거리감지 센서, 조도센서, 터치센서, 온도/습도 센서, 음성인식센서와 카메라를 통한 영상인식 등을 센서 융합에 의해 구현함으로써 상황인식의 정확도를 높이고 고령자들의 길안내 시 위험을 조기에 예측하여 전달하는 에이전트 역할을 수행하도록 설계되었다.
IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.
본 논문에서는 Esp8266 모듈과 Node.js, TCP/IP 소켓 통신을 이용하여 소형경량 데이터 통합장치를 설계하였다. 본 장치는 Wifi연결 기능을 지원하는 Esp8266모듈을 사용하여 서버와 클라이언트를 구성하고, TCP/IP의 소켓 통신을 사용하여 양방향 데이터 전송을 지원하도록 구성하였다. 서버는 Node.js 운영체제를 사용하여 구성하고 Mysql을 사용하여 데이터를 통합할 수 있게 하였으며, 네트워크는 홈 네트워크와 같이 공유기를 중심으로 사설 IP를 부여하여 Esp8266이 각각 독립적인 IP를 가지게 설계하였다. 본 장치는 양방향으로 데이터를 전송 할 수 있고, 서버 측에서 각각의 클라이언트 데이터들을 저장할 수 있으며 또한 Wire-Shark를 통해 양방향으로 전송되어지는 데이터의 흐름을 확인할 수 있어서 소형의 실시간 데이터 통합 및 융합 장치로 활용할 수 있다.
In this study, a new thin films passivation technique using Zn with high electronegativity and $MgF_2$, a fluorine material with better optical transmittance than the sealing film materials that have thus far been reported was proposed. Targets with various ratios of $MgF_2$ to Zn (5:5, 4:6 and 3:7) were fabricated to control the amount of Zn in the passivation films. The Mg-Zn-F films were deposited onto the substrates and Zn was located in the gap between the lattices of $MgF_2$ without chemical metathesis in the Mg-Zn-F films. The thickness and optical transmittance of the deposited passivation films were approximately 200 nm and 80%, respectively. It was confirmed via electron dispersive spectroscopy (EDS) analysis that the Zn content of the film that was sputtered using a 4:6 ratio target was 9.84 wt%. The Zn contents of the films made from the 5:5 and 3:7 ratio targets were 2.07 and 5.01 wt%, respectively. The water vapor transmission rate (WVTR) was determined to be $38^{\circ}C$, RH 90-100%. The WVTR of the Mg-Zn-F film that was deposited with a 4:6 ratio target nearly reached the limit of the equipment, $1\times10^{-3}\;gm^2{\cdot}day$. As the Zn portion increased, the packing density also increased, and it was found that the passivation films effectively prevented the permeation by either oxygen or water vapor. To measure the characteristics of gas barrier, the film was applied to the emitting device to evaluate their lifetime. The lifetime of the applied device with passivation was increased to 25 times that of the PLED device, which was non-passivated.
우리나라의 도시화 비율이 증가함에 따라 도시열섬으로 인한 도시 열 환경의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 2012년에 출범하여 급속도로 발전을 이룬 세종특별자치시의 도시 열 환경 분석을 위해 열섬포텐셜을 이용하였다. 우선 도심지의 비율 및 변화율을 분석하기 위해 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상을 기반으로 연구지역의 시계열 토지피복도(2013년~2015년, 2017년)를 생성하였다. 그리고 취득된 위성영상에서 제공하는 두 가지 열적외선 밴드에서 산출된 밝기온도와 자동기상관측망 자료와의 정확도 평가를 통해 연구에 활용할 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드와 지표면 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하였으며, 이를 기반으로 산출된 열섬포텐셜 변화분석을 수행하였다. 분석결과, 연구지역의 행정구역별 도심지 변화율이 크게 관측되는 지역의 지표면온도는 주변지역 보다 $3^{\circ}C{\sim}4^{\circ}C$ 높고, 열섬포텐셜 또한 $4^{\circ}C{\sim}5^{\circ}C$ 높게 관측되었다. 하지만 도심지 변화율이 크고 녹지의 비율이 높은 지역에서는 열섬현상이 완화되는 경향을 보였다. 이를 통해 면적대비 도심지가 차지하는 비율이 높아지면 열섬을 유발할 가능성이 증가하지만 녹지를 통해 열섬을 완화 시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다.
최근 임베디드 소프트웨어가 다양한 분야에서의 개발이 두드러지면서 그 요구사항들도 다양해지고 있다. 그 중 이슈화되고 있는 것 중 하나가 하드웨어와의 종속성을 반영한 체계적인 개발방법을 제시하는 것이다. 기존의 개발방법들은 하드웨어와의 밀접한 관계, 여러 유사 도메인에 대한 고수준의 재사용성 요구 등 임베디드 소프트웨어가 갖고 있는 특성들을 효과적으로 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 제품계열적 접근방법을 통해 효율적인 임베디드 소프트웨어 개발방법을 제시하기 위한 개발프로세스 모델 설계방법을 제안한다. 개발프로세스 모델의 설계 중점은 먼저 효율적 요구사항 도출기법으로 디렉토리 방식의 도메인 스코핑 방식과 IDEF0 기반 비즈니스 모델을 제안한다. 다음으로 서비스 구조 기반의 컴포넌트 도출방식과 하드웨어 종속성을 고려한 아키텍처 설계 방식을 제안한다. 마지막으로 제안한 개발프로세스 설계모델이 어떻게 임베디드 소프트웨어 개발에 적용되는지를 보이기 위해 다중센서데이터 융합시스템에 적용한 결과를 설계과정마다 제시한다.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내 외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55~60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.
일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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