• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.364-370
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• 2008

최근 무선통신 및 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 확대로 다양한 환경에서 정보를 수집, 가공 할 수 있게 되었다. 특히 센서들의 크기가 소형화되면서 노드의 개수도 많아짐에 따라 이웃노드와의 채널간섭 및 충돌, 에너지 소모 등의 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 지하공간에서 효율적인 통신을 위하여 비컨을 사용하고 TinyOS기반으로 설계 및 구현하여, 멀티홉 메쉬 구조에 적합한 무선 센서 네트워크를 구축하였다. 구현한 프로토콜은 비컨 간의 충돌방지를 위한 스케줄링을 제공하여 안정적인 Association이 가능하도록 하였으며, NAA(Next Address Assignment) 기법을 이용하여 동적인 주소할당과 재사용을 지원한다. 또한 실시간 정보처리를 위한 지식정보 서버를 구축하였다. 끝으로 실제 테스트베드 구축을 통하여 화재, 대기오염 등 다양한 환경에서의 높은 전송률을 가짐을 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.