General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
점검 장비 S/W의 기존 방식 중에서 Visual C++등과 같은 RAD도구를 사용한 S/W 설계 기술은 간단한 메뉴의 변경 및 점검항목의 추가 등이 필요한 경우 매번 수많은 지휘단계와 코딩 및 플래시 디자인 수정, 재 컴파일, 배포 등과 같은 복잡한 단계를 거쳐야 하는 번거로움과 시간낭비를 초래한다. 또한 구현 시 수 많은 보안사항들이 포함되어 있어 작업자에 의한 기밀 유출이 우려되며 각종 무기체계 정비유지를 위한 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 고도의 진단 능력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 상용의 RIA기술과 진단 지식 기반 XML데이터로 구현한 COTS 고장진단시스템 설계기술을 제안한다. 제안된 방식은 기존 방식의 문제점을 보완하고, 점검시간 단축 및 성능 향상, 사용성, 유지보수의 용이성을 향상시킨다.
센서 웹은 무선 네트워크 환경의 기술 발전과 센서의 소형화로 물리적 환경에 대해 실질적인 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 센서와 원격 센싱 서버가 무선 연결을 통하여 데이터 저장소로 데이터를 전송하고, 센서 노드에 의해 수집된 정보에 대한 모바일 웹 서비스를 위해 지그비 (ZigBee) RF 기반의 프레임워크를 설계한다. 본 논문의 제안 시스템은 센서의 관리와 SOA 기반의 센서 웹 접근 제공을 위한 센서 네트워크의 통합 플랫폼이다. 본 논문은 SOA 기술과 센서 네트워크를 결합하고 센서 노드를 웹 관점으로 구성하고 센서 웹에 접근하는 사용자에게 높은 성능, 확장성, 신뢰성과 유용성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 프레임워크의 성능 향상을 위해 모바일 메시지 변환 모듈, SOAP 메시지 처리 모듈, WSDL 메시지 생성기 그리고 모바일 웹 서비스 모듈을 센서 웹서버에 각각 구현하였다. 본 논문에서 제안한 근거리 무선 통신 시스템의 성능 평가는 NS-2 시뮬레이션을 통해서 분석하였다.
홈서비스로봇은 지능적으로 인간과 상호작용하고 스마트하게 서비스를 제공하기 위해 주변 환경에 대한 충분한 공간정보를 파악하고 있어야 한다. 따라서 인간과 로봇이 공조하여 맵빌딩을 수행할 경우 보다 효율적으로 태스크를 수행하기 위한 상호작용 방식에 대해 연구할 필요가 있다. 본 연구는 우선 청소용 로봇의 맵빌딩 태스크를 분석하여 맵빌딩수순(태스크우선/방우선), 표시창 설치(본체/본체+리모컨), 로봇 유도방식(푸쉬방식/풀방식), 피드백 제시양식 (GUI/GUI+TTS)등 4 가지 디자인 요인을 추출하고 그에 대한 잠정적 해결안을 제시하였다. 디자인 요인과 잠정적 해결안을 실험 변인과 수준으로 정의하고 맵빌딩 태스크의 수행도와 행태에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 이를 위해 총 8종류의 실험용 프로토타입을 제작하고 16명의 가정주부를 대상으로 사용성 평가를 실시하여 실증적인 데이터를 수집하였다. 실험결과 맵빌딩 수순이라는 측면에서는 예상과 같이 태스크우선 방식보다는 방우선 방식에서 우수한 태스크 수행도를 보였다. 표시창 설치라는 디자인 요인에 대해서는 리모컨에 표시창이 부착되어 있는 경우 높은 작업수행도와 주관적 만족도를 나타냈다. 로봇 유도방식 측면에서는 예상과는 달리 풀방식과 푸쉬방식 사이에서 태스크 수행도에 큰 차이를 발견할수 없었고 오히려 푸쉬방식에 대한 높은 주관적 만족도를 나타냈다. 피드백 제시양식에 대한 분석결과에서도 예상과 달리 TTS에 의한 부가적인 조작지침 제시는 부정적 이라는 사실을 발견하였다. 맵빌딩을 통해 환경정보를 취득하기 이전 청소용 로봇의 자율성은 초보적인 상태이기 때문에 사용자는 단지 이동성이 있는 가전제품과 상호작용하고 있다고 볼 수 있다. 따라서 총체적으로 보아 전통적인 가전제품을 조작할 때 사용되는 리모컨기반 상호작용방식을 청소용 로봇의 빌빌딩 과정에서도 선호하는 것으로 보인다.
본 연구에서는 FBG 센서 및 PDA를 이용하여 새로운 안전관리 시스템인 무선 계측 시스템을 개발하기 위해 FBG 센서를 이용하여 광섬유 변위(FBG-LVDT) 센서, 광섬유 변형률(FBG-STRAIN) 센서, 광섬유 온도(FBG-TEMP) 센서 그리고 광섬유 가속도(FBG-ACC) 센서를 특별 제작하였다. 또한, 신호처리 시스템에는 적용된 FBG 센서들의 무선송신 시스템이 가능하도록 신호처리 시스템을 구성하였으며, PDA를 이용하여 원격 거리에서도 display가 가능할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 개발된 FBG 센서들과 무선계측 모니터링 시스템의 현장 적용성, 정확성 및 활용 가능성을 검증하고자 현장 교량에서 정적, 동적 재하시험을 실시하였다. 또한, FBG-LVDT 센서, FBG-ACC 센서에 의하여 측정된 동적 데이터들은 Meister의 진동등감각 곡선에 적용시킴으로서 교량의 진동에 대한 사용성 평가를 실시하였고 교량의 진동 사용성을 고려하여 진동 제한 기준을 제시하여 대상 교량의 진동 평가를 위한 방법을 마련하였다.
가전제품과 사용자와의 상호작용 방식이 다양해지고 있다. 사용자는 리모컨, 터치스크린 등으로 기기를 제어할 수 있고, 기기 역시 사운드, 음성, 시각적 신호 등 다양한 방식으로 사용자에게 피드백을 줄 수 있게 되었다. 그러나 사용자의 조작 방식에 따른 피드백 방식을 배정하는 원칙이나 기준이 없어 각 브랜드, 기기 별로 임의로 배정되어 있는 상황이다. 본 연구에서는 사용자가 가전제품을 음성 명령을 통해 조작할 때와 버튼으로 조작할 때 가전제품에서 주어지는 피드백의 방식으로 음성, 소리 중 어떤 방식이 적절한지 실험을 통해 알아보았다. 본 연구에서는 조작 방식(음성 인식, 버튼), 피드백 방식(음성 안내, 소리)의 조합으로 구성 된 총 4가지($2{\times}2$) 셀을 갖는 요인 설계 실험을 진행하였고, 조작 방식과 피드백 방식의 조합에 따라 피 실험자가 느끼는 사용성, 만족도, 선호도, 적합도가 달라지는지 살펴보았다. 그 결과 가전제품을 음성 인식으로 조작 하는 것이 사용 용이성, 조작 만족도가 높았다. 하지만 버튼으로 조작 했을 때는 피드백 방식의 종류에 따라 사용 용이성, 조작 만족도가 달라지는 것으로 나타나, 조작 방식과 피드백 방식의 상호작용 효과가 검정되었다. 조작 방식, 피드백 방식의 조합이 가전에 적절한지에 대해서는 피드백 방식의 주효과가 검정되었다. 결론적으로 음성 인식으로 조작 할 때는 피드백이 소리(earcons)로 제시되는 것이 만족도가 높았으나 이는 통계적으로 검정 되는 정도는 아니었으며, 버튼을 조작 할 때는 피드백이 음성 안내로 제시되는 것이 만족도가 높았으며 이는 통계적으로 검정 되었다. 또한 가전에 어떠한 조작 방법이나 피드백 방법이 적절한지에 대해서는 피드백 방법이 주로 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Yu, Jeongil;Kim, Seongmin;Choe, Jaeho;Jung, Eui S.
대한인간공학회지
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제32권6호
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pp.517-528
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2013
Objective: The objective of this study was to suggest a multi-modal controller type for Smart TV Control. Background: Recently, many issues regarding the Smart TV are arising due to the rising complexity of features in a Smart TV. One of the specific issues involves what type of controller must be utilized in order to perform regulated tasks. This study examines the ongoing trend of the controller. Method: The selected participants had experiences with the Smart TV and were 20 to 30 years of age. A pre-survey determined the first independent variable of five tasks(Live TV, Record, Share, Web, App Store). The second independent variable was the type of controllers(Conventional, Mouse, Voice-Based Remote Controllers). The dependent variables were preference, task completion time, and error rate. The experiment consist a series of three experiments. The first experiment utilized a uni-modal Controller for tasks; the second experiment utilized a dual-modal Controller, while the third experiment utilized a triple-modal Controller. Results: The first experiment revealed that the uni-modal Controller (Conventional, Voice Controller) showed the best results for the Live TV task. The second experiment revealed that the dual-modal Controller(Conventional-Voice, Conventional-Mouse combinations) showed the best results for the Share, Web, App Store tasks. The third experiment revealed that the triple-modal Controller among all the level had not effective compared with dual-modal Controller. Conclusion: In order to control simple tasks in a smart TV, our results showed that a uni-modal Controller was more effective than a dual-modal controller. However, the control of complex tasks was better suited to the dual-modal Controller. User preference for a controller differs according the Smart TV functions. For instance, there was a high user preference for the uni-Controller for simple functions while high user preference appeared for Dual-Controllers when the task was complex. Additionally, in accordance with task characteristics, there was a high user preference for the Voice Controller for channel and volume adjustment. Furthermore, there was a high user preference for the Conventional Controller for menu selection. In situations where the user had to input text, the Voice Controller had the highest preference among users while the Mouse Type, Voice Controller had the highest user preference for performing a search or selecting items on the menu. Application: The results of this study may be utilized in the design of a controller which can effectively carry out the various tasks of the Smart TV.
최근 튀니지는 국토 남쪽의 사하라 사막이 북상하는 추세로 사막화 모니터링과 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 원격탐사 자료를 활용하여 토지피복 변화를 관찰하고, 정규화식생지수, 표토입자크기지수, 알베도를 산출하여 튀니지의 사막화를 모니터링하였다. 또한, 평가 지표 간 우선순위를 파악하여 Decision Tree (DT)를 구성하였고, 각 사막화 평가 지표, 사막화 등급, 토지피복의 변화빈도와 경향을 확인하였다. 이후, 연구에서 활용한 세 평가 지표와 강수량 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 빈도와 경향 분석결과, 튀니지에서는 사막화가 전반적으로 심화되고 있으며, 사막화 정도가 심한 지역이 지리적으로 북상하는 것으로 나타났다. 사막화 평가 지표와 강수량의 상관관계 분석을 시행한 결과, 세 지표 모두 강수량과 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타나 강수량의 변화가 튀니지 사막화에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 위성영상에 기반한 사막화 지표와 이를 조합하여 평가하는 방식인 Decision Tree, 그리고 토지피복 변화 경향을 고려하는 다양한 방법론의 활용성이 제고되었다.
수소연료전지의 중요성은 계속 강조되며, 이 분야에서의 교육 및 훈련 수요가 증가하고 있다. 다양한 교육 환경 중에서 메타버스 교육은 특히 원격 학습에 대응하기 위해 글로벌 교육산업에서 새로운 변화의 시대를 열고 있다. 메타버스가 교육에 가져온 가장 중요한 변화는 단방향, 강사 중심 및 정적인 가르침 접근에서 다방향 및 동적인 접근으로의 전환이다. 메타버스는 수소 연료전지 엔지니어 교육에서도 효과적으로 활용될 것으로 예상되며, 교육과 훈련이 언제 어디서나 가능하게 함으로써 교육의 효과를 향상시킬 뿐만 아니라 엔지니어링 교육에 관련된 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이러한 아이디어에 영감을 받아 연료 전지 교육 플랫폼을 설계하고 있다. 메타버스를 활용하여 이론 학습 및 훈련을 결합한 플랫폼을 만들었다. 본 연구에서는 학습 참여자의 참여도를 높이기 위한 교육 훈련 콘텐츠 개발, 사용성 향상을 위한 사용자 인터페이스 구성, 가상 세계에서 물체와 상호 작용하는 환경 생성, 디지털 트윈 형태의 수렴 서비스 지원 등의 주요 요소를 개발했다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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