센서 입력 개요 센서 입력(Sensor Input은 물리적 환경의 변화(예: 온도, 압력, 움직임, 조도 등)를 감지하여 이를 전기적 신호로 변환하고, 컴퓨터나 전자 장치가 인식할 수 있는 형태의 데이터로 전달하는 입력 방식을 의미합니다. 현대 하드웨어 기술의 핵심 요소 중 하나인 센서 입력은 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행차, 스마트홈, 산업용 로봇 …
검색 결과
"Kalman Filter"에 대한 검색 결과 (총 18개)
빔 추적 개요 빔 추적(Beam Tracking)은 무선 통신 시스템, 특히 빔포밍(Beamforming) 기술이 적용된 고주파 대역(밀리미터파, mmWave 등) 통신에서 핵심적인 역할을 하는 기술이다. 이는 송신기와 수신기 간의 상대적인 위치 변화나 환경 변화에 따라 최적의 빔 방향을 지속적으로 조정하여 통신 품질을 유지하는 과정을 의미한다. 특히 5G…
촐레스키 분해 (Cholesky Decomposition) 1. 개요 촐레스키 분해란 실수 행렬의 경우 대칭 행렬(Symmetric matrix)이자 양의 정부호 행렬(Positive-definite matrix)인 행렬 를 하삼각행렬(Lower triangular matrix) 과 그 전치행렬 의 곱으로 분해하는 행렬 분해 기법이다. 수학적으로는 다음과 …
환경 변화 (Environmental Change in Autonomous Navigation) 1. 개요 환경 변화란 자율 내비게이션 시스템이 사전에 구축한 지도(Map)나 초기 인식 상태와 비교하여, 로봇이 실제로 주행하며 마주하는 물리적·상태적 주변 환경의 변동을 의미한다. 자율 주행 로봇은 주변 환경을 정확히 인식하여 자신의 위치를 추정(Locali…
IoT 기기 (Internet of Things Devices) 1. 개요 IoT 기기(사물인터넷 기기)란 물리적인 사물에 센서, 소프트웨어, 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결함으로써 데이터를 주고받고 스스로 제어하거나 외부에서 원격으로 조작할 수 있는 지능형 장치를 의미한다. 전통적인 전자기기가 사용자의 직접적인 입력(버튼 클릭, 터치 등)에 의해서만 …
항법 (Navigation) 1. 개요 항법(Navigation)이란 이동체가 현재의 위치를 파악하고, 목적지까지 안전하고 효율적으로 도달하기 위해 경로를 설정하며 이동하는 모든 기술적 과정을 의미한다. 항법의 핵심은 위치 결정(Positioning), 즉 '내가 어디에 있는가'를 알아내는 것과 경로 설정(Routing), 즉 '어떻게 목적지로 갈 것인가'…
BMS (Battery Management System, 배터리 관리 시스템) 1. 개요 BMS(Battery Management System)는 이차전지의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어하여 배터리의 효율성을 극대화하고, 안전한 운용 범위를 유지하도록 관리하는 전자 제어 시스템이다. 배터리 셀의 전압, 전류, 온도를 정밀하게 측정하여 과충전이나 과방전…
교통 흐름 예측 (Traffic Flow Prediction) 교통 흐름 예측은 과거 및 실시간 교통 데이터를 분석하여 미래의 교통 상태(교통량, 평균 속도, 통행 시간 등)를 추정하는 데이터 과학 및 인공지능 기술 분야입니다. 이는 스마트 시티 구축, 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems, ITS), 내비게이션…
Monte Carlo Localization (몬테카를로 로컬라이제이션) 개요 몬테카를로 로컬라이제이션(Monte Carlo Localization, MCL)은 로봇 공학 및 자율 주행 시스템에서 로봇의 위치를 추정하는 확률적 알고리즘입니다. 이 기법은 파티클 필터(Particle Filter)라는 수학적 프레임워크를 기반으로 하며, 특히 로컬라이제이션 문…
환경 인식 (Environmental Perception) 환경 인식(Environmental Perception)은 자율 주행 자동차, 서비스 로봇, 드론 등 자율 이동 로봇(Autonomous Mobile Robots, AMR)이 자신의 주변 환경을 이해하고, 이를 바탕으로 안전한 경로 계획 및 항법을 수행하기 위해 필수적인 전처리 과정입니다. 즉, 센…
비터비 알고리즘 (Viterbi Algorithm) 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)은 가장 가능성이 높은 상태 시퀀스(최우경로)를 찾기 위한 동적 계획법(Dynamic Programming) 기반의 알고리즘입니다. 주로 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 같은 확률적 모델에서 관찰된 시퀀스 데이터가 주어졌을…
SOH 개요 SOH(State of Health, 건전 상태)는 배터리의 현재 성능과 원래의 설계 성능을 비교하여 배터리의 노화 정도와 전반적인 건강 상태를 수치적으로 나타내는 지표입니다. 일반적으로 백분율(%)로 표현되며, 100%는 배터리가 완전히 새로운 상태임을 의미하고, 값이 낮아질수록 배터리의 성능 저하가 진행되었음을 나타냅니다. SOH는 전기차(…
시계열 분석 개요 시계열 분석(Time에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론이다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의료, 제조, IoT 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터의 시간적 순서를 핵심 요소로 삼는다. 일반적인 통계 분석과 달리, 시계열 데이터는 시간 순서에 따라 데이터 포인트 간의 상…
거리 측정 오차 거리 측정 오차는 다양한 센서 기술을 활용하여 물체 간의 거리를 측정할 때 발생할 수 있는 측정값과 실제값 사이의 차이를 의미합니다. 이 오차는 정밀 측정이 요구되는 산업, 자율주행 시스템, 로봇 공학, 드론 내비게이션, 의료 기기 등에서 중요한 고려 요소로 작용합니다. 오차의 원인과 특성을 이해함으로써 센서의 신뢰성과 성능을 향상시킬 수 …
SLAM 개요 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시 위치 추정 및 맵핑)은 로봇이나 자율주행 시스템이 처음 보는 환경에서 자신이 어디에 있는지 추정하면서 동시에 그 환경의 지도를 생성하는 기술입니다. 이는 자율 로봇, 무인항공기(UAV), 자율주행차, 청소 로봇 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 로보틱…
Simultaneous Localization and Mapping 개요 Simult Localization and Mapping(AM, 동시 위치 추 및 맵핑) 로보틱스야에서 자율 내비게이션을 실현하기 핵심 기술 중 하나이다. 로봇이 사전에 알지 못하는 환경을 탐색할 때, 자신이 어디에 있는지를 추정(자기 위치 추정, Localization)하면서 동시에…
Back-EMF 추정 개요 Back-EM(Back Electromotive Force, 역기전력) 추정은 무러시 모터(Brushless DC Motor, BLDC) 및 영구자석 동기모터(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)의 센서리스 제어에서 핵심적인 기술입니다. 모터가 회전할 때, 코일에 유도되는 전압인 Back-EM…
노이즈 개요 노이스(Noise)는 데이터 과학에서 불필요한 변동성 또는 측정 오차를 의미하며, 분석의 정확도와 신뢰성을 저해하는 주요 요소로 작용합니다. 일반적으로 "신호(Signal)"에 포함된 유의미한 정보와 구별되는 무작위적 요인으로 간주되며, 데이터 수집 과정에서 발생하는 다양한 외부 영향이나 내부 오류로 인해 나타납니다. 노이스는 통계 모델링, 머…