Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.11-14
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2005
이동 객체 데이터베이스에서 위치 불확실성은 이동 객체의 고유한 성질 중 하나이다. 이것은 모델링과 질의 처리 및 질의 결과에 예상치 못한 문제들을 야기시키기 때문에 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 이전의 연구들은 객체의 최근 속력과 방향 정보를 사용하여 불확실한 객체의 위치를 추정하였다. 이 방법은 추정이 간단하고 가까운 미래의 위치와 시간 추정에는 유용하지만 계획된 경로를 가진 미래의 먼 위치와 시간의 추정에는 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 계획된 경로를 가진 이동객체의 미래의 불확실한 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 계획된 경로를 이동하는 객체일지라도 기계적인 오류와 예기치 못한 상황들로 인하여 실제 객체의 위치와 계획된 경로는 정확히 일치 하지는 않는다. 그렇지만 객체의 위치는 계획된 경로에 근접하여 위치할 확률이 가장 높으므로 우리는 계획된 경로에 객체의 궤적을 투영시킨다. 또한 미래의 시간을 추정을 위하여 웹사이트에서 제공하는 차량의 평균속도를 사용한다. 제공된 평균 속도는 일반 차량의 평균 속도이므로 우리는 이를 가공하여 미래 시간을 추정한다.
The objective of this research is to keep track of path travel time using methods of collecting traffic data. Users of traffic information are looking for extensive information on path travel time, which is referred to as the time taken for traveling from the origin to the destination. However, all the information available is the average path travel times, which is a simple sum of the average link travel times. The average path travel time services are not up to the expectation of traffic information consumers. To improve provide more accurate path travel time services, this research makes a number of different estimates of various path travel times on one path, assuming it will be under the same condition, and provides a range of estimates with their probabilities to the consumers, who are looking for detailed information. To estimate the distribution of the path travel times as a combination of link travel times. this research analyzes the relation between the link travel time and path travel time. Based on the result of the estimation. this research develops the algorithm that combines the distribution of link travel time and estimates the path travel time based on the link travel times. This algorithm was tested and proven to be highly reliable for estimating the path traffic time.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.143-144
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2019
자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.
이 논문에서는 등간격 선배열 감지기를 사용하여 근거리 표적의 위치 추정을 하는 연산량이 적은 효과적인 대수적 경로 추종 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추적 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 거리의 대수적 관계식으로 주어짐을 보였다. 2차원 MUSIC스펙트럼의 극대값을 찾기 위하여 두 개의 결합된 2차원 다항식으로부터 구한 경로를 추종하는 기존의 방식대신 에 이 대수적 관계식을 경로로 사용한다. L개의 감지기에 M개의 표적 신호가 도달하는 경 우, 제안한 알고리듬은 대수적 경로를 따라 M번의 1차원 탐색을 하므로 2차원 다항식으로 부터 경로를 구하여 2L-2번의 1차원 탐색을 하는 기존의 경로 추종 알고리듬보다 연산량을 줄일 수 있다.
This paper presents a method to overcome the problem of increasing elevation estimation error when estimating elevation in a multipath situation with radar. A multipath situation means that radar reception signals reflected from the same target come from multiple paths. In non-multipath, the monopulse method is accurate. For the opposite case, the least square error method is accurate. In multipath situation and when the elevation angle is very low, a singular occurs where the least square error estimate diverges. This singular was identified based on the propagation factor, and monopulse and least square error estimation methods were selectively used. As a result, we succeeded in increasing the accuracy of elevation estimation. MATLAB simulations were performed to verify the method proposed in this paper.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.353-356
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2001
본 논문은 수중 음향을 이용하여 다중경로(Multipath) 환경에서의 해저면 설치 수신기의 3차원 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 해저면 설치 수신기의 위치 추정을 위해 기준 음원의 위치와 음원과 수신기 사이의 수평거리를 사용하며, 수평거리 산출 시 다중경로의 영향을 고려하기 위해 음선 이론 모델을 사용하여 음원과 수신기 사이의 수평거리를 추정한다. 또한 특이치 분해법(Singular Value Decomposition estimator; SVD)을 사용하여 설정된 3차원 위치 추정 문제의 최적해를 추정하며, 이를 사용하여 동해 해상 실험 자료를 분석한다. 논문의 연구 결과 제안된 해저면 설치 3원 위치 추정 알고리즘은 다중경로 환경에서도 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있다.
변전소 모선에서 측정되는 전압, 전류를 기반으로 하는 CB기반 고장거리 추정기법은 배전선의 다중 분기선 때문에 다중개의 고장위치를 추론하는 것은 물론 분기 부하모델의 불확실성으로 인해 거리 계산에 오차를 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 기반의 배전계통 하에서 구간 측정 전압, 전류 및 IED간 정보교환을 통해 얻어지는 전압, 전류 정보를 이용하여 고장경로를 추정하는 IED 기반 고장경로 추정기법을 제안한다.
This paper proposes a DTV receiver using beamforming techniques to improve indoor and mobile reception. The proposed DTV receiver estimates the directions of arrival (DOAs) of incoming signals using Capon's DOA estimation method and generates an adaptive antenna beam pattern to the estimated DOA of the mainpath signal to Improve the channel condition. After beamforming, a following decision feedback equalizer (DFE) removes the remaining multipath components. The proposed receiver can be implemented with a conventional DTV receiver without anymodification. The performance of the proposed receiver is analyzed with modified Brazilian field test models, which include DOA information of Incoming signals. Simulation results show that the proposed receiver can satisfy the threshold of visibility (TOV) when input signal to noise ratio is slightly over 10 dB.
In this paper, we propose a near-field target localization algorithm using a bottom-mounted linear sensor amy in a multipath environment. In a multipath environment, the conic angles of a target signals through each path are different, and the position of the target can be estimated using these conic angles and the time difference of these signals. We derive equations on the relation of time-difference of signals and conic angles estimates under the far-field assumption, and estimate the position of target by simultaneously solving these equations. For a certain geometry of a target and the sensor array, there exist cases when the conic angles are very close. In such a case, we estimate the position of the target using an additional 1-D search.
Travel time estimation under given traffic conditions is important for providing drivers with travel time prediction information. But the present expressway travel time estimation process cannot calculate a reliable travel time. The objective of this study is to estimate the path travel time spent in a through lane between origin tollgates and destination tollgates on an expressway as a prerequisite result to offer reliable prediction information. Useful and abundant toll collection system (TCS) data were used. When estimating the path travel time, the path travel time is estimated combining the link travel time obtained through a preprocessing process. In the case of a lack of TCS data, the TCS travel time for previous intervals is referenced using the linear interpolation method after analyzing the increase pattern for the travel time. When the TCS data are absent over a long-term period, the dynamic travel time using the VDS time space diagram is estimated. The travel time estimated by the model proposed can be validated statistically when compared to the travel time obtained from vehicles traveling the path directly. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variaty of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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