• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.907-909
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• 2017

실내 환경에서 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하기 위해서는 실내에서 UAV의 위치 계산 방법이 요구된다. 실내 환경 내에서 위치를 측정하기 위해 블루투스 기반의 비콘(Beacon)과 세 개 이상의 AP(Access Point)를 활용하여 개선된 삼변측량법으로 위치를 계산한다. 개선된 삼변측량법을 활용하여 UAV의 위치를 계산하는 과정에서 AP에서 측정한 비콘의 거리 오차로 인해 개선된 삼변측량법으로 계산한 UAV의 위치에 대한 문제가 발생한다. 이 논문에서는 위치를 계산하는 과정에서 개선된 삼변측량법을 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실내에서 제안한 방법을 활용하여 위치 측정한 결과와 기존의 삼변측량법을 활용하여 위치 측정한 결과를 비교하여 검증한다. 제안한 방법을 이용하여 기존의 삼변측량법을 68.67%의 위치를 개선하였다.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2012년도 전기공동학술대회 논문집
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• pp.134-134
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• 2012

본 논문에서는 임의의 고정노드로부터 거리측정에 실패하였을 경우, 현재와 이전의 거리측정값으로부터 예측되는 벡터를 통하여 삼변측량법의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하며, 모의실험을 진행하였다. 그 결과, 수신율이 좋지 못한 상황에서 제안한 알고리즘을 적용 하였을 경우 기존의 삼변측량법에 비해 위치 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.473-480
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• 2013

본 논문은 개선된 삼변측량법을 이용하여 위치인지에 대한 정확도를 향상시킨 위치인지 알고리즘을 개발하였다. 개발한 위치인지 알고리즘은 첫째, 측정된 신호세기를 기반으로 노드와의 거리를 계산한다. 특정한 위치에 노드를 배치한 후 노드와의 거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계하였다. 노드(수신기, 중계기)들로 부터 거리데이터가 전송되면 구역에 따라 위치 계산에 쓰일 인접한 노드를 선택한다. 위치계산은 두 원을 그룹으로 생성한 후 두 교점을 이용해서 사각형 영역 안의 네점의 위치를 구한다. 둘째, 구역 필터링 알고리즘 적용하였다. 노드들이 구성하는 4개의 구역이 있다고 가정하고, 한 구역은 6개의 위치인지 좌표를 담당하게 하였다. RF의 특성상 실제 거리가 멀수록 신호세기에 의한 거리 오차는 커지게 되어있다. 이를 구역 필터링을 통하여 1차 필터링을 하고 2차적으로 개선된 알고리즘을 적용하여 위치인지 오차를 최소화하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.9-16
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• 2014

본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.996-1003
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• 2016

도착시간(Time of arrival : TOA)을 이용한 삼변측량법은 레이다 시스템에서 단일목표물의 위치를 추정할 때 일반적으로 사용되는 기법으로 다중 목표물의 경우에는 각 목표물에 대응되는 측정치를 구별할 수가 없으므로 활용이 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 측정치와 목표물 간 관계의 모호성을 없애고자 최근 레이다 분야에서 활발히 연구되고 있는 마이크로 도플러를 통해 각 목표물의 마이크로 모션을 측정하여 각 목표물의 측정치를 구별하는데 활용하였고, 구별된 측정치로 각 목표물에 대해 삼변측량법을 적용할 수 있게 하였다. 목표물은 모탄에서 분리되는 자탄을 고려하였으며 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.160-172
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• 2018

위성항법장치(GPS)를 이용한 위치 추정 방법은 자동차의 내비게이션 시스템을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다. 또한 본 연구에서 기존의 삼변 측량법의 오차를 감소시키기 위해 4개의 수신기를 사용하는 4축 측량알고리즘인 "대각측량"을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 삼변측량대비 우수한 성능을 보였으며 공장에 시스템을 설치하여 실험을 수행함으로써 본 연구에서 제안하는 시스템과 알고리즘의 실효성을 증명하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.301-307
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• 2016

탄광, 지하실, 지하창고 등 위험한 지역에서 일하는 일군들의 움직임을 비롯한 위치 측정은 안전을 위해 반드시 필요한 기술이다. 위험하고 제한된 환경에서의 USN의 위치 측정 기법들은 다양하게 존재한다. 위치 측정 기법 중에 삼각측량법은 간단하기 때문에 여러 분야에서 많이 적용되고 있다. 하지만 측정기구와 전파 장애 및 물리적 장애로 인해 오차가 발생하여 정확한 위치를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 4개의 Anchor와 움직이는 노드 사이의 거리 정보를 다양하게 활용하여 재계산하여 기존 삼각측량법으로 얻은 위치보다 오차범위를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 또한 제안 기법을 통해 거리 측정하여 움직이는 노드의 위치 즉, 예측점을 계산하였을 때는 기존 삼각측량법보다 계산의 오버로드가 발생하지만 수학적으로 위치측정 오차 범위 계산 시 41%가 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.8-11
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• 2021

본 논문은 실내환경에서 로봇의 센싱영역을 벗어난 곳에 위치하는 사용자에게 접근하여 배달서비스를 제공하기 위해 로봇의 최적 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 먼저, 사용자의 위치를 추정하기 위해 비콘-태그 모듈정보에 삼변측량법을 적용하여 실내환경에서 위치를 추정하였고, 사용자 추정위치로부터 최적의 로봇 이동목표(Goal)를 설정하기 위해 보로노이 그래프(GVG)의 생성 노드정보를 기반으로 사용자 위치, 장애물, 이동경로 정보의 연산을 통해 최종 위치를 추정하였다. 실제 로봇플랫폼의 목적지 이동을 통해 해당 서비스로봇의 위치정밀도를 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4B호
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• pp.309-316
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• 2012

본 논문에서는 WPAN의 NLOS(Non Line of Sight)환경에서 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 이동 중인 이동노드의 위치인식 정확도를 향상시키기 위해 먼저 일정한 속도로 이동 중인 이동노드의 거리 값들을 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)로 측정 한 후 이들을 사용하여 삼각 측량법(Triangulation)으로 위치를 측정하고, 그다음 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정하였다. NLOS환경에서 실험한 결과, 삼변 측량법, 칼만필터 및 최소자승법을 적용한 경우의 위치인식 평균오차는 ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$, ${\pm}0.1m$로 측정됨을 확인하였다. 결론적으로 제안한 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘의 위치인식 정확도는 삼각측량법에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 86.0%, 칼만필터에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 16.0% 향상된 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.601-608
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• 2023

모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.