• 한국통신학회논문지
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• 제38B권8호
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• pp.672-678
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• 2013

LED 기술의 급속한 발전으로 LED를 이용한 다양한 응용서비스 연구가 진행되고 있는데, 그 중 실내 측위 기술은 최근 가장 많은 관심을 받고 있는 연구 분야이다. 특히 가시광 무선 통신 기반의 실내 측위 기법 연구는 삼각 측량 기술을 접목하여 높은 측위 정확도를 제시하였는데, 기존 연구의 경우 LED 패널의 ID를 고정적으로 운용하고, 파일럿 신호 전송 시 별도의 ID 정보를 송신하는 구조를 가지고 있다. 따라서 LED 조명 장치 설계 시 ID 정보를 고려한 배치가 요구되기 때문에 인프라 구축의 복잡성을 가중시킨다. 이에 본 논문에서는 별도의 ID 전송 없이 VLC-TDoA 기반 실내 측위가 가능한 개선된 측위 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 컴퓨터 모의실험을 수행하였고, 그 결과 $5{\times}5{\times}3m^3$의 실험 공간에서 약 3.6cm의 평균 측위 오차가 나타남을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.528-538
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• 2016

본 논문에서는 한국형 전술데이터링크 기반의 상대항법 운용을 위해 확장 칼만필터 기반의 상대항법 알고리즘을 적용한 항법 시스템을 제안하였다. 한국형 전술데이터링크는 한국군 합동작전 수행능력 향상을 위해 Link-16을 기반으로 설계된 전술데이터 링크로 작전수행 및 표적재원 등의 정보를 다루고 있다. 한국형 전술데이터링크의 통신 채널에서 위치정보를 포함하는 PPLI 메시지와 터미널로부터 산출 가능한 TOA 측정치를 활용하여 항법 백업 시스템으로 운용이 가능하다. 본 논문에서는 제안한 한국형 전술데이터링크 기반의 상대항법 시스템의운용 가능성 및 오차요소에 따른 성능분석을 수행하였으며, 이를 위해 소프트웨어 기반의 상대항법 시뮬레이션 플랫폼을 설계하여 다양한 환경에서 추정 성능을 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.439-448
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• 2020

본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권2호
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• pp.164-176
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• 2008

기존 사회기반 시설의 안전성 평가를 위해서는, 콘크리트 부재에 존재하는 균열에 대해 정량적인 평가가 필요하다. 이 논문에서는 균열의 깊이를 측정할 수 있는 비파괴검사 중 표면파 투과기법에 대해 고찰하였다. 특히, 콘크리트 부재 내부에 위치하는 철근이 표면파에 미치는 영향을 분석하여, 표면파 투과기법을 통한 균열깊이 추정 시 철근에 의해 발생하는 오차가 크지 않음을 확인하였다. 또한, 콘크리트 부재의 형상에 따라 발생하는 여러 반사파의 영향을 최소화하기 위해 치적의 윈도우 크기를 제안하여 그 타당성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.125-133
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• 2011

WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• Progress in Superconductivity
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• 제5권2호
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• pp.98-104
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• 2004

We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.26-36
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• 1998

2차원 밝기 영상에서 3차원 정보를 얻는 문제는 컴퓨터 시각 연구에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 이러한 목적을 위해 먼저 2차원 영상을 취득할 때 카메라의 위치, 광원의 방향, 영상내 물체의 반사특성 등 본질적인 정보를 이용한다. 이중에서 물체의 표면 반사특성은 매우 중요한 단서가 된다. 과거에는 물체의 반사특성을 Lambertian 반사만을 전제하여 연구를 진행했지만 실세계의 물체는 대부분 Non-Lambertian 반사특성을 갖는다. 본 논문에서는 2차원 밝기 영상에서 물체의 반사특성을 해석하고, 반사특성 파라미터를 추정하여 물체의 형상을 복구하는 새로운 방법과 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의해 형상을 복구하는 방법을 제안한다. 물체의 반사특성은 전반사 성분과 난반사 성분을 함께 갖는 Non-Lambertian 면을 그 대상으로 하며, 이러한 반사특성은 전반사(Torrance-Sparrow) 모델과 난반사(Lambertian) 모델의 선형적인 합으로 설명될 수 있다. 본 논문에서 제안한 Photometric Matching은 주변 화소의 밝기 분포를 고려하여 참조영상과의 매칭을 통한 형상복구 알고리듬으로써 기존의 Photometric Stereo에 근본을 두고 있지만, 잡음 및 오차의 누적 정도가 향상되었다. 또한 물체의 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의한 형상복구방법을 제안한다. 이 방법은 역전파 학습알고리듬을 이용해 광원 방향에 따른 밝기값에 대해 면법선을 교사하여 형상을 결정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1925-1933
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• 2015

RFID 기술에 레이더 시스템을 접목시켜 태그의 아이디 획득뿐만 아니라 위치 정보를 추가로 획득할 수 있는 기술이 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 태그가 부착된 이동하는 물체로부터 태그 아이디 및 속도를 추출하는 최근 제안된 RFID 시스템을 분석하고 성능을 검증한다. 제안된 시스템에서는 감시영역으로 진입한 태그가 지상 비콘으로 부터 트리거 신호를 받은 후 태그 아이디 정보를 FMCW 변조한 신호를 리더로 전송하면 리더는 수신 신호를 복조하여 아이디 및 속도를 동시에 획득한다. 본 논문에서는 송신 신호와 기준신호 간의 동기 오차가 발생하는 경우 및 시스템 구현을 위해 샘플링 률을 낮춘 경우 제시된 시스템의 동작 가능성 및 성능 열화 정도를 분석하고 시뮬레이션으로 이를 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1128-1135
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• 2010

실내 무선 측위를 위한 UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위 시스템에서는 정확한 위치 정보를 추정하기 위해 거리 인지 정보를 사용한다. 거리 인지를 위해서는 TOA (Time of Arrival), TDOA (Time Difference of Arrival)와 같은 시간 정보를 기반으로 하는 기법을 사용하는 것이 일반적이며, 시간 정보를 측정하기 위해서는 흔히 클럭 정보를 사용하는데, 이 때 가장 기본적으로 고려해야할 요소가 클럭 동기를 맞추는 것과 클럭 오프셋에 의한 오차를 보상하는 것이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 공통 클럭을 이용한 거리 인지 및 무선 측위 기술을 제안한다. 제안하는 무선 측위 기술의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 공통 클럭을 이용한 측위 시스템의 거리 인지 및 우선 측위 결과를 확인하기 위한 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 클럭 오프셋에 영향을 받지 않는 우선 측위 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.304-309
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• 2013

본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.