• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.185-188
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• 1998

본 연구에서는 256(16$\times$16)개의 마이크로폰 정방형 배열에 의한 음향 홀로그래피 시스템을 제작하고, FFT에 의한 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시 수음함으로서 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 환경 잡음이 존재하는 실음장에서도 계측시간을 단축함과 동시에 고분해능으로 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 SYSNOISE에 의한 음장해석과 음향 홀로그래피 알고리즘을 이용하여 마이크로폰 간격 및 측정면 크기, 측정거리의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 수치 시뮬레이션과 무향실에서 실험 데이터에 의해 음원 위치를 추정한 결과 유사한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.59-62
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• 2009

증강현실 기술은 실제 환경에 가상의 물체를 덧씌우는 기술을 말하며, 이는 지리정보의 가시화 같은 작업에 매우 큰 잠재력을 갖고 있다. 하지만 지금까지 연구된 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 위치를 파악하기 위해 GPS를 사용하거나 마커를 현장에 붙이는 방식을 사용하였다. 최근 연구들은 마커를 사용하지 않는 방법을 지향하고 있으나 많은 제약을 갖고 있다. 특히 실내의 경우는 GPS정보를 사용할 수 없기 때문에 실내 위치파악을 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 최근 무선(RF)기반의 실내 위치 추정 연구가 활발히 수행되고 있지만, 이 또한 다량의 센서와 인식기를 설치해야한다는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 한 대의 카메라를 사용하는 SLAM 알고리듬을 이용한 위치 추정기법을 제시하였으며, 추정된 위치를 이용하여 증강현실을 통한 정보 가시화 프로그램을 개발하였다. 이는 실내외 seamless 연동형 u_GIS 시스템의 밑바탕이 될 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1769_1770
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• 2009

위치 추정기술은 이동 로봇에 있어 매우 중요한 문제이다. 위치 인식을 위해 사용되는 센서는 고가의 센서일수록 정확한 위치정보를 얻을 수 있지만 원가 절감 등의 이유로 저가의 센서를 사용할 경우 오차가 커지고 신뢰도가 하락한다. 오차를 보상하기 위해 본 논문에서는 센서의 잡음 특성을 세분화 하여 고려한 칼만 필터 기반의 위치 추정 알고리즘을 제안한다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.6 no.1
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• pp.237-244
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• 2007

Estimation of target position is one of the main functions of surveillance UAVs, and is being used to various purposes but generally noisy target position is estimated due to the existence of random measurement errors. In this report, a method of diminishing target position estimation error by calculating target position using Kalman Filtered optimum values such as position, attitude of UAV and sight vector of optical instrument, is proposed.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.5
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• pp.479-491
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• 2004

Location information of mobile objects is applied to vehicle tracking, digital battlefields, location based services, and telematics. Their location coordinates are periodically measured and stored in the application systems. The linear function is mainly used to estimate the location information that is not in the system at the query time point. However, a new method is needed to improve uncertainties of the location representation, because the location estimation by linear function induces the estimation error. This paper proposes an application method of the cubic spline interpolation in order to reduce deviation of the location estimation by linear function. First, we define location information of the mobile object moving on the two-dimensional space. Next, we apply the cubic spline interpolation to location estimation of the proposed data model and describe algorithm of the estimation operation. Finally, the precision of this estimation operation model is experimented. The experimentation comes out more accurate results than the method by linear function, although the proposed location estimation function uses the small amount of information. The proposed method has an advantage that drops the cost of data storage space and communication for the management of location information of the mobile objects.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.6
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• pp.251-257
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• 2021

An underwater platform operating a passive sonar needs to acquire the target position to perform its mission. In an environment where sea-floor reflections exist, the position of a target can be estimated using the difference in the arrival time between the signals received through multipaths. In this paper, a method of localization for passive sonar is introduced, based on the EKF (Extended Kalman Filter) using the multipath time difference of arrival in underwater environments. TMA (Target Motion Analysis) requires accumulated measurements for long periods and has limitations on own-ship movement, allowing it to be used only in certain situations. The proposed method uses an EKF, which takes measurements of the time differences of the signal arrival in multipath environments. The method allows for target localization without restrictions on own-ship movement or the need for an observation time. To analyze the performance of the proposed method, simulation according to the distance and depth of the target was performed repeatedly, and the localization error according to the distance and water depth were analyzed. In addition, the correlation with the estimated position error was assessed by analyzing the arrival time difference according to the water depth.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.1
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• pp.31-36
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• 2014

A study on the indoor positioning system has been active recently for the location based service indoors. In the 3 dimensional positioning system based on the acoustic signal and TDOA technology, the error characteristics of the estimated source position would be changed depending on the number of microphones and the pattern of the microphone array. In this paper, the estimated position error according to the measured distance error between the microphones and the signal source is analyzed, and the optimum microphone array is decided considering the estimated position error patterns and the total amount of the estimated position error.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.3
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• pp.113-120
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• 2017

In recent years, indoor localization has been researched for the improvement of its localization accuracy capability in Wi-Fi environment. The fingerprint and RF propagation models has been the main approach in determining indoor positioning. With the use of fingerprint, a low-cost, versatile localization system can be achieved without the use of external hardware. However, only a few research have been made on virtual access points (VAPs) among indoor localization models. In this paper, the idea of indoor localization system using fingerprint with the addition of VAP in Wi-Fi environment is discussed. The idea is to virtually add APs in the existing indoor Wi-Fi system, this would mean additional virtually APs in the network. The experiments of the proposed algorithm shows the positive results when 2VAPs are used compared with only APs. A combination of 3APs and 2VAPs in the 3rd case had the lowest average error of 3.99 among its 4 scenarios.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1789-1798
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• 2012

IEEE 802.15.4a standard can provide a variety of location-based services for ZigBee or wireless network applications by adapting the time-of-arrival (TOA) ranging technique. The non-line-of-sight (NLOS) condition is the critical problem in the IEEE 802.15.4a networks, and it can significantly degrade the performance of the TOA-based localization. To enhance the location accuracy due to the NLOS problem, this paper proposes an energy-efficient low complexity localization algorithm. The proposed approach performs the ranging with the multicast method, which can reduce the message overhead due to packet exchanges. By limiting the search region for the location of the node, the proposed approach can enhance the location accuracy. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms previous algorithms in terms of the energy consumption and the localization accuracy.