• 전기전자학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.335-341
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• 2015

최근 들어 철강의 두께 제어를 위해 고정밀도의 절대 위치 검출 센서에 대한 필요성은 증가하고 있다. 열악한 공장 환경 하에서 직선 운동하는 실린더의 절대 위치를 측정하기 위해서는 LVDT가 널리 사용된다. 본 논문에서는 1 미크론의 고해상도를 가지는 3상 LVDT 및 L/D (LVDT to digital) 변환기를 구현하였다. 이를 위하여 첫째 U, V, W 3상 정현파에 대한 시그널링을 FPGA로 설계하였다. 둘째 위치 정보에 대한 A상, B상 펄스 파형 출력 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로 성능 평가를 위하여 기존의 센서들과 비교하였다. 실험 결과 직선성 편이 오차는 0.009788 [mm] 로써 2.2% 향상된 결과를 얻었고 정현파의 왜곡률은 평균 0.0751%로 기존보다 33%의 향상된 결과를 얻어 우수한 센서임을 입증하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.315-321
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• 2017

이 연구는 시각장애인을 위한 길안내 서비스 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 시각장애인을 고려한 사용자 인터페이스로써 음성인식을 통한 스마트폰을 입력도구로 사용하였고, 출력도구는 방향 및 음성안내를 하면서도 주변 환경음을 인식할 수 있는 골전도 헤드셋을 사용하였다. 개발된 시스템은 기존의 길안내용 스마트폰 앱과 달리 보행해야할 방향 정보를 착용한 헤드셋의 좌우 스테레오 음의 크기로 전달하며, 갈림길이나 휘어진 길에 대한 음성안내는 수 미터 전에 안내하여 시각장애인의 보행 속도에 적합하게 안내가 이루어지며, 역방향 보행이나 경로이탈을 즉시 경고하는 장점이 있다. 방향센서로 진행방향에 대한 동적 정밀도가 1.5도인 모션 트랙커를 사용하여 안정적이고 신뢰성 있는 방향 정보를 취득할 수 있었다. GPS의 위치오차를 극복하기 위하여 위치오차에 견고한 경로계획 알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템을 실험한 결과 실험 경로에서 평균 방향각 오차가 6.82도(표준 편차 5.98)로 비교적 안정하게 방향을 유도하여 목적지에 도달하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1176-1179
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• 2020

선박의 이동 경로를 예측하는 기존의 방법들은 일반적으로 위도와 경도를 직접 예측한다. 하지만, 위도와 경도를 직접 예측할 경우, 예측 모델이 출력 가능한 범위가 상당히 넓어서 예측 오차가 매우 크게 발생할 수 있다. 또한, 순환 신경망 모델 기반의 예측에서는 이전 예측 위치도 다음 위치를 예측하기 위해 사용되기 때문에 오차가 누적되는 현상도 쉽게 발생할 수 있다. 이에 따라, 제안하는 방법에서는 위도와 경도를 직접 예측하지 않고, 선박의 가속도를 예측하여, 향후 속도와 방향을 결정하고, 그 결과로 위도와 경도가 예측되는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 같은 순환 신경망 모델을 사용했을 때, 제안하는 방법이 기존의 직접적으로 위도와 경도를 예측하는 방법에 비해 더 적은 오차를 발생시킴을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.398-404
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• 2021

본 논문에서는 영구자석형 동기전동기의 벡터제어를 수행하는데 필요한 회전자의 위치, 특히 기동시의 초기 회전자 위치를 정확하게 검출하기 위하여 자기식 위치 센서를 사용하는 방법을 제안한다. 기존에는 홀센서의 출력 신호를 사용하여 초기 회전자의 위치를 판단하거나 이러한 센서를 사용하지 않는 센서리스 방식으로 제어를 수행하였으나 이 방법들은 위치 오차가 발생하고 정확도가 떨어지기 때문에 실용성 측면에서 만족스럽지 못하였다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 자기식 위치 센서(magnetic position sensor)를 사용하여 초기 회전자의 위치를 검출하고자 한다. 이 방식을 사용하여 동기전동기의 초기 회전자 위치 검출이 부정확하여 벡터제어 시스템에서 전동기의 기동특성이 나빠지는 문제점을 해결하며, 소용량의 벡터제어 인버터를 저가격화하는 목적으로 자기식 위치 센서를 속도 및 위치 검출에 사용함으로써 자극 검출용의 홀센서와 회전속도 측정용의 로터리 엔코더를 하나로 통합하여 가격을 절반 이하로 낮추는 방안을 제안한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.841-846
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• 2019

본 연구에서는 섬광결정과 광센서의 정렬 오차가 TOF-PET 검출기 성능에 미치는 영향성을 정량적으로 평가하였다. 한 쌍 TOF-PET 검출기는 3 mm × 3 mm × 20 mm 체적을 갖는 LYSO 섬광체와 3.07 mm × 3.07 mm 크기의 GAPD 광센서로 구성된다. 아날로그 출력신호는 증폭 및 균일도 보정이 수행되었고, 오실로스코프 기반 데이터 획득 장치에서 신호처리되었다. 각 검출기 정렬 오차는 0.0 mm, 0.5 mm, 1.0 mm, 1.5 mm 를 각각 적용하여 총 16단계의 정렬 오차를 발생시켰다. 검출기 정렬 오차가 증가함에 따라 광절정위치는 약 400 mV에서 약 250 mV로 감소하였다. 또한, 에너지분해능은 11.6%에서 16.2%로, 시간분해능은 477 ps에서 632 ps로 저하되었다. 이 결과는 검출기 정렬 오차가 TOF-PET 검출기 성능저하에 큰 영향성을 내포함을 시사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.55-61
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• 2009

본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크와 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 실내에서의 이동로봇에 위치를 인식하고 이를 바탕으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템 개발을 제안한다. 사용한 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 ZigBee 기반으로 위치 인식 엔진을 탑재하고 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호를 사용하여 노드간의 거리를 측정한다. 본 논문에서는 노드 간의 정확한 거리 정보를 얻고 이를 바탕으로 위치를 추정하기 위해 실험 입 출력 데이터를 가지고 퍼지 모델을 구하였고 거리의 오차를 수정하였다. 또한, RSSI 값의 부정확으로 인한 위치 인식의 오류를 보정하기 위해 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 이동로봇의 좌표를 구하고 이를 위치 좌표의 보정에 사용하여 위치 인식의 정확성을 개선하였다. 제안된 방법에 의한 위치 인식을 기반으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템을 개발하였다. 제안된 방법이 USN에 의해 추정된 위치 정보만을 사용하는 경우보다 정확하게 이동로봇의 위치를 추정하고 인터넷을 통한 원격 주행이 가능함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권5호
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• pp.294-300
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• 2005

지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권2호
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• pp.121-126
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• 2014

본 논문은 저가형 GPS 수신 모듈에 DGPS 서비스를 적용하기 위한 방안으로 NMEA GPGSV 데이터의 위성 배치 정보에 포함된 위성 앙각과 방위각으로 관측 행렬을 구성한 후, 거리기반 보정정보를 위치영역으로 투영하여 기 산출된 위치 오차 벡터를 수정하는 방안을 제시하였다. 저가형 수신기인 U-blox LEA-5H 모델의 출력 데이터에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 주 활동 시간인 낮 시간에 수평 오차 RMS를 1.8m에서 1m 이내로 줄였으며, 수직 정확도는 RMS 5.8m에서 1.4m로 75% 향상시킴을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 하드웨어의 변경없이 소프트웨어만으로 저가형 GPS의 성능을 DGPS 수준으로 향상시키는 기법이므로, 소비자와 제조사의 부담을 경감시켜 향후 제공될 고정밀 측위 서비스 인프라의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제32권4호
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• pp.168-177
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• 2007

본 논문에서는 노심설계 단계에서 선정된 다양한 노심 장전모형 중에서 압력용기 중성자 조사취화 관점에서 가장 최적의 노심 장전모형을 선정할 수 있도록 신속하게 압력용기 취약위치에 대한 속중성자속을 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 인공신경회로망 기법을 통해 노심 반경방향 및 축방향 출력분포만을 이용하여 압력용기내벽 취약위치에서의 중성자 스펙트럼을 신속하게 평가할 수 있도록 중성자속 가중치를 생산하였고 데이터베이스를 구축하였다. 이 방법은 중성자 수송코드를 이용한 수송계산을 직접 수행하지 않고도 신속하게 압력용기 위치에서의 중성자 조사환경을 평가할 수 있으며 소송코드 결과와 비교하여 상대오차 3.4%이내의 정확도를 보였다.