정밀한 위치정보의 제공은 GPS가 갖는 가장 큰 특징 중의 하나이다. 기준국과 사용자의 공통된 관측정보를 이용하는 상대측위기법이 일반적으로 정밀위치 정보 산출에 사용되고 있다. 그러나 기준국과 사용자의 기선거리가 멀어지면 GPS 신호가 통과하는 공간상의 매질특성이 서로 다르기 때문에 이중차분에 의해서도 전리층과 대류층 등의 오차요인은 완전히 제거가 되지 않는다. 본 연구는 이러한 특성을 고려하여 전리층과 대류층에 대한 오차보정정보를 추가적으로 생성하여 자료처리에 적용하였다. 그 결과 실험지역 17곳 중 14곳은 오차보정정보 적용이후에 위치정확도가 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 기선거리에 따른 위치정확도 향상정도를 분석하였다.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
사용하는 탄성파의 파장과 두께가 비슷하거나 보다 얇은 박판 구조에서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호의 위치표정 정확도의 향상을 위해 새로운 신호처리 방법인 웨이블릿 변환 디노이징(wavelet transform de-noising) 기법을 도입하였다. 탐지된 AE 신호에 대하여 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하여 상대적으로 저주파수이고 큰 진폭을 갖는 굽힘파 성분(flexural component)은 활용하고, 고주파수이고 작은 진폭의 팽창파 성분(extensional component)은 필터링하여 제거한 다음 신호를 재구성하는 디노이징 처리를 거침으로써 박판에서의 위치표정 시 발생하는 도달시간차 측정오차를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 따라서 웨이블릿 디노이징 처리를 도입함으로써 위치표정의 정확도가 게인(gain)이나 문턱값의 설정, 판의 두께, 센서간거리, 발생원과 센서의 상대적인 위치에 무관하고 전통적인 문턱값 통과 방법에 비하여 월등하게 향상되었다. 또한 상대적으로 매우 큰 진폭을 가지는 굽힘파 성분을 활용하므로 실제적인 박판 구조물에서의 위치표정에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 표면 근전도(surface electromyogram, SEMG)를 이용하여 운동단위(motor unit, MU)의 위치(location)를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 운동단위의 위치에 따라 운동단위 활동전위(motor unit action potential, MUAP), 나아가서는 표면 근전도의 크기(amplitude)가 변화하므로 운동단위의 위치 추정은 근력 추정에 있어서 중요하다. 제안된 방법은 표면근전도 시뮬레이션을 통해 취득한 기준 신호와 3 채널 표면전극을 이용하여 검출한 표면 근전도 신호를 비교하여 운동단위의 위치를 추정하는 방법이다. 운동단위 위치 추정의 정확도를 파악하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 취득한 MUAP를 본 연구에서 제안한 방법 및 기존 방법들을 적용하여 확인하였다. 시뮬레이션 결과 8[mm] 위치에 운동단위가 위치할 경우 본 논문에서 제안한 운동단위 위치 추정 방법은 0.01[mm]의 평균 추정 오차를 보였다. 반면에 Roeleveld가 제안한 추정 방법은 2.33[mm]의 평균 추정 오차를 보였으며 Akazawa가 제안한 추정 방법은 1.70[mm]의 평균 추정 오차를 보여 본 연구에서 제안한 운동단위 위치 추정 방법이 기존의 방법들에 비하여 더 정확한 위치 추정이 가능하였다.
영구자석 동기 전동기의 PI 전류 제어기 이득은 대역폭과 파라미터에 의해 결정된다. 파라미터 추정 시 필요한 전류 제어기 이득을 임의로 설정할 수밖에 없다는 문제가 있다. 본 논문은 정지좌표계에 대해 회전하는 전압 신호를 인가하여 초기 위치를 추정함과 동시에 인덕턴스를 일정 오차 내로 추정하여 빠르게 인덕턴스를 추정하고, 이를 이용해 전류 제어기 이득을 전동기의 전기적 파라미터에 맞게 설정할 수 있는 방식을 제안한다.
본 논문에서는 기만신호에 의해 발생되는 코드추적 및 주파수추적 오차를 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 우선 기만신호의 종류와 방법을 분류하였다. 일반적으로 기만기는 GPS 수신기의 위치와 속도를 완벽하게 알아낼 수 없기 때문에 분류된 방법 중에서 일정 지역을 검색하는 탐색형 기만방법이 사용됨을 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. GPS 항법해는 코드추적 및 주파수추적 성능에 의해서 결정되므로 기만신호에 의한 두 추적루프의 오차 분석을 통해 영향을 평가할 수 있다. 평가결과 GPS신호 및 추적루프가 내재한 항기만 특성으로 대부분의 경우에서 신호추적오차는 증가하였으나 완전한 기만은 이루어지지 않음을 확인하였다.
질량 분석기의 질량 스펙트럼에서 높은 피크값을 갖는 스펙트럼에 인접한 낮은 피크값의 스펙트럼은 서로 연결되어 분리가 어렵다. 이러한 스펙트럼간 겹칩은 질량 스펙트럼의 검출 성능과 해상도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 잔류 가스 분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능과 피크값의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 이온 신호블록의 특성에 따른 유형 판별과 피크위치오차에 대한 사전 보정은 인접한 스펙트럼에 연결된 낮은 피크값의 스펙트럼 분리 및 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 질량분석기에서 얻은 실제 이온 신호를 사용하여 제안한 방법과 기존 방법을 비교하였다.
GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 채널 시변동성에 강인한 송수신 모델을 제안하고, 송신기의 특성을 반영한 디지털 변조 신호를 프레임 동기화 기법을 통해 수신 신호의 성능을 향상시킨다. 제안하는 동기화 기법을 통해 송신기와 수신기 사이의 프레임 시점의 불일치 및 음파 지연에 의해 발생되는 정도가 큰 타이밍 오차를 복구한다. 수중환경 채널 및 수중음향통신을 위한 타이밍 및 위상 동기화 성능 확인을 위해 경상북도 문경시에 위치한 경천호에서 호수실험을 수행하였으며, 제안하는 프레임 동기화 기법을 적용하였다. 수신기가 고정 상태인 경우는 처음에 예상했던 프레임 시작 위치와 프레임 동기 이후 변동이 거의 없었으나 이동 중일 때는 다중 경로 전달 과정으로 인한 인접 신호 사이의 간섭으로 인하여 프레임의 시작 위치가 프레임 동기화이후 보정이 되는 것을 확인 할 수 있었다.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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