• 한국통신학회논문지
• /
• 제24권12B호
• /
• pp.2369-2381
• /
• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.109-115
• /
• 2011

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 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 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. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제48권6호
• /
• pp.401-410
• /
• 2020

본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.449-455
• /
• 2007

영구자석형 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor, 이하 PMSM)의 벡터제어 시 회전자의 위치 정보는 매우 중요하며, 최근 레졸버를 이용하여 센싱하는 응용분야가 늘어나고 있다. 레졸버의 턴수비 차이나 불평형 여자신호로 인하여 회전자의 위치각 정보가 왜곡되며, 이는 벡터제어 시 출력측 토오크 리플로 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 이론적으로 분석하였고, 이에 대한 전류보상 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션과 시험을 통하여 타당성 및 유효성을 검증하였다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.140-147
• /
• 2003

광섬유 ROTDR (Rayleigh optical time domain reflectometry) 센서를 이용하여 중요 보안 대상체인 사회기반시설물에 침투하는 침입자의 위치와 무게 정도를 탐지할 수 있는 기초 연구를 수행하였다. 넓은 면적을 감지할 수 있는 매설형 광섬유 센서탐지판을 제작하고, 인가된 침입물체의 위치와 무게에 따른 신호특성을 고찰하였다. ROTDR 센서는 펄스 폭이 30ns이고, 광섬유의 길이는 10km 이상이다. 위치탐지오차는 약 3m 이내였으며, 무게에 따른 탐지능력은 20kgf, 40kgf, 60kgf의 세단계를 구분할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.456-457
• /
• 2021

최근, 실내 위치 기반 서비스를 보다 정확하게 제공하기 위해서 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 실내 측위에서 RNN 모델을 사용하는 경우 수집된 학습 데이터가 연속적인 순차 데이터이어야 한다. 그러나 특정 위치 정보를 판단하기 위해 수집된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터는 특정 위치에 대한 RSSI만 기록되었기 때문에 RNN 모델의 학습 데이터로 사용이 불가능하다. 본 논문은 Wi-Fi 핑거프린트 데이터를 기반으로 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위한 영역 클러스터링 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.602-605
• /
• 2011

현재 측위에 대한 측정 대상이 점점 작아지면서, 그에 따른 정확도 까지 높아지고 있다. 실내 측위에 관한 기술은 대표적으로 단말기의 수신신호의 세기방식인 RSS(Received Signal Strength), 수신신호의 도달시간 방식 TOA(Time of Arrival), 수신 신호의 도달 시간차 방식 TDOA(Time Difference of Arrival), 수신신호의 입사각 방식인 AOA(Angle of Arrival) 등 여러 가지 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 특수 장비를 사용하지 않고, 무선 네트워크 기반의 실내 측위 중에 정확도가 높은 Fingerprinting 방법을 택하였다. WLAN 기반 실내측위에 가장 많이 사용되는 KNN은 k개의 이웃수와 RP의 수에 따라 민감하다. 본 논문에서는 KNN 성능을 향상 시키기 위해 SVM 이용하여 SNR 데이터를 군집화를 적용한 KNN과 SVM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 SVM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과 위치 오차가 2m이내에 KNN/SVM 혼합 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.256-262
• /
• 2004

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.296-303
• /
• 2014

본 논문에서는 제한된 위치에서 측정된 수신 신호 세기(RSSI) 값과 3차원 지리 정보를 기반으로 주변의 전파 환경을 추정하고, 시각화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. RSSI가 동일한 수신점은 송신점으로부터 같은 거리에 위치한다는 가정 하에서 삼각형의 외심을 이용하여 송신점의 위치를 추정하고, 전파 모델을 이용해 전파 손실을 고려하여 전파환경을 시각화한다. 영상 신호 처리에서 사용되는 모드 탐색 알고리즘인 mean-shift clustering 방법을 사용하여 피크 값을 탐색하고, 여러 개의 추정점들의 무게 중심을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 모드 탐색 알고리즘을 이용한 전파 환경 시각화 기법은 전파 자원의 효율적인 이용을 위한 전파 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.88-91
• /
• 2010

본 논문은 RF모듈과 초음파 센서들을 설치한 밀폐된 공간에서 이동 로봇을 사용해 위치인식과 속도제어에 대한 내용으로 구성하였다. 두 개의 퍼지 룩업 테이블은 설정값에 대한 듀티비 로서 선택한다. 출발점과 커브지점에서 기본퍼지규칙 보다 이중퍼지 규칙을 갖는 이동로봇이 수렴시간을 줄일 수 있었다. 또한 이중 룩업테이블의 교체시간은 e-${\Delta}e$위상 평면내의 특이점인 b1,c1,d1에서 발생한다. 룩업 테이블 중 하나는 과도영역에서 상승시간을 줄이기 위해 사용하고 다른 하나는 정상상태 오차를 줄이고 설정값에 빠르게 수렴하기 위해 사용한다. 퍼지 제어기를 갖는 실내 위치 인식 로봇 제어시스템을 통한 실험의 결과로서 퍼지 제어 알고리즘의 유용성을 확인하였고 이중 퍼지 제어 룰을 갖는 로봇이 하나의 룰 테이블을 갖는 로봇에 비해 개선된 속도 응답을 얻을 수 있음을 확인 하였다.