• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.482-487
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 애플리케이션은 빈번히 위치 정보를 이용하기 때문에 모바일 노드들의 위치를 파악하여 서비스를 제공해 주는 것이 점차 중요하게 인식되고 있다. 여기서 모바일 노드들의 위치 추정은 센서 네트워크에서 노드들에게 좌표를 할당하는 것과 같은 의미이다. 센서 네트워크 환경에서 모바일 노드 위치 추정을 다루는 연구들이 늘어나고 있으나, 현재 제안된 거의 모든 연구들의 위치 추정 실험에서는 엔코더, 자이로, 가속도 센서 등을 이용해서 실제 이동량을 측정해야만 한다. 이 점에 착안하여, 본 연구에서는 어떤 추가적인 센서를 추가하지 않고 실험에서 얻은 모바일 노드의 좌표들을 카메라로 획득한 실제 영상에 맵핑시킴으로써 위치 추정 실험을 검증하기 위한 방법론을 제시하고, 제안한 방법론을 이용하여 크리켓 실내 위치 시스템(Cricket Indoor Location System)의 대표적인 두 가지 구조인 Active and Passive Infrastructure에서 무인 로봇의 위치 추정 실험 결과를 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.85-86
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• 2008

로봇은 오도메터리 정보를 이용해 위치추정을 할 수 있다. 그러나 주행하는 동안 발생되는 슬립현상에 의해 오도메터러 정보만으로는 로봇의 정확한 위치추정을 할 수 없다. 정확한 위치추정을 위해서 관성센서를 이용하여 오도메터리 정보를 보정한 위치추정 방법이 있다. 실내 이동로봇에 적용하려면 관성센서는 소형이어야 하는데, 그에 따라 노이즈는 심해지고, 정확성도 낮아지는 문제가 있나. 그래서 현재까지는 이런 문제를 갖고 있는 관성센서를 실내 이동로봇의 위치추정의 정확성을 높이기 위해 비관성센서 또는 카메라 영상을 조합하는 연구들을 하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 관성센서 성능 실험과 시뮬레이션에 결론을 내리고 있어 실제 실험에 따른 정확성을 확인할 수 없다. 또한 최근 영상 SIFT 알고리즘을 적용한 SLAM 연구에서도 나타나는 문제는 이동로봇의 위치추정의 부정확성이다. 따라서 본 논문은 SLAM에서 문제가 되는 위치추정의 부정확성을 최소화하기 위해 자이로와 가속도계를 이용하여 정학한 위치추정을 하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.4
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• pp.497-502
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• 2010

The accurate estimation of position and direction of the mobile robot is essential for preparing precise movement and works in the inner complex environment. In this paper, we propose a robust estimation method of location and direction using the velocity of mobile robot in the inner GPS environment. The estimation using the inner GPS with ultrasonic sensors have to consider with various acoustic noise and sensor errors. We design a robust estimation method using a membership function based on uncertainty of the obtained information and robot velocity. The simulation results of the proposed method show effectiveness in the contaminated environment with position errors.

• 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.21 no.2
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• pp.221-228
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• 2020

A sonobuoy is dropped onto the surface of water to estimate the bearing of an underwater target. A Directional Frequency Analysis and Recording (DIFAR) sonobuoy has an error in the specific angular section due to the method of estimating bearing and noise, which causes an error in target localization using multiple sonobuoys. In addition, the position of the sonobuoy continues to move, but since a sonobuoy with a GPS is intermittently arranged, it is difficult to estimate the exact position of the sonobuoy. This also causes target localization performance degradation. In this paper, we propose a technique to improve the target localization performance by compensating for bearing errors using characteristics of the DIFAR sonobuoy and multiple-sonobuoy position errors based on the intermittently arranged active sonobuoy with a GPS.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.2 no.4
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• pp.35-39
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• 2016

This paper is about IoT(Internet of Things)-based indoor localization scheme. GPS and WiFi are widely used to estimate the location of things. However, GPS has drawback of poor reception and radio disturbance in doors. To estimate the location in WiFi-based method, the user collects the information by scanning nearby WiFi(s) and transferring the information to WiFi database server. This is a fingerprint method with disadvantage of having an additional DB server. IoT is the internetworking of things, and this is on rapid rise. I propose the IoT-based indoor localization scheme. Under the proposed method, a device internetworking with another device with its own location information like GPS coordinate can estimate its own location through RSSI. With more devices localizing its own, the localization accuracy goes high. The proposed method allows the user to estimate the location without GPS and WiFi DB server.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.228-231
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• 1999

3차원 공간상의 표적의 위치는 방위각, 고각, 거리의 세가지요소로 나타내어 질 수 있다. 이 논문에서는 등각적 선배열 센서로 이루어진 3개의 부분센서배열을 이용한 3차원 표적의 위치추정 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추정 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 고각과 거리의 비선형 대수적 관계식으로 주어진다. 제안한 알고리듬은 3개의 부분센서배열에서 각각 표적을 원거리에 있다고 가정하고 원거리입체각을 추정하여 위의 대수적 관계식을 얻은 후 이들 관계식을 연립하여 실제 근거리 표적의 위치를 추정하였다. 다중표적의 경우 각각의 부분센서배열에서 추정한 원거리입체각이 어떤 표적에 대한 추정치인지 연관시켜주는 알고리듬이 필요하다. 이 논문에서는 추정한 원거리입체각의 모든 조합으로부터 3차원 MUSIC 스펙트럼값을 비교하여 그 중 표적의 개수만큼을 선별하여 다중표적의 위치를 추정하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.2
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• pp.385-393
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• 2016

This paper presents the new position estimation method which contains the optical displacement sensor and the dead reckoning based position estimation algorithm for automation of hull cleaning robot. To evaluate feasibility of the proposed position estimation method on the hull cleaning robot, it was applied on the small scale robot model which has an identical drive method with the hull cleaning robot and then a set of the position estimation experiments were performed. The experimental results of the position estimation demonstrate that the estimated results with the optical displacement sensors is more accurate than used rotary encoder method. In addition, it continuously calculated the robot position quite close to the real robot driving path. In a follow-up study, the proposed position estimation method will be complemented and exploited on the actual hull cleaning robot by adding additional sensor modules that correct measurement errors.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.763-766
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• 2000

본 논문에서는 해저 고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1802_1803
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• 2009

위치추정은 현재 이동로봇 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 문제이다. RFID 위치추정 시스템은 저렴하고, 오차누적의 위험이 없고, map과 같은 사전정보의 제약이 없기에 범용적으로 사용될 수 있다. 하지만 RFID 위치추정에 있어, tag들의 서로 다른 인식거리 차이는 위치추정의 오차를 증폭시키는 역할을 한다. 따라서 이 논문에서는 이를 극복하기 위해 tag들의 인식거리 정보를 활용하여 위치추정을 수행한다. 또한 보다 정확한 위치추정을 위해, 송신신호 전력조절을 통하여, 인식거리를 조절하는 방법을 사용한다. 이들의 성능은 simulation을 통해서 확인하였다.