• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.255-258
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• 2012

모바일 로봇 센서가 개입하여 네트워크의 단절을 억제하여 모바일 로봇 센서를 통해 센서 네트워크의 생존시간을 향상시키는 것을 목표로 한다. 센서노드가 비교적 적은 희소한 환경에서는 베터리 소모 등의 다양한 원인으로 인하여 매개체 역할을 수행하는 브릿지 노드가 제거 될 경우 해당 브릿지 하부의 네트워크는 단절되어 더 이상 쓸모없게 되는 심각한 상황을 초래하기 쉽다. 본 논문에서는, 모바일 로봇 센서가 개입하여 단절된 브릿지를 효율적으로 찾아가 그 역할을 대행함으로써 네트워크의 생존시간을 연장 시키는 것을 목적으로 하는 센서 네트워크를 설계하고 구현했다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.8
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• pp.45-53
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• 2015

스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.2
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• pp.140-152
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• 2017

This Paper is for A study of sensor fusion using Radar sensor and Vision sensor in moving object detection. Radar sensor has some problems to detect object. When the sensor moves by wind or that kind of thing, it can happen to detect wrong object like building or tress. And vision sensor is very useful for all area. And it is also used so much. but there are some weakness that is influenced easily by the light of the area, shaking of the sensor device, and weather and so on. So in this paper I want to suggest to fuse these sensor to detect object. Each sensor can fill the other's weakness, so this kind of sensor fusion makes object detection much powerful.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.297-300
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• 2004

기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.619-621
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• 2016

스마트폰에는 여러 센서들이 내장되어있다. 가속도 센서는 그 중 하나로 장치의 가속도를 측정한다. 세 가지의 축으로 측정되는 센서 값을 종합하고 이를 기반으로 독거노인들의 생활 패턴 분석을 통해 시간대에 따라 센서 값의 변화를 측정하여 장시간 센서 값이 변하지 않을 시 보호자에게 메시지가 자동으로 전송된다. 이를 통해 간병인은 보호자의 신변을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.374-376
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• 2013

다중 시스템 정보 융합 기술은 단일 시스템으로부터 수신되는 정보들보다 좀 더 정확하고 명확한 정보를 얻기 위하여, 다양한 시스템의 정보들을 연관된 정보들과 함께 비교, 평가, 종합하여 필요한 정보를 얻는 기술을 말한다. 이러한 정보 융합에 있어 동종 시스템, 동일 주기 정보들을 수신할 수 있지만 이종 시스템, 이종 주기 정보를 수신하여 정보를 융합할 경우도 있으며 단일 시스템의 장애로 인하여 정보를 제공할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 이종 시스템의 장애 발생 시에 다중센서 융합 시스템에서 정보들을 융합하고 이 정보를 제공함에 있어서 정보 제공 주기나 상황 변화를 효과적으로 처리하기 위한 기술을 본 논문에서 제시하고자 하며 가장 간단한 융합 방식인 Convex combination 융합을 적용하여 시뮬레이션을 통하여 결과를 비교 하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.4
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• pp.329-339
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• 2003

In this study, an approach of image fusion in decision level has been proposed for unsupervised image classification using the images acquired from multiple sensors with different characteristics. The proposed method applies separately for each sensor the unsupervised image classification scheme based on spatial region growing segmentation, which makes use of hierarchical clustering, and computes iteratively the maximum likelihood estimates of fuzzy class vectors for the segmented regions by EM(expected maximization) algorithm. The fuzzy class vector is considered as an indicator vector whose elements represent the probabilities that the region belongs to the classes existed. Then, it combines the classification results of each sensor using the fuzzy class vectors. This approach does not require such a high precision in spatial coregistration between the images of different sensors as the image fusion scheme of pixel level does. In this study, the proposed method has been applied to multispectral SPOT and AIRSAR data observed over north-eastern area of Jeollabuk-do, and the experimental results show that it provides more correct information for the classification than the scheme using an augmented vector technique, which is the most conventional approach of image fusion in pixel level.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.28 no.3
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• pp.157-163
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• 2019

The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.454-460
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• 1998

본 논문은 전장에서의 표적 식별을 위해 다수의 센서가 사용되는 환경에서 요구되는 융합방법론에 대해 간단히 살표 보고 이에 대한 차이점을 비교한다. 다수의 센서를 사용함으로써 각각의 센서가 가진 중복성, 보완성을 활용하여 센서가 제공하는 정보의 불확실성을 줄일수 있는 가능성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 알고리즘, Dempster-Shafer 이론 그리고 퍼지 융합 방법 등에 대한 간단히 소개하고 임의의 표적과 특성값을 설정하여 융합 알고리즘간의 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.159-160
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• 2020

카메라, 라이다, RTK-GNSS 등의 센서는 자율주행 YT 기술 개발을 위해 매우 주요한 요소이다. 본 연구에서는 항만 터미널의 무인화에 핵심 기술 중의 하나인 자율주행 YT에서 안전한 자율주행을 실현하기 위한 다중센서 기반의 융합인식 기술을 제안하고자 한다.