• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.9 no.5
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• pp.373-379
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• 2000

In this paper, an estimation system of vehicle position and orientation on magnetic lane, which is a parameter of the steering controller for automated lane following is described. To verify that the magnetic dipole model could be applied to a magnetic unit paved in roadway, the analysis of the model is compared with the data of 3-axis magnetic field measured experimentally. The sensor location could be estimated by analysis of the model based on experimental data. For the magnetic lane model merged magnetic unit, the relation of sensor location and magnetic field is acquired experimentally. The proposed estimation of vehicle position and orientation is adopted to automated lane following by computer simulation.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.3
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• pp.25-30
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• 2019

Magnetic sensors have the disadvantage that their vector values differ depending on the direction. In this paper, we propose a magnetic vector calibration method for geomagnetic-based indoor localization estimates. The fingerprinting technique used in geomagnetic-based indoor localization the position by matching the magnetic field map and the magnetic sensor value. However, since the moving direction of the current user may be different from the moving direction of the person who creates the magnetic field map at the collection time, the sampled magnetic vector may have different values from the vector values recorded in the field map. This may substantially lower the positioning accuracy. To avoid this problem, the existing studies use only the magnitude of magnetic vector, but this reduces the uniqueness of the fingerprint, which may also degrade the positioning accuracy. In this paper we propose a vector calibration algorithm which can adjust the sampled magnetic vector values to the vector direction of the magnetic field map by using the parametric equation of a circle. This can minimize the inaccuracy caused by the direction mismatch.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.308-309
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• 2009

본 논문은 도로상에 매설된 자기표지의 인식을 통해 주행 중인 바이모달 트램의 위치를 추정하는 추정알고리즘 설계 및 검증에 대한 내용을 다룬다. 바이모달 트램은 자동 안내제어를 위해 도로상에 4m 간격으로 매설된 자기표지를 인식하여 차량과 기준경로사이의 경로오차를 측정하고, 이 때 측정된 정보를 이용하여 차량의 위치를 계산한다. 경로오차 측정 정보는 125msec간격으로 이산적으로 주어지며, 차량의 선형모델에 근거한 관측기를 이용하여 차량의 위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.12
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• pp.6420-6426
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• 2013

The indoor areas for the commercial use of automatic monitoring systems of mobile robot localization improves the cognitive abilities and the needs of the environment with this emerging and existing mobile robot localization, and object recognition methods commonly around its great sensor are leveraged. On the other hand, there is a difficulty with a problem-solving self-location estimation in indoor mobile robots using only the sensors of the robot. Therefore, in this paper, a self-position estimation method for an enhanced and effective mobile robot is proposed using a marker and CCTV video that is already installed in the building. In particular, after recognizing a square mobile robot and the object from the input image, and the vertices were confirmed, the feature points of the marker were found, and marker recognition was then performed. First, a self-position estimation of the mobile robot was performed according to the relationship of the image marker and a coordinate transformation was performed. In particular, the estimation was converted to an absolute coordinate value based on CCTV information, such as robots and obstacles. The study results can be used to make a convenient self-position estimation of the robot in the indoor areas to verify the self-position estimation method of the mobile robot. In addition, experimental operation was performed based on the actual robot system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.15-18
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• 2007

이 논문에서는 Encoder, Gyro, 다수의 IR센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 방법 중 첫 번째 실험으로 다수의 IR센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 작성한 환경지도에서 모서리를 검출하고, 이를 바탕으로 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하도록 하였다. 마지막으로 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.415-418
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• 2007

가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.15 no.1
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• pp.11-21
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• 2011

Purpose : Localization using MRI is difficult due to susceptibility induced artifacts caused by metal electrodes. Here we took an advantage of the B0 pattern induced by the metal electrodes by using an oblique-view imaging method. Materials and Methods : Metal electrode models with various diameters and susceptibilities were simulated to understand the aspect of field distortion. We set localization criteria for a turbo spin-echo (TSE) sequence usingconventional ($90^{\circ}$ view) and $45^{\circ}$ oblique-view imaging method through simulation of images with various resolutions and validated the criteria usingphantom images acquired by a 3.0T clinical MRI system. For a gradient-refocused echo (GRE) sequence, which is relatively more sensitive to field inhomogeneity, we used phase images to find the center of electrode. Results : There was least field inhomogeneity along the $45^{\circ}$ line that penetrated the center of the electrode. Therefore, our criteria for the TSE sequence with $45^{\circ}$ oblique-view was coincided regardless of susceptibility. And with $45^{\circ}$ oblique-view angle images, pixel shifts were bidirectional so we can detect the location of electrodes even in low resolution. For the GRE sequence, the $45^{\circ}$ oblique-view anglemethod madethe lines where field polarity changes become coincident to the Cartesian grid so the localization of the center coordinates was more facilitated. Conclusion : We suggested the method for accurate localization of electrode using $45^{\circ}$ oblique-view angle imaging. It is expected to be a novelmethodto monitoring an electrophysiological brain study and brain neurosurgery.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.241-242
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• 2014

본 논문에서는 PWM 스위칭 주파수 신호 주입 센서리스 제어와 전압 펄스 인가 방법을 혼합한 회전자의 초기 위치 추정 기법을 제안하였다. d축 전류제어기 출력에 PWM 스위칭 주파수의 펄스 전압 신호를 주입하여 회전자의 위치를 추정하고, 추정한 위치에 해당하는 전압 벡터를 인가하여 자기 포화에 따른 인덕턴스의 차이를 이용함으로써, 회전자 영구자석의 극성을 판별하였다. 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2003.07a
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• pp.420-423
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• 2003

자기 베어링을 구동하는 코일은 회전축의 위치 정보를 가지고 있다. 따라서 코일의 인덕턴스를 알 수 있으면 위치 센서를 쓰지 않고도 회전축의 위치를 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 코일에 고주파 신호를 주입하여 인덕턴스를 알아내고, 이를 통해 회전축의 위치를 추정하는 방법을 제안하고, 그를 이용하여 자기 베어링의 센서리스 제어를 수행한다.