• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07b
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• pp.1062-1064
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• 2000

본 논문은 위치 및 속도 검출기가 없는 매입형 영구자석 전동기(interior permanent magnet motor, 이하 IPMM)의 위치 제어 기법에 관한 것이다. IPMM은 기본적으로 자기적인 돌극성(magnetic saliency)을 가지고 있지만, 그것은 부하 조건에 의해 쉽게 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 제어 성능이 쉽게 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법과 같이 그 돌극성. 혹은 임피던스 차이를 이용한다. 하지만, 회전자 위치 정보를 나타내는 임피던스 차이를 극대화하고 어떤 부하 조건에서도 성능을 유지하기 위한 고주파 신호 주입 방법이 제안된다. 제안된 방법은 IPMM의 위치 및 속도 검출기가 없는 센서리스 제어를 가능하게 한다. 단위 전류 당 최대 토오크 제어도 제안한다. 제안된 방법을 위해 다양한 부하 조건에서 IPMM의 토오크와 고주파 임피던스 특성을 분석한다. 그 특성을 기본으로 하는 속도 및 위치 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 회전자 위치와 관련된 고주파 임피던스 성분을 추출한다. 실험 결과를 통해 여러 부하 조건에서 제안된 방법의 성능을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.1231-1239
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• 2010

The aim of this study was developing the non-invasive focused magnetic stimulation system(NI_FMSS) that can stimulates acupoints which are small parts and knotted muscular tissues. To evaluate pain treatment effect of the NI_FMSS, we caused muscle fatigue to 25 subjects in biceps of the arm. Then, we stimulated acupoints(trigger points) HT2 using low frequency stimulator(10 subjects) and NI_FMSS(10 subjects). The other 5 subjects had not been stimulated. We analyzed muscle fatigue recovery with median frequency, RMS and median power in frequency domain for 5 days. We checked the magnetic stimulation effect on acupoint by evaluation of muscle fatigue recovery. Therefore, we identified that the NI_FMSS was more efficient system to relieve muscle pain than electric-stimulation system.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.39 no.2
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• pp.108.2-108.2
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• 2014

과거 달 탐사 미션으로 달에는 global magnetic fields는 존재하지 않고 표면에 국부적으로 자기장이 존재함이 확인되었다. 그러나 이렇게 측정된 자기장 데이터는 일정 고도 (> 20 km) 이상에서 측정되었기 때문에, 지표에 비해 그 세기가 매우 약해 자기장의 형태와 분포를 연구하는데 한계가 있다. 보다 자세한 연구를 위해서는 표면에서부터 다양한 고도에 이르는 위치에서 측정된 자기장 데이터가 필요하며, 이는 달 표토의 자화나 Swirl 형성 메커니즘을 이해하는데 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 큐브위성을 이용하여 저궤도부터 지표까지의 자기장을 측정하는 방안을 소개한다. 큐브위성은 달 궤도 모선에서 사출되어 자기이상 지역 표면에 충돌하는 임무를 가진다. 자력계는 모선과 큐브위성에 각각 탑재되어 자기장을 측정하며, 모선으로 부터 사출된 큐브위성은 충돌 직전까지 자기장을 측정하고 모선에 습득한 데이터를 실시간으로 전송한다. 이렇게 측정된 자기장 데이터는 모선의 궤도부터 표면에 이르기까지 여러 고도에서 측정되었기 때문에 자기이상 지역의 자기장 구조를 파악하는데 중요한 자료로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 달의 자기이상 지역과 큐브위성 임무 설계에 대하여 기술하였다.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.57-65
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• 2018

Conventional RF signal-based indoor localization techniques such as BLE or Wi-Fi based fingerprinting method show considerable localization errors even in small-scale indoor environments due to unstable received signal strength(RSS) of RF signals. Therefore, it is difficult to apply the existing RF-based fingerprinting techniques to large-scale indoor environments such as airports and department stores. In this paper, instead of RF signal we use the geomagnetic sensor signal for indoor localization, whose signal strength is more stable than RF RSS. Although similar geomagnetic field values exist in indoor space, an object movement would experience a unique sequence of the geomagnetic field signals as the movement continues. We use a deep neural network model called the recurrent neural network (RNN), which is effective in recognizing time-varying sequences of sensor data, to track the user's location and movement path. To evaluate the performance of the proposed geomagnetic field based indoor positioning system (IPS), we constructed a magnetic field map for a campus testbed of about $94m{\times}26$ dimension and trained RNN using various potential movement paths and their location data extracted from the magnetic field map. By adjusting various hyperparameters, we could achieve an average localization error of 1.20 meters in the testbed.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.1095-1109
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• 2021

The technology used to recognize the location and surroundings of autonomous vehicles is called SLAM. SLAM standsfor Simultaneously Localization and Mapping and hasrecently been actively utilized in research on autonomous vehicles,starting with robotic research. Expensive GPS, INS, LiDAR, RADAR, and Wheel Odometry allow precise magnetic positioning and mapping in centimeters. However, if it can secure similar accuracy as using cheaper Cameras and GPS data, it will contribute to advancing the era of autonomous driving. In this paper, we present a method for converging monocular camera with RTK-enabled GPS data to perform RMSE 33.7 cm localization and mapping on the urban road.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.7 no.4
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• pp.217-224
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• 1997

컴퓨터를 포함하는 정보통신기기를 비롯하여 TV, VTR, 세탁기 등의 가전기기, 자동차와 항공기 등의 수송기기, 생물 환경 계측기기, 안전 보안기기 등 이루 헤아릴 수 없는 각종 전자, 기ㅖ장비에 광 적외선 센서, 자계 자속 센서, 위치 변위 센서, 역학량 센서, 오도 센서, 응력 센서 등 다양한 센서가 사용되어 기기의 정밀성, 자동화, 신뢰성 및 안정성 등을 획기적으로 향상시키고 있으며, 그 외에 공장생산 현장의 능률 제고와 정밀도의 향상, 안전 쾌적성의 확보, 정보교환 및 전달의 고도화, 일상생활의 고도 시스템화, 사회복지의 구현 등에도 큰 기여를 하고 있다. 그런데 이러한 흐름은 앞으로도 계속되어 전자공학을 필두로 하여, 전력공학, 메카트로닉스 분야와 의공학, 공업계측공학등의 발전을 기초로 하여 산업 및 사회시설의 자동화, 무인화 및 정보화가 빠르게 진전됨에 따라 다양한 센서에 대한 수요가 크게 늘 것으로 예측되고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1754-1755
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• 2007

영구자석을 사용한 마커가 설치된 자기장 이동 경로에서 이동 로봇의 경로 인식을 위한 위치인식 시스템이다. 저가의 홀센서를 일정 간격의 열로 배치한 센서를 설계 제작하고, 그 센서를 이용하여 측정된 마커의 자계 값을 이용하여 경로상의 위치를 인식할 수 있도록 하였다. 마커의 극성을 인식하는 새로운 방법을 제시하고, 인식된 극성을 코드화하여 경로상의 특이점들에 배치함으로써 경로 이동 중에 그 점들의 위치를 인식하도록 하였으며, 로봇은 그 위치에서 미리 정해진 행동을 하도록 프로그램 하였다. 센서들 간의 통신 방법을 논하였고, 각 센서들에서 얻어진 정보로부터 이동 로봇의 경로상의 위치인 측방향 변위 오차와 방향각 오차를 기하학적으로 산출한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.9
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• pp.2016-2022
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• 2010

We propose a new algorithm for reconstructing curves with self-intersections from sample points. In general, the result of curve reconstruction depends on how to select and order the representative points to resemble the shape of sample points. Most of the previous point ordering approaches utilize the Euclidean distance to compute the proximity of sample points without directional information, so they can not solve the non-simple curve reconstruction problem. In this paper, we develop a new distance estimating the adjacency between sample points, which is derived from the standard normal distribution of Brownian motion. Experimental results show that this approach is very effective to non-simple curve reconstruction.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.6
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• pp.1304-1311
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• 2003

Target tracking in a real world situation is difficult problem because of continuous variations in images, huge amounts of data, and high processing speed demands. The problem becomes even harder in the case of sea background. This paper presents an initial study of neural network based method for target detection and tracking in cluttering environment. The approach uses a combination of differential motion analysis, Kohonen self-organizing network and region growing method. The network is capable of detecting the mass-centers of moving objects within one frame. The history of neurons positions in the sequential frames approximates the traces of the targets. The experiments done with the network in simulated environment showed promising results.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.4
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• pp.5-10
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• 2008

지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.