본 논문은 항공영상으로부터 REM( recovered elevation map)를 추출하여 DEM (digital elevation model)과 정합함으로써 비행체의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 연속항공영상을 이용함으로써 보다 넓은 지역에 대한 REM (recovered elevation map)복원이 가능하여 정합확률이 높아진다. 또한 강건한 거리 척도를 사용함으로써 몇 개의 점에서의 매우 큰 오차에 영향을 받지 않은 알고리듬을 제안하였다. 본 논문에선 몇 개의 항공영상을 가지고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리듬의 효용성을 보였다.
스마트폰에서 음향 신호를 이용하여 실내에서의 절대 위치를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 여러개의 위치 측정 장치들이 연속으로 자신의 위치를 측정하는 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템도 제안되었다. 이 경우에는 측정된 상대 위치의 오차가 축적되어 홉 수가 커짐에 따라 지속적으로 증가하게 되므로 실내 위치 측정 시스템을 설계할 때에 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 연속적으로 설치된 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템에서 절대 위치 오차를 분석하였으며, 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 분석 결과를 보면 축적된 측정 오차가 멀티 홉 수에 따라 거의 선형적으로 증가함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 저비용 단일 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기를 이용하여 정밀한 위치를 추정하는 방법으로 반송파 위상 TD(Time Differenced) 측정치를 이용한 상대위치 결정기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 상대위치 결정기법은 반송파 위상 측정치를 활용하지만 시각 간 차분을 사용하므로 하나의 GNSS 수신기로 동작하며, 미지정수 결정 문제를 고려하지 않아도 된다. 또한 차분 간격이 짧은 시간일 경우 공간적 공통오차 및 위성시계 오차를 효율적으로 제거할 수 있다. 제안하는 위치결정 알고리즘은 오차해석을 통해 코드측정치를 이용한 절대위치 결정기법보다 성능이 우수함을 증명하고 실차 실험으로 구현된 알고리즘 및 오차해석 결과를 검증하였다. 그 결과, 위치추정 성능은 약 10분 동안 3m이내에 수렴하여 코드기반의 절대위치기법에 비하여 약 4배 이상 향상된 정확도 및 정밀도를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 있는 실외와 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 없는 실내에서 Wi-Fi(Wireless Fidelity)를 이용한 안드로이드 기반의 위치 정보 시스템을 설계 및 구현하였다. 보행자의 위치를 실내에서 추정하기 위해서는, 보행자의 위치에 상관없이 절대위치를 구하는 것이 필요하고, 보행자의 움직임에 따라서 상대위치를 연속적으로 추정하는 것이 필요하다. 보행자의 초기위치를 추정하기 위해서 Wi-Fi fingerprinting을 사용하였다. 기존의 Wi-Fi fingerprinting에서 가장 위치 오차가 작은 WKNN(Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘의 단점을 보완한 EWKNN(Enhanced Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용해 위치의 정확도를 높였다. 그리고 보행자의 상대위치를 추정하기 위해서는, 스마트폰에 탑재되어 있는 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용하였기 때문에 추가적인 장비가 필요하지 않았다.
한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.19-23
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1996
이 연구는 영상 홀로그래픽의 원리를 이용하여 직선배열형 음향센서 어레이를 측정대상에 직접 주사시켜 고분해능을 가지고 짧은 계측시간에 정확한 음원의 절대위치를 추저에 그 목적을 두고 있다. 시뮬레이션을 통하여 재생시 평생간섭파의 영향을 제거하기 위해 측정면의 길이와 센서간격을 나이키스트조건이 성립하는 최적조건을 찾아내었고, 실험을 통하여 실제음장에서 음원 위치 추정을 행하여 비교.검토한 결과 , 계산기상의 시뮬레이션 결과와 일치함이 확인되었다.
실내외에서 스마트폰의 이동 궤적을 정밀하게 추적하기 위하여 WiFi Fingerprint 방식과 Pedestrian Dead Reckoning 방식을 연동하였다. 전자는 절대 위치를 추정할 수 있으나 실제 위치로부터 랜덤하게 오차가 발생하며, 후자는 연속적으로 위치를 추정하지만 이동할수록 오차가 누적되는 각각의 장단점이 있다. 본 논문에서는 두 가지 방식의 추정 위치 데이터를 연동시키기 위한 모델과 Kalman Filter 수식을 정립하였고, 최적 시스템 파라미터를 도출하였다. 시스템 잡음과 측정 잡음의 공분산 값에 따른 성능을 분석하였다. 측정된 데이터와 시뮬레이션을 이용하여, 두 가지 방식이 상호 보완된 향상된 성능을 확인하였다.
본 논문은 음원의 절대위치를 정확하게 추정할 수 있는 음향홀로그래픽법에 관하여 계산기상의 시뮬레이션 및 측정시스템을 이용한 실험과결과에 대하여 서술한다. 이 연구에서는 원거리 음장을 만족하도록 측정면을 설정하여 7개의 마이크로폰을 직선으로 배열한다. 음원의 측정은 음원면에 근접한 위치에 한 개의 기준 마이크로폰을 설치하고 측정면의 마이크로폰들을 등간격으로 스캐닝하면서 각지점의 음을 동시 기록한다. 수음한 기준음과 측정음간의 크로스 스펙트럼 알고리즘에 의하여 음원의 절대위치를 측정한다. 그리고 각 마이크로폰의 위상차는 기준 마이크로폰을 대상으로 위상보상 하였으며, 측정시의 시간지연은 제 1열 측정시점을 기준으로 시간보상을 행하였다. 측정면에 설정한 마이크로폰들의 최적 간격은 수치 시뮬레이션에 의하여 정한다. 음원신호는 정현파를 이용하고 S/N비를 30dB의 조건하에서 각각 실험을 행하였다. 시뮬레이션과 실험에서 결정한 최적 마이크로폰 간격은 2KHz인 정현파 음원을 기준으로 하여 공간상의 나이키스트 조건을 만족하도록 설정하였다. 무향실에서 측정한 실험결고, 500Hz 와 1KHz의 신호원에 대한 음원이 2KHz인 경우의 추정된 3차원 홀로그램의 주극폭이 각각 87%와 30%씩 감소하였고, 그 결과 수치 시뮬레이션의 타당성을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 제안하는 3차원 음향 홀로그래픽법을 이용한 음원위치 추정에 관한 연구의 유용성을 검증하였다.
군남댐의 운영은 북한지역에 위치한 저수지와 하천 상황, 특히 황강댐 방류에 절대적으로 의존하는 특성이 있음에도 불구하고, 수위 상황 등 자료수집의 한계로 군남댐 운영에 어려움이 많다. 이러한 상황에서 위성원격탐사 영상자료는 미계측 북한 접경지역의 수문상황을 판단하는 데 유용한 자료가 될 수 있다. 위성을 통한 수위 추정 방법은 위성영상에서 탐지된 수표면을 DEM과 중첩하여 판독하는 방법인 imaging 기법과 레이더고도계로 불리는 altimeter로 위성에서 수표면까지의 거리를 직접 측정하여 산출하는 profiling 기법 등 크게 두 가지 방법이 있다. 본 연구에서는 위성영상으로 산출된 DEM과 ESA의 Sentinel-1 C-밴드 SAR 영상을 중첩하여 황강댐 수위를 추정해 보았다. 정확도 문제가 있겠지만, 황강댐 수위 변화의 경향성은 확인할 수 있었으므로, 향후 개선을 통해 황강댐 수위변동 추세 분석과 상황별 적절한 사전 대응에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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