일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
관성항법유도장치는 관성센서 출력에 대한 측정 정밀도를 향상시키기 위해 자이로 및 가속도계의 아날로그 출력을 주파수로 변환해주는 AF(Analog to Frequency) 변환기를 사용한다. AF 변환기 측정 신뢰성을 보장하기 위해서는 신중한 교정절차가 결정되어야 하며, 교정절차에 의한 교정시험은 주기적으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 양ㆍ음의 입력에 대해 각각 양ㆍ음 리셋전류를 갖는 synchronous charge balance type의 AF 변환기 교정방법에 대해 다루었다. AF 변환기 교정은 AF 변환기 환산계수 오차 교정 시험과 바이어스 교정시험으로 나누어 수행되었으며, 교정 시험용 프로그램에 의해 자동으로 수행되었다.
In developing the HMI(Human-Machine Interface) evaluation system for the IVNS(In-Vehicle Navigation System), design guidelines and evaluation methods are the most crucial problems for its use and efficiency. As the part of this system, focused on the final product of the database, subjective mental workload assessment is seriously considered to evaluate the driver's own driving task using the IVNS. This paper suggests the methodology for the ergonomic assessment of the IVNS that corresponds to the subjective measurement of the driver's mental workload by rating his or her own driving task. For this approach, Revision of NASA-Task Load Index(RNASA-TLX) was developed which translated and revised the version of NASA-TLX that is generally accepted an efficient and powerful method for evaluating the in-vehicle information systems. To verify the RNASA-TLX, an experiment was conducted in a real road situation, because the result of the laboratory approach is uncertain and has the differences from the real road test.
최근 GPS를 이용한 위치기반서비스(LBS)는 일상생활의 큰 변화를 가져왔다. 이러한 LBS 중에서도 가장 흔히 접할 수 있는 것이 차량 항법용 장치인 네비게이션이다. 초창기의 네비게이션이 단순히 목적지까지 가기 위한 가장 짧은 도로를 안내해 주는 것이 목적이었다면 최근에는 TPEG과 같은 실시간 교통 상황 안내, 이용자 선호도를 고려한 경로탐색, 에코 드라이빙과 같은 좀 더 높은 수준의 서비스가 개발되고 있다. 하지만 현재의 차량항법 시스템은 교통상황 안내 이외에는 현실적인 도로상황 반영이 어렵고 시간대별 통행량의 차이가 큰 국내 교통상황에 대한 고려가 미흡하다. 또한 교통정보 수집장치가 설치되지 않은 도로는 교통상황 안내마저도 제공되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임베디드 DBMS를 이용하여 과거 통행이력정보를 저장하고 활용할 수 있도록 도로망 DB스키마를 정의하였다. 그리고 이를 탐색경로의 소요 시간 산출에 활용하여 실제적인 도로상황을 고려한 경로안내 방법을 제안한다. 실제주행이력은 네트워크 데이터의 링크단위로 관리되며 저장된 주행이력은 경로탐색에 필요한 정보인 진입시각, 진출시각, 요일, 통행횟수로 관리된다. 이렇게 단말기에 저장된 주행이력은 중앙DB를 통해 사용자간 공유가 가능하고 향후에는 실시간 동기화를 통해 더욱 신뢰도 높은 경로탐색에 활용될 수 있다.
관성항법장치 초기정렬 방법인 전달정렬의 경우 MINS에서 SINS로 전송되는 데이터에는 변동하는 시간지연이 존재한다. 이러한 시간지연은 전달정렬의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 측정치 잉여값을 이용하여 실시간으로 시간지연 공분산값을 추정하여 시간지연 추정오차를 줄이는 적응필터를 제시하고 수직발사 SDINS 전달정렬에 적용하여 확장형 칼만필터의 성능과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 배운동이 크게 변할수록 적응필터의 성능이 확장형 칼만필터보다 더 우수한 것으로 나타났다.
최근 많은 배달어플리캐이션들이 생겨났고 소비자들의 많은 사랑을 받기 시작했다. 이렇듯 소비자에게 편리한 만큼 다른 기능인 위치추측 기능을 추가하면 좋을 것 이다. 이렇듯 스마트폰 어플리캐이션은 생활속 편리함을 가지고 오고 있고 스마트폰의 위성항법장치(GPS)기능과 이동식 네트워크 기능을 응용한 위치기반 서비스는 다양한 형태의 서비스와 이를 활용한 비즈니스 모델을 제공한다. 현재 배달음식 어플리케이션은 사용자와 배달원의 거리를 이용한 정적인 정보만을 주로 제공하고 있다. 하지만 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 위치와 배달원의 거리를 인식하여 해당 배달어플리캐이션에 배달원의 거리가 사용자의 배달 위치까지의 거리와 배달음식 도착 시간이 나올 수 있는 스마트폰 응용 소프트웨어를 제안하고 구현하였다.
Boresight process is to match the misalignment between PNU(Position Navigation Unit) and the reference axis of K-MLRS cage. It is important process to ensure accuracy of K-MLRS. When PNU is removed from cage in the previous alignment procedure, there is a misalignment angle with cage of K-MLRS during reassembly process. Therefore, boresight process is always need to align reference axes between PNU and K-MLRS cage. However, this study has proposed the case alignment process that it enable to correspond to reference axes between ISA (Inertial Sensor Assembly) block and PNU case. So, improved alignment procedure enables to install PNU in the reassembly process without additional boresight process.
본 연구에서는 GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measuring Unit) 등 각종 센서를 장착한 차량을 이용하여 차량의 위치정보와 자세정보를 취득하고, 취득된 차량의 주행정보를 이용하여 도로 종단선형을 분석할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 종단선형 분석 알고리즘은 도로의 종단경사, 종단곡선 시종점 및 도로 종단곡선 길이 등을 분석할 수 있고, 종단경사와 종단곡선을 모형화하였다. 또 개발한 알고리즘의 현장 적용성을 검증하기 위하여, 실제 도로에서 취득한 데이터를 이용하여 종단선형을 분석하였고, 이 결과를 도면과 비교하였다.
In guided missile systems, reducing terminal-position error is the primary objective of the inertial navigation system. As a seeker is used to sense and track a target, the critical function of the inertial navigation system is to provide the seeker with accurate missile attitude information and help the seeker to keep tracking a target continuously. As inertial sensor body and missile body alignment errors are taken into account, it is desirable to minimize the alignment errors between the missile seeker and the attitude of inertial navigation system. Among the alignment errors, this paper addresses the methods of measuring and compensating misalignment between inertial sensor body and housing frame and shows test results of several experiments.
In the original design of K2 tank the Vertical Sensor Unit(VSU) was mounted to measure the attitude of the main gun to enhance the hit probability. In this research, as a part of efforts to reduce the cost of K2, it was theoretically simulated and evaluated to use the data from Inertial Navigation System(INS) for the calculation of the gun attitude instead of the direct measurement using VSU. It was found that the negative effect of INS approach is negligible and the elimination of VSU is technically possible and beneficial to the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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