• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.91-91
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• 2000

In this paper, the error compensation method of the attitude reference system with low-cost IMU is proposed. In general, the attitude error calculated by gyro grows with time. Therefore the additional information is required to compensate the drift. The attitude angles can be bound by accelerometer mixing algorithm and the heading angle can be aided by GPS velocity information. The Kalman filter is used for error compensation. The result is verified by comparing with the attitude calculated by medium-grade IMU, LP-81.

• 로봇학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.216-224
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• 2014

This paper compares methods for attitude estimation of a UUV(Unmanned Underwater Vehicle). Attitude estimation plays a key role in underwater navigation using DVL(Doppler Velocity Log). The paper proposes attitude estimation methods using EKF(Extended Kalman Filter), UKF(Unscented Kalman Filter), and CF(Complementary Filter). It derives methods using the measurements from MEMS-AHRS(Microelectromechanical Systems-Attitude Heading Reference System) and DVL. The methods are used for navigation in a test pool and their navigation performance is compared. The results suggest that even if there is no measurement relative to some absolute landmarks, DVL-only navigation can be useful for navigation in a limited time and range.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.427-434
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• 2016

본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제32권2호
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• pp.79-84
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• 2014

본 논문에서는 저가, 저전력 및 소형의 IMU를 구성하기 위한 MEMS 관성 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 ARHES에 위의 센서를 사용하기 위해 자이로 센서 및 가속도센서의 데이터 출력 특성을 검증하여 오차 및 정확도를 분석하였다. 센서 실험을 위하여 진자 실험 장치를 제작하였고, 진자 운동에 대한 센서 데이터를 수집하였다. 이론적인 수식을 유추하여 센서 데이터의 정확성 분석을 위한 기준 값으로 설정하였다. 센서값과 이론값을 비교하면 각속도에서 4.32~5.72%, 가속도에서 x-, z-축 방향에 대하여 각각 3.53~6.74% 및 3.91~4.16%의 오차율을 나타냈다. 진자실험 장치를 이용한 센서 검증에서 무인헬리콥터에 사용될 센서로서 적합한 것으로 평가되었으며 이는 짐벌장치 등을 이용한 자세추정 알고리즘을 구성하는데 기초가 되었다. 또한, 더욱 정밀한 실험을 위해서는 온도 등 주변 환경 요인에 대한 보정이 요구된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.181-188
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• 2011

소형무인항공기의 경우 유효탑재하중의 여유가 많지 않기 때문에 AHRS의 소형화가 필요하다. 본 논문에서는 소형무인항공기를 위해 소형, 경량으로 설계 제작한 AHRS의 성능을 가속도 외란이 적은 환경에서 시험하고 평가하였다. 센서는 저가의 MEMS 제품을 사용했으며 자세 보정을 위해 가속도계와 지자기계가 같이 사용되었다. 자세계산에는 특이점이 존재하지 않고 비교적 계산이 간단한 쿼터니언을 사용했으며 자세 보정 알고리듬에는 칼만필터가 사용되었다. 본 논문에서는 소형무인항공기에 성공적으로 적용된 사례가 있는 상용 항법장치와의 비교를 통해 설계된 AHRS의 성능시험을 진행하였다. 설계된 AHRS의 자세 데이터가 상용 항법장치와 수직축 $0.5^{\circ}$이내, 수평축 $1.5^{\circ}$ 이내로 허용 가능한 차이를 가지는 것을 보였으며, 본 시험환경 내에서 소형무인항공기제어에 적합한 자세각 출력을 내는 것을 확인하였다.

• 항공우주기술
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• 제4권2호
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• pp.7-14
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• 2005

본 논문은 군에서 운용중인 대공포 사격 훈련용으로 개발한 무인 표적기용 자동비행시스템 개발에 관한 논문이다. 조종사에 의해 수동으로 운용중인 표적기를 자동화함으로써 조종사 측면에서는 비행업무를 경감시키고, 군 측면에서는 사격훈련 예산절감이라는 장점을 가지게 된다. 현재까지 개발된 대부분의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 항공기 자세를 측정하기 위해 AHRS(Attitude & Heading Reference System)와 IMU(Inertial Measurement Unit)등의 고가의 센서를 장착하고 있지만 이를 장착하고 무인기를 사격훈련용으로 사용하기에는 비용절감이라는 목적에 적합하지 않다. 이에 본 논문은 저가의 센서를 장착하고 자동비행이 가능하도록 저가형 자동비행시스템을 개발하였으며, 비행시험을 통하여 자동비행시스템 성능을 입증하였다.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제2권4호
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• pp.223-232
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• 2012

For the accurate estimation of the position and orientation of a UUV (unmanned underwater vehicle), a low-cost AHRS (attitude heading reference system) was developed using a low-cost IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on the 3D acceleration, 3D turning rate and 3D earth-magnetic field data in the object coordinate system. The main hardware system is composed of an IMU sensor (ADIS16405) and TMS320F28335, which is coded with an extended kalman filter algorithm with a 50-Hz sampling frequency. Through an experimental gimbal device, good estimation performance for the pitch, roll, and yaw angles of the developed AHRS was verified by comparing to those of a commercial AHRS called the MTi system. The experimental results are here presented and analyzed.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.137-144
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• 2015

본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권9호
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• pp.907-913
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• 2010

본 논문에서는 공군에서 운용중인 전투기를 활용한 비행시험 수행 시 비행자료를 얻기 위한 외장형 계측시스템 개발에 대하여 서술하였다. 전투기의 외장형 계측시스템은 계측 포드와 영상 포드로 구성된다. 계측 포드는 GPS/AHRS 센서를 이용하여 전투기 비행자세, 속도 및 고도 등의 비행자료를 측정하며, 영상 포드는 2대의 고속카메라와 1대의 일반카메라를 사용하여 비행영상을 획득한다. 개발한 외장형 계측시스템은 환경시험과 지상시험, 그리고 전투기에 장착하여 비행시험을 수행함으로서 성능을 입증하였다.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제1권3호
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• pp.165-170
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• 2011

In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.