고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 그들을 위한 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법을 이용하여 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.213-219
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2013
최근 정보 통신 기술의 발전에 따라 GPS를 이용한 실외 위치 기반 서비스와 더불어 정밀한 위치추적이 필요한 실내 위치 기반 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 철골 구조로 이루어진 선박은 전파의 회절 및 굴절에 의한 레인징 오차로 인하여 정확한 위치 측정이 어렵다. 이러한 실내 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중경로에 강인하고 자유공간에서 수 센티미터의 오차를 가지는 UWB(Ultra-wide-band)를 이용하여 어떠한 부가적인 센서 없이도 선내 복도와 같은 좁은 통로에 적합한 거리 개선 알고리즘을 제안한다. 이 개선 방법은 고정노드 배치로 인한 거리 오차는 피타고라스 이론과 근접노드기법으로 해결하고 복도의 코너 구역에서 크게 발생하는 레인징 오차는 거리변화량분석기법을 적용하여 보정하였다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 CSS(Chirp spread spectrum) 방법과 비교할 때 노드 수와 거리오차를 각각 66%와 57.41%로 줄였다.
The purpose of this study was the development of a multi-joint robot manipulator for milking robot system. The multi-joint robot manipulator was controlled by 5 drivers with driver controller through the position information obtained from the image processing system. The robot manipulator to automatically attach each teat cup to the teats of a milking cow was developed and it's motion was accurately measured with error rate. Results were as follows. 1. Maximum errors in position accuracy were 4mm along X-axis, 4.5mm along Y-axis and 0.9mm along Z-axis. Absolute distance errors were maximum 4.8mm, minimum 2.7mm, and average 3.6mm. 2. Errors of repeatability were maximum 3.0mm along X-axis, 3.0mm along Y-axis, and 0.5mm along Z-axis. Distance error values were maximum 3.2mm, minimum 2.2mm, and average 2.5mm. It is envisaged that multi-joint robot manipulator can be applicate to milking robot system being developed in consideration of the experiment results.
This paper presents a method to suppress multipath induced by pulses using supervised learning. In modern electronics, pulses have been used for various purposes such as communication or distance measurements. Like other signals, pulses also suffer from multipath. When a pulse and a multipath are overlapped, the original pulse shape is distorted. The distorted pulse could result in communication failures or distance measurement errors. However, a large number of samples available from a pulse can be used to effectively reject multipath by using a supervised learning method. This paper introduces how a supervised learning method can be applied to Distance Measuring Equipment. Simulation results show that multipath induced distance measuring error can be suppressed by 10 ~ 45 percent depending on the allowed pulse shape variation allowed in a standard.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권1호
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pp.45-61
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2010
In the communication channel, the received signal is affected by many factors that can cause errors. These effects mean that received signal strength (RSS) based methods incur more errors in measuring distance and consequently result in low precision in the location detection process. As one of the approaches to overcome these problems, we propose using direction calibration to improve the performance of the RSS-based method for distance measurement, and sequentially a weighted least squares (WLS) method using reliability factors in conjunction with a conventional RSS weighting matrix is proposed to solve an over-determined localization process. The proposed scheme focuses on the features of the RSS method to improve the performance, and these effects are proved by the simulation results.
In this paper, two new inverse regression methods are introduced. One is a distance based method, and the other is a likelihood based method. While a model is fitted by minimizing the sum of squared prediction errors of y's and x's in the classical and inverse methods, respectively. In the new distance based method, we simultaneously minimize the sum of both squared prediction errors. In the likelihood based method, we propose an inverse regression with Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) error distribution. Using the cross validation method with an asymmetric real data set, two new and two existing methods are studied based on the relative prediction bias(RBP) criteria.
It is essential to estimating positions of multiple robots in order to perform cooperative task in common workspace. Accordingly, we propose a new approach of cooperative localization for multiple robots utilizing correlation among GPS errors in common workspace. Assuming that GPS data of individual robot are correlated strongly as the distance among robots are close, it is confirmed that the proposed method provides improved localization accuracy. In addition, we define two operational parameters to apply proposed method in multiple robot system. With mentioned two parameters, we present a practical solution to accumulated position error in traveling long distance.
Inertial navigation error is the major source of miss distance when only the inertial navigation system is used for guidance, and tend to monotonically increase if the flight time is small compared to the Schuler period. Miss distance due to these inertial navigation errors, therefore, can be minimized when a missile has the minimum time trajectory. Moreover, vertical component of navigation error becomes null if he impact angle to a surface target approaches to 90 degrees. In this paper, the minimum time trajectories with the steep terminal impact angle constraint are obtained by using CFSQP 2.5, and their properties are analyzed to give a guideline for he construction of an effective guidance algorithm for short range tactical surface-to-surface missiles.
Approximate optimization has become popular in engineering field such as MDO and Crash analysis which is time consuming. To accomplish efficient approximate optimization, accuracy of approximate model is very important. As surrogate model, Kriging have been widely used approximating highly nonlinear system . Because Kriging employs interpolation method, it is adequate for deterministic computer simulation. Because there are no random errors and measurement errors in deterministic computer simulation, instead of classical DOE ,space filling experiment design which fills uniformly design space should be applied. In this work, various space filling designs such as maximin distance design, maximum entropy design are reviewed. And new design improving maximum entropy design is suggested and compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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