• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.306-310
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• 2012

위치추정 서비스는 사물이나 사람의 위치를 추정하여 표현하는 것으로, 본 논문에서는 Zigbee를 지원하는 RF칩인 CC2420칩셋을 통한 네트워크 환경을 실외에 구축하고, 이동노드를 이용하여 GPS에서 얻어진 이동노드에 대 한 위치정보를 수신한다. 이동노드의 위치정보는 구축된 네트워크 환경에서 싱크노드에 전달함으로서 실시간으로 위치를 추정할수 있게 되며 실외환경에서 위치추정 오차는 3m 내에서 나타났으며 이는 육안으로 쉽게 판별가능한 범위이고 Google Maps을 이용하여 위치를 표현해 내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.87-93
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• 2010

본 논문에서는 목표의 위치를 결정하기 위해 사용되는 삼각법을 개선한 위치추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 원간의 교점들을 통해 목표의 위치를 추정한다. 이 방법을 통해 결정된 목표의 위치는 기존의 방법과 같이 관측지역 중심에서 높은 정밀도를 갖고 기존의 방법에서 큰 오차를 갖는 관측지점 주변에서도 높은 정밀도를 갖는다. 이 방법은 기존의 방법보다 최대오차에서 40.89%, 평균오차에서 40.30%가 줄었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.219-227
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• 2002

In this paper, we designed neural network predictive PID controller to control sway happened in transfer of trolley for automatic travel control system. We include dynamic character of nonlinear system, and mathematical expression veny simple used neural network. When various establishment location and surrounding disturbance were approved based on mathematical modelling of crane, controller designed to become effective control location error and vibration angle of two control variables that simultaneously can predictive control. Neural network predictive PID controller produced parameter of PID controller using neural network self-tuner. Neural network self-tuner's input used crane's output and neural network predictive output. Neural network self-tuner using error back propagation algorithm. We analyzed control performance comparison through computer simulation when applied disturbance about sway of location and angle in transfer of crane. The results show that the proposed neural network predictive PID controller has better performances than general PID controller, neural network PID controller.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.266-268
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• 2003

This paper proposes the Fault Location Estimation Algorithm in the parallel transmission lines. These algorithm uses a variable data window method based on least square error method to estimate fault impedance quickly. And it selects the optimal equation according to the operation situation and usable fault data for minimizing the fault estimation error effected by the zero sequence mutual coupling. After simulation result, we can see that these algorithm estimates fault location more rapidly and exactly.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.796-804
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• 2021

In computer vision, visual tracking method addresses the problem of localizing an specific object in video sequence according to the bounding box. In this paper, we propose a tracking method by introducing the feature correlation comparison into the siamese network to increase its matching identification. We propose a way to compute location of object to improve matching performance by a correlation operation, which locates parts for solving the searching problem. The higher layer in the network can extract a lot of object information. The lower layer has many location information. To reduce error rate of the object center point, we built a siamese network that extracts the distribution and location information of target objects. As a result of the experiment, the average center error rate was less than 25%.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.92-102
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• 2017

In this paper, we consider a typical health care system via the help of Wireless Sensor Network (WSN) for wireless patient tracking. The wireless patient tracking module of this system performs localization out of samples of Received Signal Strength (RSS) variations and tracking through a Particle Filter (PF) for WSN assisted by multiple transmit-power information. We propose a modified PF, Kullback-Leibler Distance (KLD)-resampling PF, to ameliorate the effect of RSS variations by generating a sample set near the high-likelihood region for improving the wireless patient tracking. The key idea of this method is to approximate a discrete distribution with an upper bound error on the KLD for reducing both location error and the number of particles used. To determine this bound error, an optimal algorithm is proposed based on the maximum gap error between the proposal and Sampling Important Resampling (SIR) algorithms. By setting up these values, a number of simulations using the health care system's data sets which contains the real RSSI measurements to evaluate the location error in term of various power levels and density nodes for all methods. Finally, we point out the effect of different power levels vs. different density nodes for the wireless patient tracking.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.842-846
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• 2015

본 연구에서는 세포의 자가 치료 기능을 모사하여 복잡한 디지털 회로를 기능별 분리시킨 구조에서 회로 동작 중 발생하는 오류 위치를 빠르게 찾고 복구 시키는 알고리즘 방법을 제안한다. 디지털 회로를 각 기능별로 9가지로 분리시켜 오류 난 디지털 회로의 기능블록 위치를 빠르게 검출할 수 있게 하며 복구 시키는 방법을 제안한다. 복잡한 구조의 디지털 회로에서도 각 디지털 회로의 기능 별 위치에 대한 번호 및 좌표를 $3{\times}3$ 행렬 구조로 확대시켜 오류 위치에 대아여 검출 및 복구가 가능한 알고리즘이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2745-2750
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• 2015

본 연구에서는 세포의 자가 치료 기능을 모사하여 복잡한 디지털 회로를 기능별 분리시킨 구조에서 회로 동작 중 발생하는 오류 위치를 빠르게 찾고 복구 시키는 알고리즘 방법을 제안한다. 디지털 회로를 각 기능별로 9가지로 분리시켜 오류 난 디지털 회로의 기능블록 위치를 빠르게 검출할 수 있게 하며 복구 시키는 방법을 제안한다. 복잡한 구조의 디지털 회로에서도 각 디지털 회로의 기능별 위치에 대한 번호 및 좌표를 $3{\times}3$ 행렬 구조로 확대시켜 오류 위치에 대하여 검출 및 복구가 가능한 알고리즘이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1442-1447
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• 2018

RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1984년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.100-106
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• 1984

Traditional methods for estimating the location of underwater target, i.e. the triangulation method and the wavefront curvature method, have been utilized. The location of a target is defined by the range and the bearing, which estimates can be obtained by evaluating the time delay between neighboring sensors. Many components of error occur in estimating the target range, among which the error due to the fluctuation of heading angle is outstanding. In this paper, the wavefront curvature method was used. We considered the error due to the heading fluctuation as the $\beta$-density process, from which we analized the range estimates with $\beta$-density function exist in some finite limits, and its mean value and variation are depicted as a function of true range and heading fluctuation. Given heading angles and sensor separation, maximum estimated heading errors are presented as a function of true range.