Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.117-122
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2006
Modernized GNSS such as new GPS signals updated GLONASS and coming Galileo promises higher quality and higher reliability for users. Powerful technologies such as Internet, ubiquitous network technology and sensor network has been used to promote a safe and more secure lifestyle. This report describes experimental trials to combine these technologies namely GPS and Sensor Network into a high-performance system. GPS is used to enlarge the communication range, resolving the service area limitations, as a wider service area is required at shore areas compared to urban area. GPS position datum is also used as primary network routing information to get practical Sensor Network. Another application is the under water Sensor Network. Accurate GPS position and time are used to establish stable and high reliability underwater acoustic Sensor Network. This paper describes the background of the project 'Harbor area Marine Ubiquitous Sensor Network', preliminary consideration and testing. Radio and acoustic communication is the main focus of this preliminary experiment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2601-2610
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2013
The main limiting factors of Precise Point Positioning(PPP) accuracy are errors in broadcast satellite orbits, clock errors, and the others, which are receiver-dependent errors(ionospheric, tropospheric refraction, multipath, and tides, etc.). Therefore, to facilitate high precision PPP, precise orbits/clocks corrections, the receiver-dependent errors corrections have to apply to multi frequency GNSS measurements for an ionosphere free combination and integer ambiguity resolution in real-time. Currently, there are many Analysis Centers, which offer the precise corrections stream computed in real-time using the global or regional GNSS tracking network. The goles of this research considered performances of the real-time static PPP with using RTCM corrections from NTRIP casters. For this, the corrections streams of Analysis Centers received via NTRIP does apply to GNSS data of check points individually, as well as jointly, in accordance with various session lengths. After that, have compared the PPP results from the corrections streams with each other, and with Standard Point Positioning(SPP) results.
Small-scale UAS(Fusion technique of Unmanned Aerial Vehicles platform and Sensors, 'sUAS') opens various new applications in construction fields and so becoming progressively common due to the considerable potentials in terms of accuracy, costs and abilities. The purpose of this study is that the investigation of the validation on the utilization of sUAS for earth stockpile volume calculations on sites. For this, generate 3D models(DSM) with sUAS aerial images on an cone shaped soil stockpile approximately $270m{\times}300m{\times}20m$, which located at Baegot Life Park in Siheung-si, compared stockpile volume estimates produced by sUAS image analysis, against volume estimates obtained by GNSS Network-RTK ground surveying method which selected as the criteria of earth stockpile volume. The result through comparison and examination show(demonstrate) that there was under 2% difference between the volume calculated with the GNSS Network RTK data and the sUAV data, especially sUAS imaged-based volume estimate of a stockpile can be greatly simplified, done quickly, and very cost effective over conventional terrestrial survey methods. Therefore, with consideration of various plan to assess the height of vegetation, sUAS image-based application expected very useful both volume estimate and 3D geospatial information extraction in small and medium-sized sites.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.11
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pp.2252-2260
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2015
In this paper, we propose a vehicular cooperative navigation system using GNSS, vision sensor and radar sensor that are frequently used in mass-produced cars. The proposed cooperative vehicular navigation system is a variant of the Hybrid-Sum Product Algorithm over Wireless Network (H-SPAWN), where we use vision and radar sensors instead of radio ranging(i.e.,UWB). The performance is compared and analyzed with respect to the sensors, especially the position estimation error decreased about fifty percent when using radar compared to vision and radio ranging. In conclusion, the proposed system with these popular sensors can improve position accuracy compared to conventional cooperative navigation system(i.e.,H-SPAWN) and decrease implementation costs.
SBAS(Satellite Based Augmentation System) provides GNSS satellite orbit and clock corrections for positioning accuracy improvement of GNSS users. In this paper, the accuracy of SBAS satellite orbit and clock corrections were analyzed by comparing with the IGS(International GNSS Service) precise ephemeris. The GPS antenna phase center offsets and the P1-C1 bias are considered for the analysis. The correction data of the US WAAS and the Japanese MSAS were analyzed. The analysis results showed that the SBAS satellite orbit and clock corrections are highly correlated. The correction data accuracy depends on the SBAS ground network size and orbit trajectories.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.289-295
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2021
Recently, owing to the development of autonomous vehicles, research on precisely determining the position of a moving object has been actively conducted. Previous research mainly used the fusion of GNSS/IMU (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and sensors attached to the vehicle through a Kalman filter. However, in recent years, new technologies have been used to determine the location of a moving object owing to the improvement in computing power and the advent of deep learning. Various techniques using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and NARX (Nonlinear Auto-Regressive eXogenous model) exist for such learning-based positioning methods. The purpose of this study is to compare the precision of existing filter-based sensor fusion technology and the NARX-based method in case of GNSS signal blockages using simulation data. When the filter-based sensor integration technology was used, an average horizontal position error of 112.8 m occurred during 60 seconds of GNSS signal outages. The same experiment was performed 100 times using the NARX. Among them, an improvement in precision was confirmed in approximately 20% of the experimental results. The horizontal position accuracy was 22.65 m, which was confirmed to be better than that of the filter-based fusion technique.
The problem of classifying a non-line-of-sight (NLOS) signal in a multipath channel is important to improve global navigation satellite system (GNSS) positioning accuracy in urban areas. Conventional deep learning-based NLOS signal classifiers use GNSS satellite measurements such as the carrier-to-noise-density ratio (CN_0), pseudorange, and elevation angle as inputs. However, there is a computational inefficiency with use of these measurements and the NLOS signal features expressed by the measurements are limited. In this paper, we propose a Convolutional Neural Network (CNN)-based NLOS signal classifier that receives successive Auto-correlation function (ACF) outputs according to a time-series, which is the most primitive output of GNSS signal processing. We compared the proposed classifier to other DL-based NLOS signal classifiers such as a multi-layer perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU) to show the superiority of the proposed classifier. The results show the proposed classifier does not require the navigation data extraction stage to classify the NLOS signals, and it has been verified that it has the best detection performance among all compared classifiers, with an accuracy of up to 97%.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.2
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pp.126-133
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2010
Due to the deployment of various wireless networks originating from CDMA, GSM, and WLAN, it became very convenient to exchange information from one place to another. As compared with the traditional environments for one-way information distribution based on fixed radio frequency bands, the convenient wireless network environments will bring about many changes in positioning technologies based on global navigation satellites. Among the many changes to come, the reconfigurable receiver network is one of the most attractive concepts since it can be tailored to a specific application area among networked robots, formation flying, bridge monitoring, and traffic monitoring. As an initial study to develop a reconfigurable receiver network, this paper deals with the design and implementation of the key elements of the reconfigurable receiver netowork; server, broadcaster, and client. In the designed receiver network, a sever receives and decodes measurements from a reference receiver installed at a known location, a broadcaster processes and transfers the messages from servers to clients and manages connections with servers and clients, a client receives the messages from the broadcaster and performs differential positioning. A real-time experiment result is demonstrated to validate the functionalities of each network element.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.12
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pp.6196-6203
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2013
This study examined cadastral surveying technology regulated under the "Special Law for the cadastral surveying", and analyzed the related surveying methods currently used. Based on the analysis, this study suggested the efficient application plan future cadastral surveying projects. The new technologies analyzed were GNSS, GPS RTK, Network RTK, GPS Augmentation System, and the mobile and auto sighting TS. As a result of the analysis, this study suggests that if a receiving technology is possible for the integrated receiving of GPS/GLONASS/Galileo systems, both the accuracy of location determination could be enhanced and stable data could be obtained. The Network RTK technology may solve the constraint receiving factors of satellite information in the long term if a GPS Augmentation System is used. Finally, mobile and auto sighting TS technologies can reduce the personnel factors, but can be applied after the offset problem is overcome.
Kim, Jin-Un;Kim, Gyeong-Min;Kim, Yong-Ho;Kim, Su-Yong;Jo, Su-Ji;Lee, Eung-Sang;Seok, Jung-Hyeon
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.382.2-382.2
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2014
We explain a method to fabricate multi-layered transparent conductive films (TCF) using graphene oxide (GO), copper powder and polyurethane (PU) solution. The flexible graphene nanosheets (GNSs) serve as nanoscale connection between conductive copper nanoparticles (CuNps) and PU nanofibers, resulting in a highly flexible TCF. To fabricate conductive films with high transmittance, polyurethane (PU) nanofibers were used for a conductive network consisting of CuNps and GNSs (CuNps-GNSs). In this experiment, copper powder and graphene oxides were mixed in deionized water with the ultrasonication for 2 h. NaBH4 solution is used as a reduction agents of CuNps and GNSs (CuNps-GNSs) under a nitrogen atmosphere in the oil bath at 100% for 24 h to mixed. The purified and dispersed CuNp-GNS were obtained in deionized water, and diluted to a 10wt.% based on the contents of GNSs. Polyurethane (PU) nanofibers on a PET substrate were formed by electrospinning method. PET slides coated with the PU nanofibers were immersed into CuNp-GNS solution for several second, rinsed briefly in deionized water, and dried to obtain self-assembled CuNp-GNS/PU films. The morphology of the multi-layered films were characterized with a field emission scanning electron microscope (FE-SEM, Hitachi S-4700) and atomic force microscope (AFM, PSIA XE-100). The electrical property was analysed by the I-V measurement system and the optical property was measured by the UV/VIS spectroscopy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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