본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 상태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 제안된 알고리즘은 스마트 폰의 자체 내장된 방향 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단한다. GPS 센서를 이용해 위치와 이동속도를 계산하여 이동수단을 판별하고, 방향 센서의 데이터를 분석하여 세부적인 이동형태를 판별한다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 방향 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 방향센서의 임계 값를 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 이용하여 사용자의 이동 상태를 판별 할 수 있었다.
본 연구에서는 무인항공기의 대기속도 및 압력고도를 측정하는 공력자료시스템(ADS)을 개발하였다. ADS는 비행제어시스템에 항공기 속도와 고도를 제공함으로써 실속속도 이하에서의 비행을 막고 고도유지 비행을 가능하게 하는 시스템이다. 무인항공기의 속도와 고도를 정확하게 측정하는 것은 비행성능을 확인하고 항공기의 안전성을 보장하기 위한 중요한 부분이다. 본 논문에서 개발된 ADS는 MEMS 압력센서, 저역통과필터, 마이크로 컨트롤러 그리고 피토튜브로 구성되어 있다. 온도보정과 압력보정을 통해 ADS 데이터의 오차를 줄였으며 비행시험에서 GPS 데이터와 ADS 데이터를 비교하였다.
최근 일본 동북부 지역에서 리히터 규모 9.0의 대지진이 발생하였으며, 이로 인하여 일본 본토 및 주변지역의 지각 이동이 관측되고 있다. 한반도의 경우 일본에 비해 지진에 비교적 안정적이라고 알려져 있으나 활성단층대가 존재하고 리히터 규모 3.5이하의 지진이 년간 30~40여 차례 발생하고 있다. 이 논문에서는 위성항법기반 재난/재해 감지 연구의 일환으로써 일본 대지진이 한반도 지각 이동에 미치는 영향을 분석하였다. 현재 국내에는 100여개의 GPS 상시관측소가 운영되고 있으며, 다양한 선행 연구를 통해 동남쪽 방향으로 2~3cm/yr 속도로 이동하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 논문에서는 이러한 선행 연구 결과를 바탕으로 일본 지진 발생 전후의 국내 GPS 상시관측소 좌표 변동량을 분석하였다. GPS 자료 처리를 위하여 GIPSY-OASIS 5.0을 이용하였으며, 안테나 위상중심변동량(phase center variation), 해수조석하중(Ocean tidal loading)에 의한 지각변동량을 보정하였다.
GPS type portable-alarm-system is composed of satellite receiving equipment, signal transmission equipment, etc. Time errors occur because of the processing methods of the satellite receiving equipment and signal generator, the positional error of GPS itself, etc. With the recent rise of train speed, it becomes very important to secure the stability of portable-alarm-system from time errors, The present study estimated errors caused by the structure of portable-alarm-system, GPS errors. etc., and verified them. In addition, it examined the effects of such errors on portable-alarm-system according to train speed.
This paper proposes a fast acquisition method using INS velocity and multiple correlators for high speed vehicles. In order to reduce acquisition time in GPS receiver, the method utilizes inertial velocity information and multiple correlators. Search range of the Doppler frequency is reduced by using INS velocity and the number of cells at one search can be increased by using multiple correlators. By using both multiple correlators and the INS velocity in the acquisition, search space can be greatly reduced. Experimental results show that the method gives faster signal acquisition performance than the conventional method.
일반적인 이동 수단은 도보, 자동차, 버스가 있으며 그 외에 기차, 자전거 등이 있다. 사용자가 이용하는 이동 수단 상태는 개개인의 특징을 포함하며 이를 파악한다면 다양한 면에서 유용하게 사용 될 수 있다. 사용자의 이동 수단의 상태를 파악하기 위해서 GPS 정보가 사용될 수 있고, 위치정보 기반의 평균속도를 계산함으로써 대표적인 이동수단인 도보, 자동차, 버스를 구별할 수 있다. 이 논문에서는 사용자가 버스를 탑승하고 있을 경우, 위치 정보와 GIS정보(버스 정류장 정보와 버스 노선 정보)를 통해 해당 탑승 버스의 노선 정보를 예측하기 위한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 수행 가능성을 파악하기 위해, 약 1개월간 수집된 버스 이동 GPS 로그와 광주지역 버스 노선 및 정류장 정보를 이용한 알고리즘 검증을 수행하였고, 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 STEP 센서와 카카오 MAP API를 사용한 러닝 보조 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 평균속도, 달린 거리, 자주 뛰는 코스 등을 시각화함으로써 사용자가 편리하게 런닝 할 수 있도록 도와주는 기능을 구현한다. 또한 Heart Share 시스템을 이용하여 애플리케이션을 이용하는 사용자들 간의 연대감과 런닝 동기부여를 위한 런닝 보조 및 커뮤니티를 구축한다.
도심지환경에서 정확한 차량 위치를 추정하기 위해서는 종방향 속도가 필요하다. 이러한 종방향 속도는 노면경사, 즉 차량의 피치각(Pitch) 산출을 통해서 가능하다. 하지만 단일 센서와 알고리즘을 이용한 피치각 추정에는 정확한 값을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정확한 피치각 추정을 위해 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 CF(Complementary Filter)로 구성된 ACF(Adaptive Complementary Filter)를 이용하여 IMU(Inertial Measurement Unit)의 프로세스 노이즈와 측정에러를 주행환경에 맞게 조절하고, 이에 GPS(Global Positioning System)와 OBD(Onboard Equipment) 데이터를 융합한다. 그리고 노면 경사 모델에 따른 필터에 시스템 모델 최적화를 위해 IMMKF(Interactive Multiple Model Kalman Filter)를 사용하여 주행환경에 적합한 최종 피치각을 추정한다.
본 논문에서는 실외 정밀 위치 추정을 위하여 설계된 GPS(Global positioning system)-INS(Inertial navigation system) 결합 시스템의 잡음 필터링 기법과 데이터 결합을 위한 기법을 소개한다. 실외 이동 항체의 속도 변화에 따라 차등적으로 발생하는 INS의 잡음들을 이산 웨이블릿 변환을 통해 신호를 분석하고 발생하는 잡음들을 데이터의 왜곡을 최소화하며 제거할 수 있는 차등 임계화 기법을 통한 필터링 기법을 제안하였다. 이는 항체의 가/감/등속을 고려하지 않고 특정 로우/하이 필터를 적용하여 데이터의 왜곡이 일어나는 기존 필터링 기법을 개선한 것이다. 또한 UPF를 이용해 비선형 특성과, 비가우시안 잡음의 특성을 가지는 실외 이동 항체의 GPS와 INS의 결합시킴으로서 실외에서 정밀하게 위치를 추정할 수 있게 하였고 이를 설계하여 실험을 통해 성능을 분석하였다.
A vehicle fuel economy is very important issue in view of fuel cost and environmental regulation. It has been improved according to the performance improvement of the vehicle engine, power train and many components. It was evaluated at given mode (LA-4, FTP-75, etc) on an engine dynamometer or computer simulation program. In this paper, the fuel economy improvement cruise control algorithms as controling a vehicle velocity by road load calculated and predicted in a real expressway with gradient was studied. Firstly, the altitude and distance data which was measured with GPS sensor was already installed in the ECU of a vehicle. Then the vehicle equipped with GPS receiver is driven the same expressway. The ECU calculates the gradient angle and the in-/decreasing velocity using the gradient angle by comparing the current received distance and altitude data from GPS with the saved data ahead of the vehicle. Therefore the ECU can calculate and predict the vehicle velocity considering tolerance velocity of next position with running. Then the ECU controls the vehicle velocity to meet this predicted velocity in all section. Three cruise control algorithms with the different velocity profiles for the improvement of fuel economy are proposed and compared with the computer simulation results that the vehicle runs on Youngdong expressway. The proposed CVELCONT2 and CVELCONT3 algorithms were improved 3.7% and 4.8% of fuel economy compared with CONSTVEL which is steady cruising algorithm. These two algorithms are recommended as the Eco-cruise drive methodologies in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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