• 지구물리
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• 제9권4호
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• pp.361-369
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• 2006

본 연구에서는 AHRS IMU 센서를 이용하여 동적 위치 결정을 위해 초기화 시험을 실시하여 회귀분석을 통해 시간에 대한 이동체의 자세 보정각에 대해 유도하였으며, 동체 방향(Heading)각의 경우 60sec를 지난 후 1°이내의 변동률로 안정되는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 개할지와 준개할지로 구분하여 각 시스템 단독으로 동적 위치결정을 실험한 결과 개할지의 DGPS 단독 시스템인 경우 정확도 면에서는 우수하였지만 데이터 취득이 미비하여 이동간 거리가 12m 내외임을 알 수 있었으며, DGPS/IMU 결합 시스템의 경우 정확도와 데이터 취득 및 이동간 거리가 0.3m 내외임을 알 수 있었다. 준개할지에서 DGPS 단독 시스템의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 제외하고 평균과 표준 오차를 구한 결과 DGPS〈 FIMU〈 DGPS/IMU 순으로 정확도가 우수한 것을 알 수 있었으며 이동간 거리는 개할지와 마찬가지였다. 그리고 DGPS의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 여러 구간으로 비교하였을 때 DGPS 단독 시스템의 경우 최대 41.5m 가량 궤적에서 벗어나지만 결합 시스템의 경우 최대 2.2m 이내에 궤적을 구할 수 있었으며, 평균과 표준 오차를 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 항법 시스템을 결합하여 측량분야에 응용해 수치도화 작업내규의 지도에서 위치오차 0.2mm 오차와 비교하였을 때 축척 1 : 1,000 수치지도 작업까지도 가능한 것을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.42-54
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• 2019

작물 생육모델이 요구하는 다양한 모수들 중 품종의 유전적 특성을 나타내기 위한 품종모수는 개별 품종별로 추정되어야 한다. 모수 추정을 위해 상당한 비용과 노력이 요구되는 고품질의 상세한 생육자료를 사용하여 하나, 자료의 가용성이 대체로 낮기 때문에, 품질이 낮더라도 쉽게 얻을 수 있는 자료를 이용하여 품종모수를 추정하는 방식의 가능성과 문제점을 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신품종개발 공동연구 보고서로부터 2005년부터 2016년까지 신동진 벼에 대한 자료들을 수집하고, 이를 사용하여 신동진 벼의 품종모수를 추정하였다. 또한, 추정된 모수를 사용한 생육모의 결과들을 활용하여 개별 항목에 대한 신뢰도를 평가하였다. 출수기에 대해서는 RMSE가 대부분 3일 이하로, 비교적 정확하게 모의할 수 있는 모수가 추정되었다. 수량에 대해서는 RMSE가 대부분 700 kg/ha 이하로 작게 나타났으나, 결정계수가 대부분 0.1 이하로 나타나, 신뢰도 높은 모수가 추정된 것으로 판단하기 어려웠다. 이러한 결과는 작물이 자라는 중간 단계의 생육 관측자료를 비교하지 못하였기 때문일 것으로 사료되었다. 따라서, 모수의 신뢰도를 높이기 위해 시기별 생육자료의 측정이 필요할 것이며, 이를 위한 시간과 비용을 절감하기 위한 기법이 개발되어야 할 것이다. 기상자료와 실제 기상과의 차이로 인한 오차를 줄이기 위해서는 방재기상자료와 같은 가까운 기상자료를 사용하거나, 공간내삽 등의 방법을 활용하여야 할 것이다. 또한, 자연재해와 같이 모델에서 고려할 수 없는 요인으로 인해 영향을 받은 자료는 제외하는 것이 모수의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시한 출수기와 수량 추정치의 오차가 작았던 모수들의 범위는 이후 연구에서 신동진과 유사한 품종의 모수를 추정할 때 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권4호
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• pp.189-194
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• 2017

이동형해상감시레이더는 해안을 따라 이동하며, 해역을 감시하는 기능을 수행한다. 초기 레이더의 방향은 차량의 선수방향으로 정렬되어 있기 때문에 전개지 이동 후 신속하게 표적의 방위각을 획득하기 위해서는 변경된 차량의 선수방향을 아는 것이 중요하다. 차량의 선수방위각은 자이로 컴퍼스, GPS 컴퍼스 혹은 전자 컴퍼스로 획득할 수 있다. 그 중에서 전자 컴퍼스는 가격이 저렴할 뿐만 아니라, 부피가 작고, 안정화 시간이 짧아서 빠른 기동성을 요구하는 이동형해상감시레이더에 적합하다. 하지만, 지자계 센서를 사용하다보니 주변 자장의 영향으로 오차가 발생될 수 있으며, 발생된 오차는 초기 위성의 자동추적을 어렵게 하고, 레이더의 탐지정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이동형해상감시레이더 및 정지 위성간의 두 위치좌표로부터 측지학적 역 문제 해석을 통해 기준 방위각을 산출하고 이를 위성 안테나가 실제 지향한 방위각과 비교 산출하여 얻어진 보정값을 레이더에 반영하는 자동보정절차를 제안하고 제안된 방법을 실제 운용 중인 이동형해상감시레이더에 적용함으로써 운용가능성 및 편리성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1284-1289
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• 2014

In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by EKF (Extended Kalman Filter). However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by UPF (Unscented Particle Filter). In the case of UPF, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from UPF to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권7호
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• pp.51-60
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• 2002

통계학적 해석인 몬테-칼로 모의실험은 대기권 재진입 분산의 결과인 낙하예정지역뿐만 아니라 상태변수들의 최종조건들을 조사하는데도 사용된다. 본 논문에서 재진입 분산은 위도, 경도, 고도, 뱅크각, 비행경로각, 기수 오차, 그리고 항속거리로 생성되는 $7\times7$ 공분산 행렬로 한정된다. 감속을 목표로 하는 대기권 재진입시 이것들에 영향을 미치는 오차 원인들은 대기밀도, 온도, 초기오차, 바람, 그리고 항력계수의 추정오차 등에 관련된 불확실성들로서 이들 오차의 $3{\sigma}_n$와 공칭 비행궤적을 사용해서 상태변수의 공분산 행렬은 궤적 오차 해석을 수행함으로 결정될 수 있다. 재진입에 대한 몬테-칼로법의 적용에 있어서 주요 고려할 점은 교란궤적, 뱅크역전, 그리고 이 제적들 각각에 대한 최종 낙하지점의 결정이다. 본 논문은 불확실성에 대한 결과를 공력계수와 뱅크역전의 관점에서 해석한다.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.47-53
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• 2006

본 연구에서는, 보행자의 연속적이고 정확한 위치결정을 위한 보행자 측위시스템의 알고리즘을 소개하고 그 정확도를 분석하였다. 다양한 환경에서의 GPS 신호의 두절에 따른 위치의 불연속성을 해결하기 위하여, GPS, INS, 기압계와 방위계를 강결합의 형태인 중앙 집중형 칼만필터에서 융합하였다. 특히, 저가의 실질적인 시스템을 구성하기 위하여, MEMS IMU를 사용하였고, 실시간 계산의 용이성을 위하여 의사거리를 처리하였다. 이때 저가기기의 선택에 따른 높이와 방위값의 정확도를 보완하기 위하여 압력계와 방위계로부터 측정된 값을 이용한다. 편이, 스케일 오차 등의 상세한 수학적 모델과 융합방법을 소개하였고, 그 결과를 고성능의 GPS/INS 로부터 나온 결과와 비교 검토하였다. 특히 GPS 신호가 단절되었을 경우에 대한 위치 및 자세의 결과 비교를 통하여 위치 획득 정확도 및 가능성을 분석하였고, 향후 연구 방향을 소개하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.625-633
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• 2004

In this paper, position control of a car-like mobile robot using a neural network is presented. positional information of the mobile robot is given by a laser range finder located remotely through wireless communication. The heading angle is measured by a gyro sensor. Considering these two sensor information as a reference, the robot posture is corrected by a cascaded controller. To improve the tracking performance, a neural network with a cascaded controller is used to compensate for any uncertainty in the robot. The neural network functions as a compensator to minimize the positional errors in on-line fashion. A car-like mobile robot is built as a test-bed and experimental studies of several controllers are conducted and compared. Experimental results show that the best position control performance can be achieved by a cascaded controller with a neural network.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1099-1104
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• 2003

In this paper, the position control of a car-like mobile robot using neural network is proposed. The positional information of the mobile robot is given by a laser range finder located remotely through wireless communication. The heading angle is measured by a gyro sensor. Considering these two sensor information as references, the robot posture by localization is corrected by a cascaded controller. In order to improve the tracking performance, a neural network with a cascaded controller is used to compensate for any uncertainty in the robot. The remotely located neural network filter modifies the reference trajectories to minimize the positional errors by wireless communication. A car-like mobile robot is built as a test-bed and experimental studies of proposed several control algorithms are performed. It turns out that the best position control can be achieved by a cascaded controller with neural network.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제17권1호
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• pp.120-131
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• 2016

The full results of troubleshooting process related to the flight control system of a tilt-rotor type UAV in the flight tests are described. Flight tests were conducted in helicopter, conversion, and airplane modes. The vehicle was flown using automatic functions, which include speed-hold, altitude-hold, heading-hold, guidance modes, as well as automatic take-off and landing. Many unexpected problems occurred during the envelope expansion tests which were mostly under those automatic functions. The anomalies in helicopter mode include vortex ring state (VRS), long delay in the automatic take-off, and the initial overshoot in the automatic landing. In contrast, the anomalies in conversion mode are untrimmed AOS oscillation and the calibration errors of the air data sensors. The problems of low damping in rotor speed and roll rate responses are found in airplane mode. Once all of the known problems had been solved, the vehicle in airplane mode gradually reached the maximum design speed of 440km/h at the operation altitude of 3km. This paper also presents a comprehensive detailing of the control systems of the tilt-rotor unmanned air vehicle (UAV).