• 대한기계학회논문집B
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• 제41권6호
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• pp.423-427
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• 2017

본 논문은 silicon-on-glass(SOG) 공정에서 접합력 균일도 향상을 위한 고정단 설계에 대한 내용을 다룬다. SOG 공정은 전극이 형성된 유리 기판층과 실리콘 구조층의 양극접합을 기반으로 하며, 가속도 센서와 공진형 센서를 비롯한 고종횡비 구조를 갖는 다양한 실리콘 센서들의 제작에 널리 사용된다. 본 논문에서는 전극과 유리 기판층의 표면 사이에 발생하는 단차로 인한 불균일한 접합을 방지하기 위해, 실리콘 구조층에서 유리 기판층과 접합되는 부분과 전극과 겹쳐지는 부분을 트렌치(trench)를 이용해 분리하는 새로운 형상의 고정단을 제안한다. 본 고정단은 추가적인 공정 없이 기존의 SOG 공정으로 제작되는 디바이스들에 손쉽게 적용이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.517-528
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• 2011

본 논문에서는 시각장애인이 실내에서 특정 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 카메라로 찍은 영상을 분석하여 마커의 ID를 구한 후 이로부터 보행자의 절대위치를 파악하고, IMU(Inertial Measurement Unit)의 가속도 센서와 자이로 센서를 통해 들어온 이동거리와 각도를 이용하여 보행자의 이전위치에 대한 상대위치를 파악하여 다음 진행 방향을 결정한다. 동시에 다수의 초음파 센서들을 이용하여 보행자 전방의 장애물 위치를 파악하여 사용자에게 최적의 진행방향을 알려준다. 이때 경로상의 계단이 있을 경우 IR(Infrared Rays)센서로 감지하여 보행자에게 알려준다. 본 시스템은 다중 복합 센서들을 융합하여 시각장애인에게 위치정보를 제공하고 원하는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.101-106
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• 2020

가상현실의 활용도는 게임뿐만 아니라 재활 치료와 같은 의료에서도 높아지고 있다. 편리성으로 인하여 비디오를 활용한 비접촉 방식과 핸드 헬드 타입의 마우스 등을 사용하여 상지 움직임을 감지한다. 본 논문에서는 접힌 정도에 따라 저항값이 변화되는 휘어짐센서와 공간에서의 방향 정보를 얻을 수 있는 관성센서를 사용하여 손가락 움직임과 함께 상지 동작도 획득할 수 있는 장갑을 구현하였다. 구현된 장갑에서 얻은 신호로 오픈 소스 플랫폼인 Processing을 사용하여 손가락 움직임을 포함한 상지 동작을 실시간으로 표현하였다. 각 손가락 움직임의 감도는 0.5deg, 상지 동작 감도는 0.6deg였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제13권1호
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• pp.49-53
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• 2016

The accurate calculation of bucket tip position has a large influence on showing the motion of an excavator on the display device of the excavator and controlling the excavator automatically. It is generally known that Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are more accurate than accelerometer-based sensors while the boom, arm or bucket moves because additional forces beyond gravity add additional acceleration to the sensors. To prove the accuracy difference between the two types of sensors, a position recognition system using an accelerometer-based sensor and an IMU sensor is implemented on the excavator. The experimental results show that the system using the IMU sensor significantly reduces the position recognition error while bucket moves and additional force beyond gravity exists.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.140-145
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• 2013

This paper proposes an efficient integration method for GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). To obtain accuracy and computational conveniency at the same time with low cost global positioning system receivers and micro mechanical inertial sensors, a new mechanization method and a new filter architecture are proposed. The proposed mechanization method simplifies velocity and attitude computation by eliminating the need to compute complex transport rate related to the locally-level frame which continuously changes due to unpredictable vehicle motions. The proposed filter architecture adopts two heterogeneous filters, i.e. position-domain Hatch filter and velocity-aided Kalman filter. Due to distict characteristics of the two filters and the distribution of computation into the two hetegrogeneous filters, it eliminates the cascaded filter problem of the conventional loosly-coupled integration method and mitigates the computational burden of the conventional tightly-coupled integration method. An experiment result with field-collected measurements verifies the feasibility of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.584-591
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• 2014

This paper presents a novel aided navigation method for AUV (Autonomous Underwater Vehicles). The navigation system for AUV includes several sensors such as IMU (Inertial Measurement Unit), DVL (Doppler Velocity Log) and depth sensor. In general, the $13^{th}$ order INS error model, which includes depth error, velocity error, attitude error, and the accelerometer and gyroscope biases as state variables is used with measurements from DVL and depth sensors. However, the model may degrade the estimation performance of the heading state. Therefore, the $11^{th}$ INS error model is proposed. Its validity is verified by using a degree of observability and analyzing steady state error. The performance of the proposed model is shown by the computer simulation. The results show that the performance of the reduced $11^{th}$ order error model is better than that of the conventional $13^{th}$ order error model.

• 로봇학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.283-291
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• 2013

Methods for measuring or estimating of ground shape by a laser range finder and a vision sensor(exteroceptive sensors) have critical weakness in terms that these methods need prior database built to distinguish acquired data as unique surface condition for driving. Also, ground information by exteroceptive sensors does not reflect the deflection of ground surface caused by the movement of UGVs. Thereby, UGVs have some difficulties regarding to finding optimal driving conditions for maximum maneuverability. Therefore, this paper proposes a method of recognizing exact and precise ground shape using Inertial Measurement Unit(IMU) as a proprioceptive sensor. In this paper, firstly this method recognizes attitude of a robot in real-time using IMU and compensates attitude data of a robot with angle errors through analysis of vehicle dynamics. This method is verified by outdoor driving experiments of a real mobile robot.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.174-185
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• 2006

This paper describes a DR construction for land navigation and the sigma point based receding horizon Kalman FIR (SPRHKF) filter for DR/GPS hybrid navigation system. A simple DR construction is adopted to improve the performance both of the pure DR navigation and the DR/GSP hybrid navigation system. In order to overcome the flaws of the EKF, the SPKF is merged with the receding horizon strategy. This filter has several advantages over the EKF, the SPKF, and the RHKF filter. The advantages include the robustness to the system model uncertainty, the initial estimation error, temporary unknown bias, and etc. The computational burden is reduced. Especially, the proposed filter works well even in the case of exiting the unmodeled random walk of the inertial sensors, which can be occurred in the MEMS inertial sensors by temperature variation. Therefore, the SPRHKF filter can provide the navigation information with good quality in the DR/GPS hybrid navigation system for land navigation seamlessly.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.80-80
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• 2000

The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.

• 대한교통학회지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2007

본 연구에서는 GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measuring Unit) 등 각종 센서를 장착한 차량을 이용하여 차량의 위치정보와 자세정보를 취득하고, 취득된 차량의 주행정보를 이용하여 도로 종단선형을 분석할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 종단선형 분석 알고리즘은 도로의 종단경사, 종단곡선 시종점 및 도로 종단곡선 길이 등을 분석할 수 있고, 종단경사와 종단곡선을 모형화하였다. 또 개발한 알고리즘의 현장 적용성을 검증하기 위하여, 실제 도로에서 취득한 데이터를 이용하여 종단선형을 분석하였고, 이 결과를 도면과 비교하였다.