Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.950-952
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2012
음원 위치추정 시스템은 일반적으로 여러 개의 마이크에서 수집된 음원의 시간 간격을 이용해 음원의 위치를 추정하는 방식을 적용한다. 본 논문에서는 감시카메라에 적합한 4개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정 시스템에서 마이크로폰에 수신된 음원의 도착순서를 이용해 음원의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 프로그램을 통해 검증한 결과, 음원 추정각도의 오차는 $2^{\circ}{\sim}11.25^{\circ}$로 확인되었으며, 이는 실제각도의 오차범위인 $0^{\circ}{\sim}22.5^{\circ}$ 내에 해당하기 때문에 추정각도의 오차가 최대로 발생하더라도 음원이 발생한 위치를 파악 할 수 있음을 의미한다.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.3
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pp.124-131
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2011
There are many researches in unmanned vehicles such as UGV(Unmanned Ground Vehicle), AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In these researches, differential wheeled mobile robots are mainly used to develop the experimental stage algorithm because of the simplicity of modeling and control. Usually a commercial product used in the study, but in order to operate a commercial product to the restrictions because there would need to use a fixed protocol. Using the microprocessor makes the internal sensors(encoder and INS) and external sensors(ultrasonic sensors, infrared sensors) operate and to determine commands for robot operation. This paper propose a mobile robot design for suitable purpose.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.2
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pp.108-116
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2011
Non-line-of-sight (NLOS) error is the most common and also a major source of errors in wireless location system. A novel weighting factor (NWF) method is presented in this paper, based on the RSS(Received Signal Strength) measurements, path loss model and Circular Disk of Scatterers Model (CDSM). The proposed positioning method effectively weighted the TOA distance measurements for each Base Station (BS). Simulation results show that the proposed method efficiently weighted the distance measurements and achieve higher localization accuracy than that of Linear Line of Position (LLOP) and Believable Factor Algorithm (BFA).
We consider parameter estimation in distributed systems in which measurements at local nodes are quantized in a non-regular manner, where multiple codewords are mapped into a single local measurement. For the system with non-regular quantization, to ensure a perfect independent encoding at local nodes, a local measurement can be encoded into a set of a great number of codewords which are transmitted to a fusion node where estimation is conducted with enormous computational cost due to the large cardinality of the sets. In this paper, we propose an efficient estimation technique that can handle the non-regular quantized data by efficiently finding the feasible combination of codewords without searching all of the possible combinations. We conduct experiments to show that the proposed estimation performs well with respect to previous novel techniques with a reasonable complexity.
This paper presents an evaluation system to determine the completeness of a space map obtained by a visual SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) algorithm. The proposed system consists of three parts. First, the proposed system detects the occurrence of loop closing to confirm that users acquired the information from all directions. Thereafter, the acquired map is divided with regular intervals and is verified whether each area has enough map points to successfully estimate users' position. Finally, to check the effectiveness of each map point, the system checks whether the map points are identifiable even at the location where there is a large distance difference from the acquisition position. Experimental results show that space maps whose completeness is proven by the proposed system has higher stability and accuracy in terms of position estimation than other maps that are not proven.
Palmprint has become a popular biometric modality; however, palmprint recognition has not been conducted in video media. Video palmprint recognition (VPR) has some advantages that are absent in image palmprint recognition. In VPR, the registration and recognition can be automatically implemented without users' manual manipulation. A good-quality image can be selected from the video frames or generated from the fusion of multiple video frames. VPR in contactless mode overcomes several problems caused by contact mode; however, contactless mode, especially mobile mode, encounters with several revere challenges. Double-line-single-point (DLSP) assisted placement technique can overcome the challenges as well as effectively reduce the localization error and computation complexity. This paper modifies DLSP technique to reduce the invalid area in the frames. In addition, the valid frames, in which users place their hands correctly, are selected according to finger gap judgement, and then some key frames, which have good quality, are selected from the valid frames as the gallery samples that are matched with the query samples for authentication decision. The VPR algorithm is conducted on the system designed and developed on mobile device.
Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1799-1802
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2010
무선센서 네트워크에서 위치인식 기법을 거리정보기반 위치인식방식과 거리정보에 기반하지 않는 위치인식 방식으로 분류 된다. 무선센서 네트워크에서 거리정보기반 위치인식기법에서 거리를 측정하는 과정에서의 오차로 인해 정확한 위치데이터를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 거리정보기반 위치인식 방식의 대표적인 기술들과 위치계산방법을 소개하고, 위치계산방식의 삼변측량 알고리즘을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.4
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pp.16-29
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1993
The objective of this research is in the development of a flexible 3-dimensional inspection system for the sculptured surface by integrating the Coordinate Measuring Machine (CMM), CAD database, and vision system. To achieve the proposed flexible inspection system, two research categories are discussed in the study: new inspection planning method includes a new measuring point selection method and various new probe path generation methods. The object recognition and localization process for the unknown surface can be easily carried out by introducing a new concept called "Z-Layer". The experimental results indicate that the developed flexible inspection system, with the proposed algorithm, can be inplemented in real situation.situation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.800-803
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2008
언제 어디서나 사람이나 사물과 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스가 중요한 응용 서비스로 대두되고 있다. 그러나 현재 무선 센서네트워크를 구성하는 노드들의 위치는 매우 유용한 정보로서 수많은 서비스에서 사용될 수 있기 때문에 다양한 형태의 위치인식 알고리즘이 고안되었다. 이러한 위치인식 알고리즘에는 Gradient, MLE[1], MDS[2], dwMDS[3]등이 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘에 대해 간략히 설명하고, 기존 알고리즘성능을 개선하기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 성능을 증명하기 위해 시뮬레이션 모듈을 구현하고 시뮬레이션 결과를 바탕으로 각 위치인식 알고리즘의 성능을 비교 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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