본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.220-226
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2013
최근 공장자동화 및 물류시스템의 발전은 대형선박이나 물류창고 등과 같은 넓은 작업현장을 소수의 작업자가 관리할 수 있게 되었다. 기존의 무선 실내 위치인식 시스템에서 이러한 작업자들의 정확한 위치를 추정하기 위해서 일반적으로 셋 또는 그 이상의 고정노드가 하나의 노드로 이루어진 이동노드의 위치를 인식하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법은 작업자(이동노드)에 비하여 넓은 작업현장에 많은 고정노드가 필요하므로 노드 배치 측면에서는 비효율적이다. 따라서 소수의 작업자를 요구하는 이러한 작업환경에서 효율적으로 노드를 배치하기 위하여 본 논문에서는 세 개의 노드로 구성된 이동노드가 고정노드 두 개의 상대좌표를 효율적으로 인식함으로써 고정노드의 개수를 저감하는 새로운 추정 알고리즘과 이동노드와 고정노드 사이의 거리오차를 최소화하기 위하여 Rounding estimation(RE) 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 RE기법은 자유공간에서 기존의 삼변측량법의 오차율 대비 90.9% 개선된 위치인식 결과를 나타냈다. 또한 실내 자유공간에서 고정노드 수를 최대 50%까지 감소시킬 수 있음에도 불구하고 제안한 추정 알고리즘은 평균 오차 0.15m의 정밀한 위치인식이 가능하였다.
This paper suggests an algorithm that can estimate the direction of the sound source in real time. The algorithm uses the time difference and sound intensity information among the recorded sound source by four microphones. Also, to deal with noise of robot itself, the Kalman filter is implemented. The proposed method can take shorter execution time than that of an existing algorithm to fit the real-time service robot. Also, using the Kalman filter, signal ratio relative to background noise, SNR, is approximately improved to 8 dB. And the estimation result of azimuth shows relatively small error within the range of ${\pm}7$ degree.
To follow a sound source by a mobile robot, the relative position and orientation of the sound source from the mobile robot have been estimated using a microphone array. In this research, the difference among the traveling times of the sound source to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound source from the mobile robot which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference comparing to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound source, fuzzy rules are applied and the results are used to control the mobile robot in a real-time. The efficiency of the proposed algorithm has been demonstrated through the real experiments comparing to the conventional approaches.
Sensor localization has become an essential requirement for realistic applications over wireless sensor networks (WSN). In this paper we propose an ad hoc localization algorithm that is infrastructure-free, anchor-free, and computationally efficient with reduced communication. A novel combination of distance and direction estimation technique is introduced to detect and estimate ranges between neighbors. Using this information we construct unidirectional coordinate systems to avoid the reflection ambiguity. We then compute node positions using a transformation matrix [T], which reduces the computational complexity of the localization algorithm while computing positions relative to the fixed coordinate system. Simulation results have shown that at a node degree of 9 we get $90\%$ localization with $20\%$ average localization error without using any error refining schemes.
Instantaneous frequency of doppler signals is used to get the information of the relative velocity and the miss distance between a missile and a corresponding target. In this paper, we have performed time-frequency analysis and instantaneous frequency estimation with Short Time Fourier Transform(STFT), Wigner Ville Distribution(WVD) and Continuous Wavelet Transform(CWT) about the doppler signals generated by moving targets. Performance evaluation was performed using simulated doppler signals generated by a single moving target and two moving targets. From the results of the time-frequency analysis, we found that WVD method was the most efficient instantaneous frequency estimator among the three methods. But in case of two moving targets, WVD method got cross talks and CWT method got oscillation when two doppler frequencies were close to each other.
In the first part of this study, five homogeneous regions in view of topographical and geographically homogeneous aspects except Jeju and Ulreung islands in Korea were accomplished by K-means clustering method. A total of 57 rain gauges were used for the regional frequency analysis with minimum rainfall series for the consecutive durations. Generalized Extreme Value distribution was confirmed as an optimal one among applied distributions. Drought rainfalls following the return periods were estimated by at-site and regional frequency analysis using L-moments method. It was confirmed that the design drought rainfalls estimated by the regional frequency analysis were shown to be more appropriate than those by the at-site frequency analysis. In the second part of this study, LH-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov test on the Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) distributions were accomplished to get optimal probability distribution. Design drought rainfalls were estimated by both at-site and regional frequency analysis using LH-moments and GEV distribution, which was confirmed as an optimal one among applied distributions. Design rainfalls were estimated by at-site and regional frequency analysis using LH-moments, the observed and simulated data resulted from Monte Carlotechniques. Design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L1, L2, L3 and L4-moments (LH-moments) method have shown higher reliability than those of at-site frequency analysis in view of RRMSE (Relative Root-Mean-Square Error), RBIAS (Relative Bias) and RR (Relative Reduction) for the estimated design drought rainfalls. Relative efficiency were calculated for the judgment of relative merits and demerits for the design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments and L1, L2, L3 and L4-moments applied in the first report and second report of this study, respectively. Consequently, design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments were shown as more reliable than those using LH-moments. Finally, design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were derived by regional frequency analysis using L-moments, which was confirmed as a more reliable method through this study. Maps for the design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were accomplished by the method of inverse distance weight and Arc-View, which is one of GIS techniques.
본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
This paper presents a lateral collision risk index between an ego vehicle and a rear-side vehicle. The lateral collision risk is designed to represent a lateral collision risk and provide the appropriate threshold value of activation of the lateral collision management system such as the Blind Spot Detection(BSD). The lateral collision risk index is designed using the Time to Line Crossing(TLC) and the longitudinal collision index at the predicted TLC. TLC and the longitudinal collision index are calculated with the signals from the exterior sensor such as the radar equipped on the rear-side of a vehicle and a vision sensor which detects the distance and time to the lane departure. For the robust situation assessment, the perception of driving environment determining whether the road is straighten or curved should be determined. The relative motion estimation method has been proposed with the road information via the integrated estimator using the environment sensors and vehicle sensor. A lateral collision risk index was composed with the estimated relative motion considering the relative yaw angle. The performance of the proposed lateral collision risk index is investigated via computer simulations conducted using the vehicle dynamics software CARSIM and Matlab/Simulink.
본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. HOG(기울기 히스토그램) 특징벡터와 SVM(서포트 벡터 머신) 분류기를 이용하여 사람의 두부 및 어깨영역을 검출한다. 검출된 영역의 크기와 위치를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대 위치 및 각도를 계산한다. 또한 알고리즘 수행속도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 NVIDIA의 GPU와 CUDA 라이브러리를 사용하였다. 그 결과 알고리즘 수행속도는 초당 15 프레임의 영상데이터를 처리할 수 있다. 알고리즘의 정확도 비교를 위해서 SICK 레이저 스캐너 출력과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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