많은 사용자가 항상 휴대하는 스마트폰을 대상으로 실내에서의 위치 인식을 위한 기술 개발이 매우 활발하다. 특히 음향 신호를 이용한 TDOA 방식의 위치 측정 시스템도 많이 연구되고 있는데, 이 방식은 스마트폰의 스피커와 음향 신호를 수신하기 위한 위치 측정 장치에 설치된 마이크들 사이의 거리를 측정하고 관련 쌍곡선 수식을 계산하여 스마트폰의 위치를 추정하는 것이다. 그러나 스피커와 각 마이크 사이의 거리를 측정하는 것에 항상 오차가 있고, 게다가 위치 측정 장치에 설치된 음향 센서인 마이크의 설치 위치 오차에 따라서 위치 측정 오차가 매우 크게 발생한다. 본 논문에서는 3차원 TDOA 위치 측정 시스템에서 음향 센서의 위치 오차에 따른 위치 측정 오차가 PDOP 시뮬레이션과 실험으로 분석되었다.
Nowadays the magnetic field mapping is widely used in the design and analysis of the NMR/MRI magnet system, and the accuracy of mapping result has become more and more important. There are several factors affecting the accuracy of the mapping such as the mapping method, the precision of the sensor, the position of the measurement points, the calculation accuracy, and so on. In this paper the error due to the misalignment of the measurement points was discussed. The magnetic field in the central volume was mapped using an indirect method in an MRI magnet system and the magnetic field was fitted to a polynomial. Considering the misalignment between the original measurement points and the practical measurement points, there must be some errors in the mapping calculation and we called it positioning error. Several comparisons of the positioning error have been presented through the theoretical estimates and the exact magnetic field values. Finally, the allowable positioning errors were suggested to guarantee the accuracy of the magnetic field mapping within a certain degree for an example case.
최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.
무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 환경에서 사건의 탐지(event detection)와 라우팅(routing), 정보추적(information tracking) 등의 중요한 기능을 수행하기 위해 센서노드의 위치를 측정하는 문제는 반드시 해결되어야 한다. DV-Hop 알고리즘은 멀티 홉에서 얻어지는 정보를 기반으로 위치를 측정하며 비교적 적은 앵커로도 구현이 가능하지만 보다 정밀한 위치측정을 위해 개선되어야 할 부분이 존재한다. 그러한 요인 중 하나로 알고리즘에 사용되는 홉 간 거리가 여러 앵커 노드로 부터의 홉 간 거리의 평균값으로 계산되는 것을 들 수 있다. 이는 홀(Hole)과 같은 장애물에 의한 홉 수의 증가로 발생할 수 있는 미지노드와 앵커사이에 거리 값 계산의 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 DV-Hop 알고리즘의 이러한 문제점을 분석하고 이를 보완 가능한 그룹기반DV-Hop(GDV-Hop) 알고리즘을 제시한다. 그룹 기반 DV-Hop 알고리즘은 다양한 비컨의 라우팅 경로에 의한 위치오차를 효과적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 불필요한 비컨전송의 오버 헤드를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.
무선 센서 네트워크 환경에서 요구되는 데이터는 기술의 발전과 그 복잡성이 증가함에 따라 더욱 정확한 수치를 요구한다. 하지만 넓은 지역에서 많은 수의 센서노드를 운용하는 경우, 소모되는 전력 및 비용과 그에 따라 획득할 수 있는 데이터 품질의 균형은 그 목적에 따라 고려되어야 한다. 특히 인구 밀도가 높은 복잡한 도심 지역이나 특정 목표를 가진 군사작전에서 위치 데이터는 넓은 범위에 점차 세밀하고 높은 정확도를 요구한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 전개된 센서노드 중 일부에만 GPS(: Global Positioning System)을 탑재하고, 해당 센서노드에서 측정된 GPS 위치 데이터의 오차를 센서노드간 주고받는 무선 신호수신 각도인 AoA(: Angle of Arrival)와 수신 신호 세기 지표인 RSSI(: Received Signal Strength Indicator)를 통해 향상시키는 방법을 제안하고자 한다.
High precision machining technology has become one of the important parts in the development of a precision machine. Such a machine requires high precision positioning as well as high speed on a large workspace. For machining systems having a high precision positioning with a long stroke, it is necessary to examine the repeatability of reference position decision. Though ball-screw driven linear stages equipped linear scale have high precision feed drivers and a long stroke, they have some limitations for reference position decision if they have not equipped the accurate home sensor. This study is performed to experimentally examine the repeatability for home position decision of a magnetic sensor as a home switch of ball-screw driven linear stage by using capacitance probe.
In this paper, a robust traffic light detection method is proposed by using vision sensor and DGPS(Difference Global Positioning System). The conventional vision-based detection methods are very sensitive to illumination change, for instance, low visibility at night time or highly reflection by bright light. To solve these limitations in visual sensor, DGPS is incorporated to determine the location and shape of traffic lights which are available from traffic light database. Furthermore the geometric relationship between traffic light and vision sensor is used to locate the traffic light in the image by using DGPS information. The empirical results show that the proposed method improves by 51% in detection rate for night time with marginal improvement in daytime environment.
In recent studies, many methods have been studied for mobile robot using magnetic markers on its pathway. This is not influenced by the weather conditions, and makes possible to develop controller with low level processors and simple algorithms. However, the interval between magnets is restricted by the magnetic field intensity and it is impossible to get road information ahead. This paper suggests a method of widening markers and expressing the road information ahead using magnetic markers, and explains a sensor arrangement considering suggested methods. Also, magnetic field analysis was done to investigate the effects of widening magnetic markers with various environments. A small mobile robot was made to figure out the performance of suggested methods, and driving experiments were performed on the straight and curved road with magnetic markers. The results show that the robot moved the prearranged pathway with 0.5 cm lateral displacements and stopped at a stop line using magnetic information on the road.
가시광 통신(VLC, Visible Lighting Communication) 시스템은 백색광 LED(Light Emitting Diode)와 스위칭 구동 회로를 이용한 변조 기법을 사용하여 조명 기능과 무선 디지털 통신 기능을 동시에 수행할 수 있는 차세대 통신 기술이다. 본 논문에서는 가시광 통신이 가능한 백색광 LED와 스테레오 이미지 센서를 이용한 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 실내의 천장에 있는 백색광 LED는 자신의 위치 정보를 브로드캐스트하고, 이동체는 스테레오 이미지 센서에 맺히는 상과 전달받은 정보를 이용하여 이동체의 3차원 위치정보와 방위각을 구한다. 시뮬레이션을 통해 3차원 위치정보를 기존의 방안들과 비교하였다. 더불어, 제안한 알고리즘의 방위각 오차 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 능동 소나의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동 소나는 구성 방법에 따라서 크게 단상태 (Monostatic) 소나, 양상태 (Bistatic) 소나, 다중상태 (Multistatic) 소나로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다 각 수신기가 거리 정보와 방위 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 단상태, 양상태 소나와 다중상태 소나의 위치 추정 성능에 대해 비교해 보고 기존의 정보 융합 방법인 최소 자승법 (LS: Least square)에 가중치를 주는 가중치 최소 지승법 (WLS: Weighted least square)을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 이용하여 수신기의 수, 송수신기간 거리와 위치 추정 성능과의 연관성에 대하여 알아보고 효과적인 다중상태 소나 배치에 대한 연구를 수행하였다. 모의 실험결과 다중상태 소나의 위치 추정 제곱근 오차평균이 단상태 소나에 비해 약 35.98%, 양상태 소나에 비해 약 37.45% 우수한 것을 볼 수 있었으며 WLS가 LS에 비해 평균 7.4% 우수한 성능을 나타내었고 각 센서에 입력되는 정보의 분산 차가 클수록 성능 향상율이 증가하는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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