• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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• pp.7-14
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• 2000

본 논문에서는 바닥고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권2호
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• pp.159-168
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• 2002

In this paper, a study on the design of the transmitter-receiver of fuze sensor for discriminating target position is presented. We propose the algorithm for detecting target distance/direction through investigating the operational concept and principle of fuze sensor. Based on the algorithm, We design transmitter-receiver, calculate various design variables and estimate the performance of that one. The estimated result shows that the required performance of fuze sensor is satisfied. Further research on confirming the performance of proposed algorithm through encounter simulation test with real target and resolving problem will be continued.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.267-275
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• 2017

Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권3호
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• pp.238-244
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• 2012

A modeling of vision based robot formation control system using fuzzy logic controller and extended Kalman filter is presented in this paper. The main problems affecting formation controls using fuzzy logic controller and vision based robots are: a robot's position in a formation need to be maintained, how to develop the membership function in order to obtain the optimal fuzzy system control that has the ability to do the formation control and the noise coming from camera process changes the position of references view. In order to handle these problems, we propose a fuzzy logic controller system equipped with a dynamic output membership function that controls the speed of the robot wheels to handle the maintenance position in formation. The output membership function changes over time based on changes in input at time t-1 to t. The noises appearing in image processing change the virtual target point positions are handled by Extended Kalman filter. The virtual target positions are established in order to define the formations. The virtual target point positions can be changed at any time in accordance with the desired formation. These algorithms have been validated through simulation. The simulations confirm that the follower robots reach their target point in a short time and are able to maintain their position in the formation although the noises change the target point positions.

• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.213-219
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• 2018

In this paper, we introduce a target position reasoning system based on Bayesian network that selects destinations of robots on a map to explore compound disaster environments. Compound disaster accidents have hazardous conditions because of a low visibility and a high temperature. Before firefighters enter the environment, the robots notify information in advance, such as victim's positions, number of victims, and status of debris of building. The problem of the previous system is that the system requires a target position to operate the robots and the firefighter need to learn how to use the robot. However, selecting the target position is not easy because of the information gap between eyewitness accounts and map coordinates. In addition, learning the technique how to use the robots needs a lot of time and money. The proposed system infers the target area using Bayesian network and selects proper x, y coordinates on the map based on image processing methods of the map. To verify the proposed system, we designed three example scenarios based on eyewetinees testimonies and compared time consumption between human and the system. In addition, we evaluate the system usability by 40 subjects.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.221-228
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• 2020

소노부이는 수면 위에 투하되어 수중에 존재하고 있는 표적의 방위각을 추정한다. 그 중 DIFAR 소노부이는 방위각을 추정하는 방법과 해상 잡음으로 인해 오차가 발생하게 되며, 특히 특정한 각도 구간에서 오차가 커지게 된다. 이는 다중 소노부이를 이용하여 표적의 위치를 추정하는데 표적 위치 추정 오차를 유발하게 된다. 또한, 해류로 인해 소노부이의 위치는 계속해서 움직이게 되는데 현재 GPS를 장착한 소노부이는 DIFAR 소노부이 중간에 간헐적으로 배치되기 때문에 DIFAR 소노부이는 정확한 위치를 알 수 없어 이 또한 표적 위치 추정 성능의 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 DIFAR 소노부이 방위각 추정 기법의 특성을 이용하여 방위각 추정 오차를 계산하고, 이를 표적 위치 추정 기법에 활용하여 그 오차를 줄이는 기법을 제안한다. 이때 간헐적으로 배치된 GPS 장착 및 능동 소노부이를 기반으로 표적 위치 추정 기법에 사용되는 소노부이의 위치 오차를 보상하여 표적 위치 추정 성능을 향상시키게 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.83-92
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• 2018

본 논문은 빠르게 확대되고 있는 산업으로 각광 받고 있는 드론을 활용하여 특정 신호를 발생하는 목표물의 위치를 추정하고자 Apollonius Circle 기법을 활용하였다. 기존의 방향탐지 방법은 지상에서 차량을 통해 실시하거나 높은 위치에 안테나를 설치하여 목표물의 위치를 탐지했지만 기존의 방향탐지 방법은 LOS 신호 수신 환경을 구성하기 어렵고 또한 장비의 무게와 크기 때문에 이동 측정이 어렵다. 그러나 드론을 활용한 방향탐지는 높은 고도에서 비행하는 드론을 이용해 LOS 신호 수신 환경을 구성 및 이동 측정이 쉽다. 본 연구에서는 지상 방향탐지의 측정데이터를 이용하여 드론의 신호 수신환경을 3차원 800MHz Path-Loss Model를 활용하여 신호를 재구성하여 드론 수신 Power로 재구성하였으며 목표물의 위치를 추정하고자Apollonius Circle 기법을 활용하여 목표물의 위치를 추정하는 시뮬레이션을 구성하였다. 시뮬레이션은 지상 방향탐지와 드론 방향탐지를 구성하여 목표물의 위치추정 성능을 분석하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.173-179
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• 2020

In this study, we present the difference in thoracic reposition sense in young people (24.00 ±2.20 years old) with and without habitual slouched posture in two target positions of half flexion and half extension. People with habitual slouched posture (n = 20; 11 men and 9 women) and people without slouched posture (n = 20; 10 men and 10 women) were recruited from three universities. Thoracic spine (T-spine) repositioning errors were measured in two target positions (half flexion and half extension). People with habitual slouched posture showed significantly higher thoracic repositioning error in the extension target position than did people without slouched posture (P<0.05). There was no difference in repositioning error in the flexion target position between the two groups (P>0.05). In conclusion, people with habitual slouched posture show lower T-spine repositioning sense in extension than do people without slouched posture. A rehabilitation program to treat habitual slouched posture, such as postural correction education, should be implemented for individuals with decreased position sense of the T-spine.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권1호
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• pp.85-91
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• 2000

Underwater sensor accuracy test which measures the detection range and bearing accuracies of sonar simulates sonar transmitting ping and underwater radiating noise of target vessels. In this test, because the position of sonar target is the reference position of test, the sonar target position should be precisely estimated. Hence, this paper suggests to apply USBL algorithm which adopts cross phase spectrum of received sensor signals, and presents its performance by range and bearing estimation simulations. As a result of simulations, suggested algorithm shows good accuracy for underwater sensor accuracy test near 5㏈ SNR.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.855-861
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• 2007

실제 시스템 적용에 있어서, IMM에 기초한 위치 추적 알고리즘은 불확실한 표적 기동에 대해서 강인한 성능, 적은 연산량, 간편한 설계 절차를 필요로 한다. 이 문제들을 해결하기 위해서 잘 정의된 기저 부모델 및 잘 조정된 모델 천이 확률에 기초한 적응 퍼지 IMM 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 IMM에 기초한 알고리즘의 실제 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.