• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제1권1호
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• pp.19-31
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• 2007

RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.624-631
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• 2008

본 논문은 이동 로봇이 움직이는 목표물을 실시간으로 따라가게 하는 방법을 제안한다. 로봇은 이동하는 목표물을 일정한 방향과 거리를 유지하면서 따라간다. 이 방법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 목표물의 위치를 로봇 좌표계 상에서 구해낸다. 두 번째 단계에서는 목표물을 따라가기 위한 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구해낸다. 목표물의 위치를 구하기 위해 영역 센서 데이터를 히스토그램으로 나타낸다. 실시간으로 계산된 로봇 좌표계에서의 목표물의 위치정보를 사용하여 목표물을 따라가게 하는 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구한다. 로봇의 직진 속도와 회전 속도는 로봇의 목표물로의 방향과 목표물까지의 거리를 원하는 값으로 수렴할 수 있게 한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션에서 목표물은 직선 궤적, 직사각형 궤적, 그리고 원 궤적에 의해 움직이게 하였다. 시뮬레이션결과 목표물이 급격히 방향을 바꾸는 경우에는 순간적으로 목표물 추적이 불가능함을 알 수 있는데, 이것은 실시간 추적에서는 피할 수 없는 문제이다. 그렇지만, 이 경우에도 로봇이 빠른 속도로 목표물을 추적하여 다시 따라잡게 된다. 제안된 방법은 로봇이 목표물을 따라가도록 하는 경우에는 물론 여러 대 로봇이 대형을 갖추어 이동하게 하는 경우에도 적용도 가능하다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권2호
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• pp.72-79
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• 2019

최근 전기비저항 탐사의 정밀 계측기술을 활용한 수중 물체 탐지방법이 제시되었고, 변화하는 해양환경에 대응할 수 있는 자료처리 기술 고도화 연구의 필요성이 제기되었다. 이 연구에서는 효율적인 실험과 검증을 위한 개선된 축소모형실험 시스템과 그 운용 결과를 제시한다. 이 시스템은 다음과 같은 특징을 가진다. 1) 실시간 실험영상과 계측자료의 동시 수집 및 분석과 같은 모든 프로세스가 5 Hz의 속도로 이루어진다. 2) 두 개 탐지선 자료의 실시간 계측 및 처리로 수중물체의 이동방향 파악이 가능하다. 3) 저장된 자료를 이용한 반복실험이 가능하여 획득된 자료의 다각도 반복분석이 가능하다. 4) 모니터링 화면을 통해 수중물체가 이동하는 모습과 두 탐지선 자료를 동시에 직관적으로 파악 가능하다. 개선된 시스템을 이용한 실험 결과, 모든 시스템이 정상 작동하고 효율적 실험이 가능함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.192-198
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• 2022

DIrectional Frequency Analysis and Recording(DIFAR) 소노부이는 대잠전에 효과적인 무기체계로 하나의 무지향성 센서와 두 개의 지향성 센서로 구성된 3채널 빔형성을 통해 표적의 방향을 탐지한다. 하지만, 주변 소음의 영향으로 DIFAR소노부이의 특정방위(0°, 90°, 180°, 270°) 표적 탐지 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 주변 소음을 추정하고 제거를 통해 DIFAR 소노부이의 표적 탐지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 주변 소음 추정을 위해 소나신호처리에서 널리 쓰이는 Order Truncate Average(OTA)기법을, 추정된 소음을 제거하기 위해 음성신호처리에서 널리 쓰이는 위너필터링 기법을 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위해 표적 방위추정 결과의 평균 제곱 오차를 비교한 결과 신호대잡음비 0 dB이하에서 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.67-73
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• 2020

클러스터링 알고리즘은 유사한 특성을 가진 데이터들을 같은 집단으로 분류하는 방법이다. 레이다 시스템에서는 CFAR 알고리즘 수행한 결과에 대하여 인접한 hit들을 하나로 묶는 방법으로 주로 사용된다. 그러나 인접한 표적의 경우에는 일반적인 클러스터링 방안으로 수행하면 하나의 표적으로 탐지될 경우가 많다. 본 논문에서는 인접한 표적을 분리하기 위한 이중 클러스터링 방안에 대하여 서술한다. 연산시간 단축을 위하여 거리방향으로 클러스터링 수행 후 거리방향 클러스터링 결과를 이용하여 도플러 방향으로 클러스터링을 수행한다. 거리-도플러 방향으로 각각 클러스터링을 수행하기에 표적의 수가 증가하더라도 연산시간의 변화는 극히 적다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제25권5호
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• pp.415-420
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• 2000

It is very difficult to mechanize tomato harvesting because identifying a target tomato which is partly covered by leaves and stalks is not easy. This research was conducted to develop tomato harvesting robot which can identifying a target tomato, determining its dimensional position, and harvesting it in a limited time. Followings were major findings in this study. The first visual system of the robot was composed of two CCD cameras, however, which could not detect tomato not placed on the center of lens and partly covered by leaves or stalks. Secondary visual device, combined with two cameras and pan tilting was designed which could decreased the positioning errors within $\pm$10mm but still not enough for covered tomato by any obstacles. Finally, laser detector was added to the visual system that could reduce the position detecting errors within 10mm in X-Y direction and 5mm in Z direction for the covered tomatoes.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.105-111
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• 2010

본 논문에서는 실버케어시스템인 스마트 약상자의 사용자 위치파악을 목적으로 Received Signal Strength Indication (RSSI) 기반 근거리 사용자 탐지 시스템을 제안한다. 상기 시스템은 RSSI값을 사용하여 근거리 내 사용자 유무를 파악하는 단일노드 기반 측위기술을 사용하였다. 단일노드 기반 측위기술의 문제점인 Non Line of Sight (NLoS) 통신환경 내 오차 보정을 목적으로, 시스템에 지수이동평균을 적용하여 RSSI값의 급격한 변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 고령자의 행동패턴을 고려한 피실험자 대상 실험을 통하여, NLoS 통신황경 내 RSSI값이 급격히 변화할 경우 지수이동평균을 적용함으로써 오차발생확률이 평균 32.26%, 최대 40.80% 감소함을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.487-495
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• 2023

This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.623-629
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• 2018

본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.21-29
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• 2001

실제 해양에서 선배열 센서에 수신되는 표적신호의 좌·우 구분된 도래방위를 정확히 예측하기 위해 역빔형성 (Inverse beamforming) 알고리즘을 도입하여 이론적 고찰 및 모사에 의한 방위탐지 성능분석을 수행하고, 고전적인 좌우분리 빔형성 (Cardioid beamforming) 기법에 역빔형성 알고리즘을 적용한 좌우분리 역빔형성 기법을 고안하여 성능분석을 수행하였다. 이상적인 조건하에서 선배열 역빔형성기는 고전 빔형성기에 비해 배열이득이 3dB 이상 향상되고, 빔폭도 고전빔형성기에 의한 빔폭의 0.68배 정도로 성능이 향상됨을 입증하였다. 좌우분리 역빔형성 기법은 고전 알고리즘에 의한 탐지성능에 비해 탐지의 정확도, 분해능의 탐지성능이 우세함을 모사에 의해 입증하였고, 특히, 표적 기동시 센서 축방향에 대한 탐지성능이 고전 알고리즘에 비해 우수함을 입증하였다.