래터레이션 기반 실내 위치 측위 기법은 단말기와 AP(Anchor Point) 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 주로 사용한다. 그러나 무선 신호는 시간과 공간에 따라 무작위로 변화하는 특성을 가지므로 RSS를 이용한 거리 예측에서 오류의 발생은 불가피하다. 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도는 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 되므로 기존 기법들은 이를 해결하기 위하여 다수의 AP를 사용하였다. 그러나 많은 실험 결과들은 다수의 AP 사용보다는 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 AP 즉 기준 AP 만을 선택하여 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도활 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한 실내 위치 측위 시스템을 구현하여 다양한 실험 환경에서의 실험함으로써 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
This study analyzed the successful case of Naver LINE's entry into the Japanese market. LINE pursued a strategy of establishing its dominance early on and implemented localization for Japan and thereby achieved success in the Japanese market. The various strategies adopted by LINE allowed it to win over 80% of the market share in Japan and function as a nationally ubiquitous mobile messenger. The conclusions to be drawn from our LINE analysis is that LINE must implement localization strategies suited to the characteristics of each country, as it had done successfully in Japan. In the Asian region, it should retain the platform that provides various contents while pursuing a localization strategy to secure competitive edge, by offering emoticons suitable for each country, such as Ramadan emoticons in Islamic regions.
Sensors in a smartphone can be used to measure various physical quantities. In this paper, we propose an object localization scheme in a three dimenstional using a smart phone. The proposed scheme estimates the location of an object by observing it from several different points. The direction to the target object and the locations of the observation points are collected at each observation point using the location sensor and the orientation sensor in the smartphone. Based on these observations, the proposed scheme derives three dimensional line of sight vectors and estimates the location of the target object that minimizes the estimation error. We implemented the proposed scheme on an Android smartphone and tested its performance by estimating the height of a building and characteristics of the proposed approach.
교육과정의 '지역화' 정책은 2022 개정 교육과정의 한 방향인 '분권화·자율화' 정책과 밀접한 관련을 맺는다. 이러한 교육과정 정책의 변화는 학생들이 지능 정보 사회 도래, 그린 혁명, 저출산 시대라는 미래사회의 뉴노멀에 대응할 수 있도록 사회변화 대처 역량 함양을 꾀한다. 특히 끝없이 확대되고 변화하는 과학과 교육환경과 컨텐츠를 고려하면 과학과 교육과정의 지역화는 다양성을 통한 전문성으로 나아갈 수 있다는 이점을 갖는다. 본 연구에서는 과학과 교육과정 지역화 정책에 대한 전문가의 인식을 통해 과학과 교육과정 '시·도 교육과정 편성·운영 지침(이하 '지침')'과 성취기준 개정 중심으로 교육과정 개정 시점의 시사점을 확인하였다. 결론적으로 연구 참여자들은 과학과 고유의 특성에 기인하여 교육과정 지역화 확장 가능성이 높다고 보았고, 17개 시·도교육청을 의미하는 지역 수준 지역화와 학교 수준 지역화 사이에 위치하는 시·도내 지역교육청 또는 마을 단위의 지역화 수준을 인식하였으며, 향후 학교 수준까지 지역화가 도달했을 때 교사의 수준이 지역화의 수준이 될 수 있음에 주목하여 교사 역량 등 교원 정책과의 연계 논의가 필요하다고 보았다. 그리고 과학과 교육과정 '지침'의 지역화가 이루어지려면, 이와 병행하여 17개 시·도에 일부 성취기준을 자율적으로 구성할 권한을 부여해야 한다는 공통적인 인식이 나타났다. 그리고 이와 연계되는 과학과 '성취기준의 지역화'를 위해서는 '성취기준의 재구조화 또는 대강화'가 선행되어야 한다고 보았다. 한편, 교육과정 지역화 정책에 의해 과학과 교육과정의 다양화·자율화 측면이 제고될 것으로 예측하면서도, 성취기준의 설정은 평가와 직결되기에 과학과 '지침' 내 평가 항목의 기술이 새롭게 이루어지는 등의 정책의 정교화 필요성을 인식하였다. 마지막으로 과학과 특성을 고려할 때, 수업 소재의 지역화를 넘어서서 지침 자체에 지역별 중점 과학교육 정책을 명시해 담을 필요가 있음을 언급하였다. 본 연구의 결과와 논의는 추후 2022 개정 교육과정에 있어서 과학과 교육과정 지역화의 구체적 거버넌스 구축과 과학과 교육과정 '지침' 및 성취기준 개선에 관한 실질적인 정책 마련에 기여할 수 있을 것이다.
인공표식은 이동로봇의 위치추정에서 불확실성을 감소시키기 위해 널리 사용되어 왔다. 또한, 사용되는 인공표식의 수가 증가함에 따라 위치추정 비용이 증가하기 때문에, 인공표식의 효율적 배치를 위한 연구는 핵심적인 이슈중 하나로서 여겨져 왔다. 따라서 본 논문은 운동모델과 센서모델의 불확실성 특성을 고려함으로써 인공표식들을 효율적으로 배치하기 위한 방법을 제안한다. 운동모델과 센서모델은 서로 다른 불확실성 분포를 가지기 때문에, 최종 불확실성은 두 가지 불확실성의 효율적 조합을 통해 크게 감소될 수 있다. 제안한 기법의 유용성은 시뮬레이션 결과에 의해 입증된다.
Utilizing the existing polishing robot prevents unrestricted change of direction, driving, and identification of driving pathway. To overcome this barrier, driving mechaism has been designed with Omniwheels with encoders and RSSI method of beacon system has been utilized to identify the driving path by position recognition. Due to the wheel characteristics, the Omniwheel mobile robot generates greater slip than the conventional mobile robot, which reduces its driving accuracy. Therefore, to improve the driving accuracy, the localization is conducted through the fusion of encoder and RSSI of beacon data to compensate for the errors caused by Dead Reckoning and inaccuracy of sensors. Finally, the localization accuracies of the proposed and conventional indoor localization method are compared to show effectiveness of the proposed driving control for a polishing robot.
Robots used for pipe inspection have been studied for a long time and many mobile mechanisms have been proposed to achieve inspection tasks within pipelines. Localization is an important factor for an inpipe robot to perform successful autonomous operation. However, sensors such as GPS and beacons cannot be used because of the unique characteristics of inpipe conditions. In this paper, an inpipe localization algorithm based on elbow detection is presented. By processing the projected marker images of laser pointers and the attitude and heading data from an IMU, the odometer module of the robot determines whether the robot is within a straight pipe or an elbow and minimizes the integration error in the orientation. In addition, an off-line positioning algorithm has been performed with forward and backward estimation and Procrustes analysis. The experimental environment has consisted of several straight pipes and elbows, and a map of the pipeline has been constructed as the result.
프로그램 결함에 대한 위치 추적은 소프트웨어 유지 및 보수를 위해 필수적인 요소이다. 대부분은 버그리포트가 제출되었을 때, 결함 추적이 개발자들의 수작업으로 이루어지기 때문에 비용 소모가 많은 작업에 속한다. 현재까지 많은 연구자가 해당 작업을 자동화시키기 위하여 노력해 왔지만 보고된 결과에 따르면, 현업에서 사용되기에 아직도 부족한 성능을 보이는 추세이다. 이에, 본 연구에서는 많은 양의 버그 리포트 데이터와 관련 최신 연구들을 분석하여, 기존 연구들이 하나의 전처리 방법을 모든 버그 리포트에 일괄적으로 적용하고, 이런 방법은 위치 추적에 악영향을 준다는 것을 파악하였다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 선택적인 전-후처리 방법론을 제안한다.
기존에 환경특성을 활용한 보정방법은 각각의 환경(NLOS/LOS) 특성에 대한 데이터베이스를 구축하고 보정 시, 환경에 대한 판단이 내린 후 해당 데이터를 활용하여 보정한다. 하지만 환경에 대한 판단을 내릴 수 없는 경우 기존 방식의 사용은 오히려 오차를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 UWB 기반 위치추정시스템을 활용하여 실내환경에서 어떤 환경인지 판단을 내릴 수 없는 경우에 사용할 수 있는 위치추정시스템보정 알고리즘을 제안한다. 시스템의 특성을 관찰하기 위한 참조위치를 선정하며, LOS환경에서 위치추정시스템의 특성과 NLOS환경에서의 장애물에 따른 위치추정 시스템의 특성을 조사하고 두 특성을 결합하여 이동객체의 위치정보를 보정하는 데이터로 사용한다. 제안하는 위치보정 알고리즘을 적용하여 측정된 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도가 향상됨을 관찰할 수 있었다.
This paper deals with the noise source localization of the Korean High Speed Train (KTX) at the speed of 300 km/h. Using Microfonarray system and beamforming technology typical pass-by noise sources and their frequency characteristics are investigated. It is primarily aimed at investigating the location and characteristics of the high speed train emission. The results from the microphone array tests are also analyzed in relation to the remarks from analytic studies and experimental investigations on the high speed train that have been done with the intention of understanding the interior noise mechanism. The acoustical image shows the low frequency noise sources mainly at the position of the under part of the train at high speeds and the related source mechanism are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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