• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.210-216
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• 2017

본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1291-1298
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• 2023

작전지역의 감시/경계에 활용되는 감시정찰 센서 네트워크에서 배치되는 지진동센서의 위치 정보와 탐지 신호 세기를 활용하여 표적의 위치를 산출하는 방법을 제안한다. 중계기에서 단말기로부터 수신받은 각 지진동센서들의 위치 정보와 센서로부터 수신된 탐지 신호 세기를 이용하여 표적 위치를 산출한다. 표적 측위 시 동적으로 오프셋을 제하는 방식을 통해 환경적 요인에 의한 성능 편차를 줄였다. 실제 표적 위치와 산출된 표적 위치의 차이를 통해 성능을 비교 검증하였다. 오차 평균 3.62m까지 감소하여 가중 중심 측위 방법보다 최대 62% 향상된 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권8A호
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• pp.575-582
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• 2009

본 논문에서는 RSS(Received Signal Strength) 기반 무선 센서네트워크에서의 거리 식별코드를 이용한 거리측정 알고리즘(LAtu)을 제안하고 이를 기반으로 위치인식시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 제안한 거리측정 알고리즘의 Ranging 정확도 성능과, 제안한 거리측정 알고리즘을 적용해서 개발한 위치인식시스템(System(LAtu))의 위치측정 오차 성능을 실제 위치인식 실험을 통해 IEEE 802.15.4 표준규격의 채널모델(LAieee)을 적용한 위치인식 시스템(System(LAieee))과 비교분석하였다. 성능분석의 결과, Ranging 정확도의 성능은 이동모듈과 비콘모듈간의 거리($D_{MM-BM}$)가 2m의 경우는 LAtu가 IEEE 802.15.4 표준규격의 채널모델(LAieee) 보다 34%정도 더 우수하였고, $D_{MM-BM}$가 5m 이상인 경우에서도 LAtu가 LAieee 보다 평균 5% 정도 더 정확하였다. System(LAtu)의 위치측정 오차 성능은 System(LAieee)에 비해 강당에서 1cm, 강의실에서 4cm 정도로 근소하게 낮았다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.415-419
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• 2010

A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1768-1769
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• 2011

The nonlinear estimation and the pseudo-linear estimation are used to treat the target localization in sensor network which provides range difference of arrival (RDOA) measurements. It is known that the nonlinear estimation has sensitive problem for the initial estimate and the pseudo-linear estimation has a large estimation error. The QCLS method is the typical estimator of the methods for pseudo-linear estimation. However the estimate by using the QCLS method includes the estimation error because the first stage of two estimation processes of the QCLS method causes the biased estimation error. Therefore we propose a instrumental variables(IV) method for minimizing the estimation error of the first stage. The simulation shows that the performance of the proposed method is superior to the QCLS method.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.159-162
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• 2002

This paper presents a modified localization scheme of a mobile robot. When it navigates, the position error of a robot is increased and doesn't go to a goal point where the robot intends to go at the beginning. The objective of localization is to estimate the position of a robot precisely. Many algorithms were developed and still are being researched for localization of a mobile robot at present. Among them, a localization algorithm named continuous localization proposed by Schultz has some merits on real-time navigation and is easy to be implemented compared to other localization schemes. Continuous Localization (CL) is based on map-matching algorithm with global and local maps using only ultrasonic sensors for making grid maps. However, CL has some problems in the process of searching the best-scored-map, when it is applied to a mobile robot. We here propose fast and powerful map-matching algorithm for localization of a mobile robot by experiments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2627-2647
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• 2022

The easy scalability and low cost of range-free localization algorithms have led to their wide attention and application in node localization of wireless sensor networks. However, the existing range-free localization algorithms still have problems, such as large cumulative errors and poor localization performance. To solve these problems, an incremental strategy-based residual regression network is proposed for node localization in wireless sensor networks. The algorithm predicts the coordinates of the nodes to be solved by building a deep learning model and fine-tunes the prediction results by regression based on the intersection of the communication range between the predicted and real coordinates and the loss function, which improves the localization performance of the algorithm. Moreover, a correction scheme is proposed to correct the augmented data in the incremental strategy, which reduces the cumulative error generated during the algorithm localization. The analysis through simulation experiments demonstrates that our proposed algorithm has strong robustness and has obvious advantages in localization performance compared with other algorithms.

• 공학교육연구
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• 제19권6호
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• pp.49-56
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• 2016

The Human Robot Interface (HRI) based on 3D depth sensor on the docent robot is developed and the localization algorithm based on extended Kalman Filter (EKFLA) are proposed through the capstone design by graduate students in this paper. In addition to this, the performance of the proposed EKFLA is also analyzed. The developed HRI system consists of the route generation and localization algorithm, the user behavior pattern awareness algorithm, the map data generation and building algorithm, the obstacle detection and avoidance algorithm on the robot control modules that control the entire behaviors of the robot. It is confirmed that the improvement ratio of the localization error in EKFLA on the scenarios 1-3 is increased compared with the localization algorithm based on Kalman Filter (KFLA) as 21.96%, 25.81% and 15.03%, respectively.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제8권2호
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• pp.49-57
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• 2005

The target localization using the line arrays buried in the seabed is a difficult problem due to the complex sea bottom characteristics and need to compensate the wave propagation effect to localize the target accurately Sound speed mismatch in the seabed causes a bias in the target bearing estimation and induces the localization error. In this paper we describe a target localization method with improved accuracy of target bearing and localization by calibration the sound speed in the seabed. The proposed algorithm is verified through the ocean data.