• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.143-149
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• 2014

This paper is on the blind signal separation(BSS) method by the geometric method. To separate the signal sources, we use Hough transform and BSS. Hough transform is a geometric method which let us know the local informations of the signal. We find the orientations of signals by Hough transform and know the number of signal sources. When the number of sensors is more than the number of sources. the BSS algorithm can separate the mixtures well in the time domain. This algorithm has a good performance in converging fast. We had checked up the quality of the algorithm after separating the mixed signals. The results of simulations show that this BSS method has the abnormal waveforms due to unconverging coefficients in the beginning, and stably has the separated waveforms which almost equal to the sources in the most period.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.341-347
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• 2011

본 논문에서는 유효 빔 폭 개념을 새로이 도입하여 중첩 초음파 센서 링의 성능 평가, 최적 설계, 그리고 복합 장애물 탐지에 대해 기술하도록 한다. 일군의 동종 저지향성 초음파 센서들이 반경이 영이 아닌 원주 상에 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치된다고 가정한다. 첫째, 중첩 초음파 센서 링의 전역 위치 불확실성을 전체 장애물 탐지 범위 내에서의 국부적 위치 불확실성의 평균값으로 나타낸다. 중첩 초음파 센서 링의 유효 빔 폭을 동일한 전역 위치 불확실성을 갖는 단일 초음파 센서의 빔 폭으로 산정하고 이를 바탕으로 정규화된 장애물 탐지 성능 평가 지수를 정의한다. 둘째, 정의된 성능 평가 지수를 이용하여 장애물 탐지 시 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링의 설계 사양을 최적화한다. 주어진 초음파 센서의 사용 개수에 대한 중첩 초음파 센서 링의 최적 반경 그리고 주어진 중첩 초음파 센서 링의 반경에 대한 초음파 센서의 최적 사용 개수를 결정한다. 셋째, 3개의 인접 초음파 센서로부터의 장애물 거리 간의 대소 관계에 의거한 복수 장애물의 위치 불확실성 영역 판정 기준을 제시한다. 제시된 위치 불확실성 영역판정 기준을 이용하여 다양한 형태의 장애물로 구성된 복합 장애물 환경에서의 장애물 윤곽 추출 결과를 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.65-74
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• 2021

최근 ICT 산업의 기술혁신이 일어남에 따라 생체신호을 인식하고 이에 대해 대응을 하기 위한 웨어러블 센싱 장치에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 단순한 함침과정을 통해 3차원 스페이서(3D spacer)직물을 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT)분산용액에 함침공정을 진행해 단일층(monolayer) 압전 저항형 압력 센서(piezoresistive pressure sensor)를 개발하였다. 3D 스페이서 원단에 전기전도성을 부여하기 위해 시료를 SWCNT 분산용액에 함침공정을 진행한 후 건조하는 과정을 거쳤다. 함침된 시료의 전기적 특성을 파악하기 위해 UTM (Universal Testing Machine)과 멀티미터를 이용해서 압력의 변화에 따른 저항의 변화를 측정하였다. 또한 센서의 전기적 특성의 변화를 관찰하기 위해 분산용액의 농도, 함침횟수, 시료의 두께를 다르게 해서 시료의 센서로서의 성능을 평가했다. 그 결과 wt0.1%의 SWCNT 분산용액에 함침공정을 2번 진행한 시료가 센서로서 가장 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 두께별로는 7mm 두께의 센서가 가장 높은 GF를 보이고 13mm 두께의 센서가 작동범위가 가장 넓음을 확인했다. 본 연구를 통해 3D spacer 원단으로 제작한 스마트 텍스타일 센서는 공정과정이 단순하면서도 센서로서 성능이 뛰어나다는 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.17-26
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• 2010

도로와 교량을 관리하고 유지보수 하는 일은 전 세계의 도로 관리자들에게는 중요한 문제이며, 차량 주행의 안전성을 확보하고 도로유지 비용의 증가를 막기 위하여 세계의 여러 나라에서 다양한 시책이 이루어지고 있다. 아시아에서도 이러한 유사한 노력을 해왔으며 최근에는 차량 중량에 대한 시책이 한국과 일본 등에서도 본격화 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 여건에 기여하기 위해서 불균등 간격으로 막대 모양 센서(Piezo Quartz 방식)를 설치하여 높은 정확성으로 동적 축중량 계측을 가능하게 하는 기술을 개발하였으며, 실제 도로에서 축중량과 총중량 등의 계측 정확도를 평가하였다. 축중량과 총중량 등의 계측 정확도는 센서의 배치 수에 따라서 차이가 있다. 본 연구에서는 자동단속을 실현하기 위하여 총중량 계측 정확도의 오차범위를 ${\pm}5%$ 이하의 목표로 개발을 하여 8-point 계측 시스템에 의해 그 목표를 달성했다. 그러나, 이 시스템이 널리 이용되기 위해서는 용이하게 보급되어 질 수 있도록 적합한 시스템 규모로 사이즈를 소형화하는 것이 무엇보다 시급하다. 따라서, 계측의 정확성과 시스템 규모(계측점 수)와의 관계를 평가하였고, 최적의 계측점 수로써 3-point 측정을 제안하여 그 성능을 실제의 도로상에서 평가를 하였다. 또한, 본 연구에서는 대형 차량의 성능 향상에 따른 고속화에 대하여 평가 및 검토를 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.413-419
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• 2003

The objective of this paper is to survey and put in perspective the existing methods of dynamic filter development. This includes theories and practices for linear and nonlinear filters, multiple model filters, and data association methods for tracking in multitarget environment. The presentation of this paper is motivated by recent surge of interest in the area of designing feedback control systems with reduced number of sensors, detection and identification of abrupt changes, and multitarget tracking in clutter. It is hoped to be useful in view of the need to take a grasp of existing techniques before using them in practice and developing new techniques.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.451-453
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• 1998

Global competition of automotive market, affordable prices of electronic components, and tougher regulations on emission, fuel economy, and safety become the major reason that automotive industries rapidly employ a large number of electric and electronic systems. Considering that the application of electronic technologies for automobile is increasing at a rapid rate, it would be worthwhile to evaluate the trend of the uses of major electric and electronic systems for the 21st century vehicle. The major technology will be leaded by 32/64-bit microcontroller, on-chip flash memory, hybrid ASICs, IGBT, and smart sensors.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.574-583
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• 2008

FBG(Fiber Bragg grating)s have shown a great potential for sensing applications, and are easily embedded in materials with a negligible impact on the mechanical properties of the host. However, the use of FBG sensors is limited by their simultaneous dependence on strain and temperature, thus only one parameter can be determined from a single grating. This paper reviews various methods to discriminate between strain and temperature effects. To overcome this cross sensitivity using only embedded optical fibers, a number of techniques have been proposed, most of them relying on the deconvolution of two simultaneous measurements.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.167.5-167
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• 2001

Single point attitude determination method provides an optimal attitude minimizing the Wahba loss function. However, for the insufficient number of measurement vectors, the conventional single point methods has no unique solution. Thus, we introduce the sequential method to and an optimal attitude minimizing the windowed loss function. In this paper, this function is de ned as the sum of square errors for all measurement vectors within the axed sliding window. For simple implementation, the proposed algorithm is rewritten as a recursive form. Moreover, the covariance matrix is derived and expressed as a recursive form. Finally, we apply this algorithm to the attitude determination system with three LOS measurement sensors.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.940-946
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• 2012

This paper proposes a method to predict maximum traction for unmanned robots on rough terrain in order to improve traversability. For a traction prediction, we use a friction-slip model based on modified Brixius model derived empirically in terramechanics which is a function of mobility number $B_n$ and slip ratio S. A friction-slip model includes characteristics of various rough terrains where robots are operated such as soil, sandy soil and grass-covered soil. Using a friction-slip model, we build a prediction model for terrain parameters on which we can know maximum static friction and optimal slip with respect to mobility number $B_n$. In this paper, Mobility number $B_n$ is estimated by modified Willoughby Sinkage model which is a function of sinkage z and slip ratio S. Therefore, if sinkage z and slip ratio are measured once by sensors such as a laser sensor and a velocity sensor, then mobility number $B_n$ is estimated and maximum traction is predicted through a prediction model for terrain parameters. Estimation results for maximum traction are shown on simulation using MATLAB. Prediction Performance for maximum traction of various terrains is evaluated as high accuracy by analyzing estimation errors.