• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.87-93
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• 2010

본 논문에서는 목표의 위치를 결정하기 위해 사용되는 삼각법을 개선한 위치추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 원간의 교점들을 통해 목표의 위치를 추정한다. 이 방법을 통해 결정된 목표의 위치는 기존의 방법과 같이 관측지역 중심에서 높은 정밀도를 갖고 기존의 방법에서 큰 오차를 갖는 관측지점 주변에서도 높은 정밀도를 갖는다. 이 방법은 기존의 방법보다 최대오차에서 40.89%, 평균오차에서 40.30%가 줄었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.58-60
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• 2020

본 논문에서는 2개의 인-휠 브러쉬리스 모터로 구동하는 차량의 실시간 위치 추종 제어방법을 제안한다. 2개의 모터를 사용하여 구동되는 차량의 경우 방향 및 이동이 각 모터의 제어를 기반으로 결정된다. 하지만 컨트롤러에 의해 지령된 위치까지 모터의 제어가 정확하게 된다 하더라도 차량의 실제 위치는 바퀴와 바닥면사이의 슬립이나 외부 요인에 의해 오차가 발생하게 된다. 따라서 이렇게 발생하는 오차를 보상하기 위해 차량의 실시간 각도 추정이 가능한 IMU(Inertia Measrement Unit) 센서를 기반으로 진행 각도를 보정하며 주행 중 발생하는 위치오차를 보상하기 위해 모터의 홀센서로부터 계산되는 위치와 IMU 센서의 데이터를 조합하여 실시간 위치 추종 제어방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-146
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• 2018

최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.

• 기계저널
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• 제30권1호
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• pp.22-28
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• 1990

로봇을 이용한 납땜자동화 시스템은 현재 산업계에서의 수요가 크게 일고 있다. 기존납땜 로봇 시스템은 느린 납땜 속도와 제한된 납땜 공구 기능으로 인해 그 응용범위의 확산을 저해하고 있다. 여기서는 로봇에 맞는 자동납땜용 공구 시스템 (robotonomic tool system)이 개발되었다. 우선 그 특징으로서 진동납땜 공정을 개발하였으며 평균 25%의 생산속도 향상을 기하였다. 일 정범위에서의 위치 오차 보정기능을 가지고 있다. 위치 오차는 납땜점 오차와 가압력 오차를 초래하며 이는 납땜 품질의 신뢰도를 저하시킨다. 여기서 핀 오차 보정 및 납땜 가압력 최적화 공정을 추가한 유연성이 향상된 자동납땜 시스템을 개발하였다. 이는 정밀 자동납땜 로봇 시스 템으로 그 응용범위를 확장시켰다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.495-506
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• 2017

본 연구는 동일 촬영시기 정사영상에 대한 색상보정을 효과적으로 수행하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인접 영상 간 상대적인 지상좌표 위치오차를 분석하였다. 위치오차를 저감시키기 위한 방법으로 block sum 방법을 제시하였다. 각각 block sum 크기에 따라 결정된 회귀계수를 이용하여 상대색상보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 상대색상보정이 잘 수행되었음을 확인하였다. 정량적인 분석은 히스토그램 유사성 분석을 통해 수행되었다. 이로부터 block sum 방법이 상대색상보정에 유용함이 증명되었다. 특히 상대적인 지상좌표 위치오차의 양에 따라 block sum 크기의 선정이 매우 중요한 것으로 나타났다. 위치오차가 클수록 높은 크기에서의 block sum 적용이 유용한 것으로 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.311-312
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• 2011

유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 오차해결 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권4B호
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• pp.647-658
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• 2010

기존에 연구된 위치인식 기법은 자신의 위치를 알고 있는 앵커노드만을 참조하여 일반노드의 위치를 계산한다. 그 외 노드들 간 관계를 고려하지 않기 때문에 참조하는 앵커노드의 수가 부족하거나 앵커노드로부터의 거리정보가 부정확한 경우에는 실제위치와 예측위치 간 위치오차 뿐만 아니라 노드 간 상대적인 위치오차가 크다. 본 논문에서는 일반노드가 노드 간 거리정보 없이 앵커노드와 한 홉 거리의 이웃노드의 정보만을 참조하여 모든 이웃 노드와의 거리가 균등하도록 위치를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 노드가 모든 이웃노드와 균등한 거리에 위치함으로써 노드 간 상대적 위치오차와 네트워크 전체의 평균적인 위치오차를 감소시킨다. 다양한 환경에서의 모의실험을 통해서 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.141-147
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• 2014

본 논문에서는 사전에 알고 있는 해저 지형정보를 이용하여 송수신기의 위치와 해저 음속의 정확성을 향상시켜 탐지 범위에 따른 오차에 강인한 위치 측정 알고리듬과 최적의 수신기 개수를 제안하고자 한다. 송수신기 위치, 음속정보의 정확도는 표적 위치 측정의 성능에 영향을 미치며, 송수신기는 GPS를 통해 위치 정보를 얻는다. 그러나 GPS 오차에 의해 여전히 오차를 가지고 있으며, 음속 정보는 수온을 포함한 다양한 요인들에 의해 영향을 받는다. 먼저 송수신기 위치 오차, 음속 오차의 영향을 수학적으로 분석하고 해저 지형 정보를 이용하여 오차를 줄일 수 있는 방법을 확인한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬과 제안된 기법의 성능을 비교 평가하고, 탐지 범위에 따른 최적의 수신기 개수를 확인한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.213-219
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• 2013

최근 정보 통신 기술의 발전에 따라 GPS를 이용한 실외 위치 기반 서비스와 더불어 정밀한 위치추적이 필요한 실내 위치 기반 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 철골 구조로 이루어진 선박은 전파의 회절 및 굴절에 의한 레인징 오차로 인하여 정확한 위치 측정이 어렵다. 이러한 실내 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중경로에 강인하고 자유공간에서 수 센티미터의 오차를 가지는 UWB(Ultra-wide-band)를 이용하여 어떠한 부가적인 센서 없이도 선내 복도와 같은 좁은 통로에 적합한 거리 개선 알고리즘을 제안한다. 이 개선 방법은 고정노드 배치로 인한 거리 오차는 피타고라스 이론과 근접노드기법으로 해결하고 복도의 코너 구역에서 크게 발생하는 레인징 오차는 거리변화량분석기법을 적용하여 보정하였다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 CSS(Chirp spread spectrum) 방법과 비교할 때 노드 수와 거리오차를 각각 66%와 57.41%로 줄였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1442-1447
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• 2018

RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.