• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.453-463
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 항법변수 추정 시스템의 일부분인 IRS 위성영상을 이용한 절대위치 추정기법을 다룬다. 빠른 에지 기반 정합을 위하여 accumulator cell로 이루어진 accumulated buffer (AB)를 이용한 정합방법을 제안하였다. 항공기에서 촬영한 두 가지 실제 연속 영상들을 이용한 실험 결과로부터 제안한 AB 정합 방법의 성능을 분석하고, 거리 오차 측면에서 전체 항법변수 추정 시스템에서의 절대위치 추정기법의 효율성을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권5호
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• pp.462-471
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• 2008

비행기록장치는 사고원인 분석이나 사고방지를 위한 용도로 사용되고 있는데 비행 기록장치의 해석에서 가장 중요한 변수는 항공기의 위치 추정방법으로, 일반적인 항법과는 달리 항공항법에서는 정밀한 위치 추정이 쉬운 일은 아니다. 이에 본 논문에서는 정확한 항공기의 위치 추정을 위해 센서들의 특성과 비행기록장치 제한사항을 분석하였고 이를 바탕으로 비행기록장치 기반의 최상의 추정조건을 추출하여 복합항법알고리즘을 구성하고 시뮬레이션을 수행하여 기준 위치에 근사화된 위치를 추정해 낼 수 있음을 증명하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권3호
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• pp.65-70
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• 2005

잘못된 미지정수는 잘못된 위치값을 사용자에게 제공하여 자세결정에 큰 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동하는 항체에 4개 이상의 GPS 안테나를 고정시켜 정확한 자세결정을 수행할 때 다중경로를 추정하는 방법을 제안하였다. 4개 이상의 GPS 안테나에서 얻은 측정값이 같은 수신기 시계오차를 갖게 되면, 안테나 사이의 기하학적 관계를 이용하여 자세결정을 보다 효과적으로 수행할 수 있다. 안테나 사이의 거리를 반파장으로 만들어 미지정수 검색의 과정 없이 미지정수를 결정하고, GPS 반송파 측정값에 존재하는 다중경로 오차를 추정할 수 있다. 본 논문은 GPS 반송파 측정값의 다중경로 오차를 추정하는 알고리즘을 제시하고 수학적인 증명을 하였으며, 이 결과를 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.586-591
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• 2010

본 논문에서는 SURF와 Particle filter를 이용한 이동로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다음과 같다: 먼저, 이동 로봇의 위치를 찾기 위해 SURF 알고리증을 이용하여 카메라로부터 획득한 영상을 분석한다. 두 번째, 획득한 영상으로부터 이동로봇의 상대적인 위치를 알기 위해 이동로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값들을 기반으로 하여 이동 로봇의 위치를 추정하는데 있어서 오차를 줄이고자 위치 추정에 많이 사용되는 Particle filter를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.605-608
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• 2009

이동 목표물 및 기상 현상 등의 원격탐지를 위한 레이다 시스템에서는 수신되는 전자파 반사 신호로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여 각 거리별로 도플러 스펙트럼의 추정이 필요할 수 있다. 그러나 이제까지 일반적으로 적용되어졌던 FFT 주파수 추정방법은 안테나의 dwell time 이 짧은 경우 해상도 문제가 발생하거나 또는 상대적으로 강한 반사 신호의 부엽 확산으로 인하여 상대적으로 약한 목표물의 탐지가 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기위하여 시간영역에서의 도플러 신호모델 파라메터 추정을 통한 효율적인 도플러 스펙트럼 추정방법에 관하여 비교하고 고찰하였다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.17-27
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• 2011

본 연구에서는 교통수요분석의 중요한 오차요인 가운데 하나인 존 체계 구축에 따른 교통수요 추정 결과의 영향을 국가교통DB 전국 지역 간 자료를 이용하여 실증적으로 살펴보고 이를 통하여 현재 배포되는 Network 수준 및 해당사업(고속도로, 국도, 국지도 및 지방도 / 차로수)에 따른 적정 존 체계 수준, 내부 통행비율 수준 등에 대한 결과를 비교분석하였다. 더불어, 존 체계 수준에 따라 교통수요 추정 결과의 정확도가 도로위계, 도로용량별로 어떻게 달라지는지를 검토하였다. 마지막으로, 국가교통DB의 전국 지역 간 자료의 적정한 존 체계 수준을 제시해 보았다. 본 연구에서는 사회경제변수를 고려한 적정 Centroid의 위치와 Connector 연결지점 및 개수 등 존 체계를 구축하였으며, 존 체계 구축이 교통수요 추정에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 F-test와 상관계수 분석, 평균통행거리 및 통행시간분석, 오차율 분석, 총 주행거리 분석 등을 수행하였다. 분석 결과, 도로위계, 도로용량에 따라 적정 존체계 수준이 다양하게 나타났다. 즉, 현재의 시군구 단위 존 수준에서 추가적인 존 세분화를 수행할수록 국도, 국지도 및 지방도 / 편도 1차로 도로의 교통수요 추정 결과 신뢰성이 전반적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 특히, 신뢰성 높은 교통수요 추정 결과를 확보하기 위해서는 되도록 읍면동 단위의 존 수준까지 존 세분화를 수행할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제22권3호
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• pp.499-520
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• 2013

기존 연구에서는 이산화탄소의 한계저감비용을 추정할 경우 쌍대성 이론에 근거하여 임의로 설정된 하나의 방향성 벡터(directional vector) 설정하였으나 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 다양한 형태의 방향성 벡터를 사용하여 이산화탄소의 한계저감비용을 추정하였다. 기존의 방법론에서는 임의로 설정된 방향성 벡터가 한계저감비용 추정에 결정적인 역할을 하여 선택된 방향성 벡터에 따라 한계저감 비용 추정치가 상당한 차이가 있음을 알 수 있다. 그리고 $45^{\circ}$의 방향성 벡터를 설정하는 경우에는 실제 이산화탄소 배출량 수준과는 다른 배출량 수준에서의 한계저감비용을 추정하게 되지만 본 연구에서 제안한 방법론에 의하여 추정된 한계저감비용은 실제 이산화탄소 배출량 수준에서 한계저감비용을 추정하여 보다 더 현실을 정확하게 반영하는 추정치이다. 새로운 방법론을 서유럽 국가에 적용하여 추정한 이산화탄소의 한계저감비용은 기존 방법론을 사용하는 경우에 비하여 적은 것으로 추정되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제52권2호
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• pp.97-102
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• 2010

본 연구의 목적은 과천경마공원과 부산 경남경마공원의 통합 자료를 이용한 유전능력 평가모형의 적합성을 구명하는데 있으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1,400m 이하의 경주거리에서는 과천경마공원의 주파기록이 우수하였으나 1,800m 이상의 경주거리에서는 부산 경마공원의 주로에서 주파기록이 더 우수하였다. 동기그룹의 효과는 전체 변이의 42.7~70.2%를 차지하였으며, 이중 경주편성을 고려하는 참가경주의 효과는 일괄적으로 모든 경주거리에서 가장 크게 나타났다. 주파기록에 대한 유전력과 반복력은 각각 0.153~0.238과 0.401~0.498의 범위로 추정되었다. 통합자료에서 추정된 육종가와 과천경마공원과 부산 경마공원의 기록에서 추정된 육종가간의 상관계수는 각각 0.907과 0.803으로 나타났으며, 순위 상관은 각각 0.891과 0.846으로 나타났다. 통합자료의 연간자마수득상금과 과천경마공원과 부산 경마공원에서 취득한 연간자마수득상금간의 상관계수는 각각 0.943과 0.886으로 나타났으며, 순위 상관은 각각 0.938과 0.853으로 나타났다. 또한 과천경마공원과 부산경마공원에서 취득한 연간자마수득상금간의 상관계수는 0.742로 추정되었다. 이러한 결과에서 비추어 볼 때 부산 경남경마공원의 경주기록이 안정화되고 향후 경주자료가 더 많이 축적된다면 통합자료를 이용한 유전능력 평가는 충분한 설득력을 얻을 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.552-558
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• 2002

최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.64-73
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• 2012

본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.