Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4131-4138
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2012
In this paper, we propose a Pedestrian Position Information System(PPIS) using low-cost inertial sensors in GPS-disabled area. The proposed scheme estimates the attitude/heading angle and step detection of pedestrian. Additionally, the estimation error due to the inertial sensors is mitigated by using additional sensors. We implement a portable hardware module to evaluate performance of the proposed system. Through the experiments in indoor building, the estimation error of position information was measured as 2.4% approximately.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.3
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pp.119-125
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2018
Various techniques for indoor positioning using a smart phone have been studied. Among them, the positioning technology using the acceleration sensor and the gyro sensor built in the smartphone is widely used in conjunction with the WiFi fingerprint technology. The location tracking technology using sensors has been used for a long time, but the performance environment of the smartphone is poor and the user is moving with the smartphone in a certain posture. Therefore, in order to improve the accuracy of location tracking in a smartphone environment, it is necessary to study and develop appropriate algorithms in a mobile environment. In this paper, we analyze the performances of frequency analysis method, maximum sum of minimum acceleration method and adaptive threshold method, which are the user's moving step count detection algorithms, and determine the most accurate method.
2001년부터 총 230억원의 건설 예산을 투입한 한국우주전파관측망(KVN) 건설 프로젝트는 2008년 KVN을 구성하는 3개의 전파 망원경 건설을 마무리 하였고, 2009년 22GHz와 43GHz에서 세 기선의 프린지 검출에 성공하였다. 국내 최초 VLBI 관측망인 KVN은 2009년 프린지 검출로 VLBI의 첫 걸음을 시작한 이 후 올해로 VLBI 관측 역사의 10년에 이르렀다. 2009년부터 첫 4년간의 시험 관측을 거쳐 2013년 세계 최초로 22,43,86,129GHz 4개 주파수 동시 관측을 지원하는 본격적인 VLBI 관측 운영을 시작하였다. 지난 10년간의 KVN을 활용한 연구 성과를 통해 KVN 방식의 동시 다주파수 관측 시스템은 전 세계적으로 mm-VLBI의 국제 표준으로 인정받고 있다. 본 발표는 지난 10년간의 KVN의 운영 과정과 이를 통해 이룬 주요 연구 성과를 되돌아보고 앞으로의 전망에 대해 소개한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6C
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pp.593-603
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2009
In this paper, we propose a new integrated computer vision system designed to track multiple human beings and extract their silhouette with an active stereo camera. The proposed system consists of three modules: detection, tracking and silhouette extraction. Detection was performed by camera ego-motion compensation and disparity segmentation. For tracking, we present an efficient mean shift based tracking method in which the tracking objects are characterized as disparity weighted color histograms. The silhouette was obtained by two-step segmentation. A trimap is estimated in advance and then this was effectively incorporated into the graph cut framework for fine segmentation. The proposed system was evaluated with respect to ground truth data and it was shown to detect and track multiple people very well and also produce high quality silhouettes. The proposed system can assist in gesture and gait recognition in field of Human-Robot Interaction (HRI).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.12
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pp.1106-1113
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2013
For patients who have senile mental disorder such as dementia, quantity of excercise and amount of sunlight are important clue for dose and the treatment. Therefore, monitoring health information of daily life is necessary for patients' safety and healthy life. Portable & wearable sensor device and server configuration monitoring data are needed to provide these services for patients. Watch-type device(smart watch) which patients wear and server system are developed in this paper. Smart watch developed includes GPS, accelerometer and illumination sensor, and can obtain real time health information by measuring the position of patients, quantity of exercise and amount of sunlight. Server system includes the sensor data analysis algorithm and web server that doctor and protector can monitor through sensor data acquired from smart watch. The proposed data analysis algorithm acquires quantity of exercise information and detects step count in patients' motion acquired from acceleration sensor and to verify this, the three cases with fast pace, slow pace, and walking pace show 96% of the experimental result. If developed u-Healthcare System for dementia patients is applied, more high-quality medical service can be provided to patients.
In this paper, in order to improve the error is utilized to location tracking the smart sensor detects a walking information user, RSSI is to provide an indoor position tracking system that is capable of correcting an error in terms weak. The acceleration sensor is able to detect the activity in the user walking and detects the number of step and the moving distance using the same. The Direction sensor is utilized as a digital compass, to detect the moving direction of the user. As a result of detecting the walking information using the sensor, it can be showed that this proposed indoor positioning system has a high degree of accuracy for the number of steps and the movement direction. Therefore, this paper shows that the proposed technique can correct the error of the location information to be problem in the conventional indoor location system which uses the only Wi-Fi APs by estimating the user's movement direction and distance using the sensors in smartphone without an additional equipment and cost.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.6
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pp.84-92
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2007
The gait recognition is presented for human identification from a sequence of noisy silhouettes segmented from video by capturing at a distance. The proposed gait recognition algorithm gives better performance than the baseline algorithm because of segmentation of the object by using multiple modules; i) motion detection, ii) object region detection, iii) head detection, and iv) active shape models, which solve the baseline algorithm#s problems to make background, to remove shadow, and to be better recognition rates. For the experiment, we used the HumanID Gait Challenge data set, which is the largest gait benchmarking data set with 122 objects, For realistic simulation we use various values for the following parameters; i) viewpoint, ii) shoe, iii) surface, iv) carrying condition, and v) time.
It is proposed the new method to calculate the absolute altitude and horizontal position of worker in construction field. For this research, we used a pressure sensor, MEMS INS sensor to acquire 3D position of worker. The easiest way to show the result of this research is to use smart phone which equipped various digital sensors in this hardware. So we made two softwares: Data acquisition software in Android smart phone and Data monitoring software in PC. During this research, we encountered several kind of problems which have to be overcame. This paper shows these processes and the results of 3D positioning technologies we suggested newly.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.9
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pp.420-422
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2006
This paper proposes a new method to count the number of steps for personal navigation systems. The proposed method resolves the mis-counting problem caused by the variation of the ground and walking behavior. To this end, a 2-axis accelerometer is utilized and a reliable step counting algorithm is developed. Experimental test was carried out to show the effectiveness of the proposed method. Test results show that the proposed method gives a robust performance for several types of ground and walking behavior.
본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용한 개인 항법 장치의 모델 및 오차 보정 기법을 제시하고 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 걸음 검출에 의한 보행 항법에서 중요한 변수인 보폭은 신경 회로망(Neural Network)을 이용하여 결정하였고, 자이로 바이어스 등에 의하여 누적되는 오차는 GPS와의 결합에 의하여 추정, 보상하였다. 이때 GPS와의 결합은 칼만필터를 이용하였으며 칼말필터를 구성하는데 필요한 오차 모델 및 결합 방법을 제시하였다. WNS/GPS 결합에 의하여 오차의 발산을 막을 수 있으며 GPS신호가 중간에 단절되는 경우에도 오차가 발산하지 않고 좋은 결과를 유지함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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