• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.505-506
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• 2007

일반적으로 저가 장비를 이용한 수신 신호 강도(RSSI)의 측정은 전파의 특성상 다소 부정확한 정보를 제공하고, 이는 최소평균제곱오차(MMSE)를 이용한 위치 추정 방법에 있어 큰 오차 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 수신 신호 강도를 이용한 기존의 위치 추정 방법을 개선하기 위해 센서 네트워크상의 유효 노드선정 알고리즘을 제시한다. 그리고 개선된 방법을 이용하여 센서 네트워크 기반의 실내 위치 추정 시스템을 구현 한다. 끝으로, 개선된 방법의 성능 검증을 위한 실험 결과를 제시 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.313-316
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• 2011

본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 이동 로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해알기 위해 이동 로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값과 이동 동작의 불확실성을 고려하여, 위치 추정 오차를 줄이고자 가우스 확률분포와 파티클 필터 기법을 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 구현된 시스템과 실험 결과를 소개한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.52-52
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• 2020

영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.114-119
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• 2009

서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제14권4호
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• pp.433-449
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• 2006

본 연구는 인간이 인지거리를 지도화 함에 있어, 성별, 연령, 학년, 수학기간 등의 개인적인 요인과 거리 추정에 사용된 기준점의 상대적인 위치가 거리 추정에 어떤 영향을 주는 지를 위치정보 시스템을 이용한 현장 실험을 통해 파악하고자 하였다. 연구 방법으로는, 미국 캔자스대학교에 재학 중인 학부생과 대학원생을 대상으로 캠퍼스 방문을 통한 설문조사를 실시하였다. 자료분석 결과, 여학생 그룹의 거리추정 정확도가 인종이나 학년에 관계없이 남학생 그룹에 비해 높았으며, 전체적으로 학년과 연령이 높아지고 수학기간이 길어짐에 따라 거리 추정 정확도의 분산정도가 감소하는 것으로 나타났다. 인지거리 지도화를 위해 제시된 2개 기준점에 가까이 위치한 건물 일수록 거리 추정의 정확도가 높았으며, 설문조사 지점이 기준점에 가까울수록 거리 추정의 오차가 감소하였다. 상관관계 분석 결과, 남학생 그룹의 거리추정 오차값이 여학생 그룹에 비해 건물-기준점 간 거리, 그리고 피실험자-기준점 간 거리와 더 강한 상관관계를 가진 것으로 보아, 남학생이 여학생에 비해 기준점에 근거한 공간적 축척을 더 면밀하게 이용하는 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제24권3호
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• pp.166-170
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• 2005

본 논문은 근접장 음향 홀로그래피를 이용한 수중 음원의 위치를 추정하는 기술에 대한 것이다. 수중 소음원의 식별에 적용 가능함을 실험으로 검증하고 그 결과를 기술하였다. 실험에 사용된 음원은 2개의 구형 센서로 구성되고 음원의 근거리 음압은 음원과 근접된 위치에 설정된 홀로그램 평면에서 측정된다. 측정된 음압에 대한 상호전력 스펙트럼으로부터 홀로그램 평면에서의 복소음압을 구하고 이를 공간 변환하여 음원 영역에서의 음장분포를 구하였다. 음원 영역에서의 음장분포 결과는 음원의 위치와 발생된 음원준위의 크기를 가시적으로 보여주며, 실험 결과는 음원의 위치와 음원준위의 상대적인 크기를 정확하게 추정하고 있어 근접장 음향 홀로그래피를 이용하여 수중 소음원의 위치 추정과 개별 소음원의 기여도 분석이 가능함을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.107-115
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• 2006

본 논문은 유비쿼터스 환경하에서 수신된 RF 신호의 수신 강도를 이용하여 위치를 추정하고 이를 기반으로 각종 서비스를 제공하는 시스템이다. 이는 크게 무선 송신 단말기, 정보처리 기지국 위치인식 서버 및 시스템 호스트의 네 부분으로 구성되었으며, 30층 규모의 건물에 5000여 개의 단말기가 운영 중에 있다. 실내에서의 이동 객체 위치를 추정하기 위하여 자체 개발, 제작된 송/수신기의 RF 감쇠 특성을 살펴보고, 이를 이용하여 책상, 파티션 등 사무 기기로 이루어진 사무실에서의 위치추정 방법을 소개한다. 실내 환경의 변화와 주변 시설물 등의 영향으로 RF 신호는 감쇠, 흡수, 반사, 회절 등 많은 영향을 받으며, 특히 복층의 경우 층간 효과도 존재한다. 이러 한 실내 상황에서 위치추정 결과를 제시하며, BAS등 회부 시스템과의 연계를 통한 지능적인 서비스를 제공한다. 제고하는 서비스에는 사용자 위치에 근거한 자동 조명/공조 연동 및 주차장 Gate 연동 서비스 등 기본적인 공공 서비스부터 개인별 시강/wellness 이용 현황 등을 자동 체크하여 이에 근거한 요금 부과 및 Schedule 관리 등을 할 수 있게 하는 개인 서비스가 있다. 또한 본 시스템을 실제로 설치, 운영하고 있는 적용 사이트에 관한 사례를 통해 앞으로의 개선 방향 및 서비스 효율성 등에 관해 논의한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.408-414
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• 2009

UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.551-560
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• 2011

최근 WLAN을 기반으로 하는 실내 위치추정 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 WLAN을 기반으로 하는 위치추정 시스템들은 fingerprinting 기법을 사용한다. fingerprinting 기법에서 이동객체의 위치정확도는 참조 점의 수에 비례한다. 하지만 참조 점의 수에 따라 training 단계에서 fingerprint 데이터베이스를 생성하기 위해 많은 시간과 노력을 요구한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 WLAN 기반 AP들의 주변 환경정보를 이용하여 AP와 이동 객체 간의 거리를 산출하여 위치를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였으며, 이동 객체의 위치 정확도를 개선하기 위하여 제안 알고리즘에 파티클 필터를 적용하였다. 이 알고리즘을 구현하기 위하여 먼저 AP들의 주변에 존재하는 벽, 철문, 유리문, 파티션 등과 같은 환경 정보 데이터베이스를 구축하였고 위치 추정은 감쇠 모델과 경로 손실 모델을 이용하였다. 제안 알고리즘을 실험을 통하여 확인한 결과 위치 정확도는 낮았지만 fingerprinting의 문제점을 해결하였다.