본 논문에서는 스위치드 릴럭턴스 모터의 새로운 회전자 초기 위치 추정법을 제안한다. 회전자의 위치검출을 하기 위하여 서치 코일을 사용하는 경우 센서비용감소, 부피감소, 강인성 증대, 사용범위의 확대 등 많은 장점이 있다. 그러나 모터의 회전자가 초기에 회전하지 않기 때문에, 서치코일에 유기되는 기전력이 존재하지 않아 회전자의 초기 위치검출에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 유클리디안 제곱거리(Squared Euclidean Distance)를 사용하여 초기에 회전자가 정지해 있을 경우에도 회전자의 위치를 정확하게 추정하는 방법을 제시하였다. 이를 위하여 시뮬레이션을 실시하였고 이를 토대로 실험한 결과 정확한 초기 회전자 위치를 추정함으로써 본 논문에서 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.
위치기반서비스 시스템에서 가장 기본이 되는 요소는 사용자의 위치를 정확히 측정하는 것이다. 본 논문은 삼각 측량법을 이용한 전자캠퍼스를 위한 옥내 측위 시스템 구현 사례를 소개한다. 캠퍼스에는 일반적으로 무선 LAN이 설치되어 있다. 본 측위 시스템의 측위 방법은 무선 LAN의 액세스 포인트(AP)로부터 수신된 신호의 RSSI를 이용하여 AP까지의 거리를 추정하고, 이 거리들을 바탕으로 삼각 측량법을 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 구현한 측위 시스템의 성능을 검증하기 위한 실험 결과도 소개한다.
본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 NLOS(non-line-of-sight) 환경에서 신뢰성 있는 LBS(location based service)를 제공하기 위해, TDOA(time difference of arrival) 위치 추정 성능 향상을 위한 시간 지연 역추적 기법을 제안하고, 다양한 사용조건에서 성능을 분석하였다. 제안하는 위치 추정 기법은 탐색영역 주변에 복수의 리더를 배치하여 송신된 신호를 리더 조합(reader combination) 수만큼 재활용 하는 방안을 적용하였다. 또한, NLOS에 의한 성능 열화를 개선하기 위해 리더가 수신한 시간에서 일정한 시간 간격을 빼주면서 위치를 재추정하는 기법을 적용하였다. 실험 결과 제안하는 시간 지연 역추적 기법을 적용하였을 때, NLOS 시간 지연 70 m에서 NLOS 리더를 3개로 가정하고 Sub-blink 수를 3회로 하였을 때 약 16 m의 RMSE 개선을 확인 할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 NLOS 환경에서 LBS 서비스 제공을 위해 요구되는 위치 추정 기법으로 본 논문에서 제안하는 시간 지연 역추적 기법이 적합함을 확인하였다.
본 논문에서는 실외 환경에서 영역 축소 기법을 이용하여 대상의 위치를 추적할 수 있는 위치추정 알고리즘을 제안하고 이를 위한 테스트베드를 설계, 구현하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지노드의 수신신호 세기를 활용한 상호협력 위치추정 방식으로 3단계의 영역 축소 기법을 통해 미지노드의 위치를 추정하였다. 또한 알고리즘의 검증을 위해 $60m{\times}23m$ 영역에서 5개의 고정노드용 지그비 모듈과 4개의 미지노드용 지그비 모듈을 배치하여 실험하였다. 실험 결과 가시거리 환경에서 고정노드의 수가 동일할 때 미지노드의 수가 증가할수록 제안한 영역 축소 기법을 이용한 협력 위치 추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 향후, 실내 및 비가시거리 환경에서도 연속 위치추정이 가능한 알고리즘의 보완이 필요할 것이다.
최근, 스마트폰의 GPS (Global Positioning System) 및 Wi-Fi를 이용한 위치기반서비스 (Location Based Services : LBS)에 대한 관심과 수요가 국내외에서 증가하고 있다. 위치추정 실험결과, WPAN (Wireless Personal Area Network)에서 실내 위치추정의 경우 고정노드와 이동노드간의 거리 측정 시 빈번하게 많은 오차 값이 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 최대 측정거리 값을 이용하여 이동객체의 위치추정 성능을 향상시킬 수 있는 위치추정 보정 알고리즘 ($LCA_{MMV}$)을 제안하고, 이동노드가 이동하는 상황을 3가지 시나리오로 구성하여 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 평균 위치추정 정확도는 SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)과 삼변측량법 보다 시나리오 1-3에서 각각 40.9cm, 77.6cm, 6.3cm 더 정확하게 측정됨을 확인하였다.
구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
본 연구에서는 차량하중에 의한 상시진동기록을 이용한 교량의 손상추정기법을 연구하였다. 즉, 차량진행 중 측정된 신호로부터 구조물의 모드특성을 구하고, 이를 이용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안기법의 검증을 위하여 차량하중을 재하할 수 있는 모형교량을 제작하여 손상실험을 수행하였다. 차량진행 중 교량의 수직가속도를 계측하였으며, 측정된 가속도시계열로부터 random decrement(RD) 기법을 사용하여 자유진동신호를 구한 후, 이로부터 구조물의 모드특성을 추정하였다. 추정된 모드특성을 기초로 신경망기법을 적용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하였으며, 추정된 결과는 실제 손상과 비교적 잘 일치하였다.
이 논문은 레일레이 감쇄 채널 환경에서 IMT-2000 파일럿 심볼 구조의 W-CDMA 시스템 역방향 링크의 채널 추정에 관한 LMS 적용형 알고리즘 성능을 WMSA(Weighted Multi-Slot Averaging)(K=1,2,3), 일정 추정이득 (Constant estimation gain) 및 RLS 알고리즘 성능과 비교 분석하였다. 이 논문의 모형은 IMT-2000 3GPP 규격의 W-CDMA 채널 구조, 변조 및 파일럿 패턴을 이용하였다. 파일럿 심볼 위치의 채널추정은 LMS 알고리즘을 이용하고 데이터 심볼 위치의 채널보상은 선형 보간으로 수행하였다. 저속 도플러 주파수에서는 WMSA(K=1,2,3) 성능이 일정 추정이득, RLS 및 LMS 적응형 알고리즘 성능보다 우수하며, WMSA(K=1) 성능의 경우 일정 추정이득, RLS 및 LMS 적응형 알고리듬 성능과는 큰 차이가 없다. 그리고 LMS 알고리즘 성능은 WMSA(K=1) 성능과 매우 비슷한 결과를 얻었다. 그러나 도플러 주파수가 고속화될수록 LMS 알고리즘의 성능이 WMSA(K=1), 일정 추정이득 및 RLS 알고리즘 성능보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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