• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.47 no.1
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• pp.41-48
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• 2019

This paper deals with a method of aligning an aircraft fuselage and an inertial navigation sensor using three-dimensional coordinates obtained by an optical method. In order to verify the feasibility, we introduce the method to accurately align the coordinate system of the inertial navigation sensor and the aircraft reference coordinate system. It is verified through simulation that reflects the error level of the measuring device. In addition, optimization method based alignment algorithm is proposed for connection between optical sensor and inertial navigation sensor.

• ICROS
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• v.16 no.1
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• pp.51-55
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• 2010

제어 및 로봇 응용에서 이동체의 위치, 속도, 그리고 자세 정보를 획득하는 기능은 매우 중요한 여할을 수행한다. 위치, 속도, 그리고 자세 정보는 통틀어 항법정리라 통칭되며 전파센서, 영상센서, 혹은 관성센서 등 다양한 센서들의 조합에 의하여 획득될 수 있다. 항법정보의 획득에 있어서 특히 관성센서는 다양한 센서들의 조합에 있어서 가장 중요한 역할을 수행하는데 이는 관성센서가 다른 센서들과는 달리 주변의 조명 환경, 전파환경, 그리고 고의적인 외란에 강인한 특성을 지니며, 이동체의 빠른 운동을 세밀하게 수치화하여 표현할 수 있기 때문이다. 본 고에서는 이와 같은 장점을 지닌 관성센서의 출력을 정확하게 다루기 위해 명확한 이해가 요구되는 코리올리 효과에 대하여 살펴보고자 한다. 코리홀리 효과는 이동체의 운동을 회전하는 좌표계에서 관측할 경우 발생하는 특이한 현상에 해당되며 관성센서를 다루기 위한 준비 과정에서 많은 입문자들이 어려움을 가지는 부분으로 이해된다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1992.10a
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• pp.25-30
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• 1992

최근 전자계산기를 이용한 진동해석 방법이 눈부시게 발달하여, 일반 구조물 이나 기계 구조물 등의 동특성을 설계 단계에서 정도 높게 예측하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 종래의 구조해석은 주어진 시스템의 동특성을 위한 것으로 얻어진 동특성으로부터 질량, 관성제원 및 스프링상수값 등의 설계상 수값을 규명하는 연구는 미미한 실정이다. 이것에 대한 해결방법으로 크게 해석적인 방법과 실험적인 방법으로의 접근이 있어 왔다. 해석적인 방법으로 유한요소해석에서 얻은 모드좌표를 물리좌표로 변환하는 방법으로 Guyan의 정축소와 같은 절점축소를 행하는 방법이 고찰되었다. 실험적인 방법으로 가 진실험에서 얻은 전달함수나 모드파라미터로부터 [M], [K] 행렬을 결정하는 연구가 있었지만 어떤것도 질량, 스프링상수 등의 설계상수를 완전히 규명하 지는 못하였다. 또한, 설계 단계에서 필요한 질량, 관성제원 또는 스프링상수 등의 최적한 값이나, 원하는 시스템특성을 얻을 수 있는 설계상수의 적정한 폭을 구하는 연구는 설계자의 경험과 반복된 시행착오에 의존하는 실정이다. 감도해석은 이러한 문제점을 개선하는 수단으로 설계변수에 대한 동특성의 변화율을 구하는 것이다. 감도해석을 수행하는 것은 어느 설계변수를 수정하 는 것이 주어진 동특성에 부합되는 지를 알려주고, 어느 것을 수정하는 것이 원하는 방향의 동특성변화에 가장 효과적인지를 알려주는 것이다. 따라서 감 도해석을 이용하여 설계의 최적화 프로그램을 만들수 있고, 이것은 설계자가 요구하는 동특성을 목적함수로 하여 주어진 구조물을 최적화하는 설계상수 값을 얻을 수 있게 한다. 본 논문에서는 강체모델의 동특성으로부터 모델의 설계 상수를 규명하고, 동특성의 개선을 위하여 설계변수의 변경량을 물리좌 표계에서 얻는것을 목적으로 한다. 강체 마운트계의 관성제원 및 마운트강성 의 규명을 위하여 임으로 주어진 설계상수를 모델데이타로 하여 관성제원과 스프링 강성을 구하였다. 관성제원의 규명은 주어진 모델의 관성값을 모르는 것으로 하여 임의의 초기 관성값으로 감도해석에 의해 주어진 계의 관성값 을 물리 좌표계에서 규명하였다. 마운트 강성의 규명도 관성제원의 규명과 같은 방법으로 임의의 강성값으로 감도해석을 하여 강성값을 규명하였다. 또 한 감도해석에 의한 동특성 변경은 특정한 고유진동 수의 변경이 필요할 때, 고유진동수의 이동을 위한 관성제원의 변경 및 마운트 강성변경값을 예측할 수 있다. 본 연구수행의 기본적인 흐름도는 Fig.1.1과 같다. 위와 같은 작업 으로 엔진 마운트와 같은 강체 모델의 시스템 규명을 행하는 경우에 유한요 소해석 및 가진 실험으로 얻은 고유진동수의 정보 또는 원하는 고유진동수 의 특성을 기본으로 실제 설계에서 사용이 가능하도록 물리 좌표계에서 관 성 제원 및 스프링상수를 구할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.4
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• pp.469-475
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• 2015

This paper describes about the method for designing an extended Kalman filter to accurately measure the position of the spatial-phase system using a semiconductor sensor. Spatial position is expressed by the correlation of the rotated coordinate system attached to the body from the inertia coordinate system (a fixed coordinate system). To express the attitude, quaternion was adapted as a state variable, Then, the state changes were estimated from the input value which was measured in the gyro sensor. The observed data is the value obtained from the acceleration sensor. By matching between the measured value in the acceleration sensor and the predicted calculation value, the best variable was obtained. To increase the accuracy of estimation, designation of the extended Kalman filter was performed, which showed excellent ability to adjust the estimation period relative to the sensor property. As a result, when a three-axis gyro sensor and a three-axis acceleration sensor were adapted in the estimator, the RMS(Root Mean Square) estimation error in simulation was retained less than 1.7[$^{\circ}$], and the estimator displayed good property on the prediction of the state in 100 ms measurement period.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.68-68
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• 2003

본 논문은 별 추적기의 여러 가지의 성능변수 중에 광행차가 성능에 미치는 영향을 연구하였다. 일반적으로 광행차는 별 추적기의 저주파오차로 작용하며, 별 추적기 좌표계에서 최대 27" 정도의 성능을 감소시킨다. 지구가 태양 주위를 공전함으로써 야기되는 광행차는 약 21"이며, 줄리안 데이트를 통해서 보정이 가능하며, 관성 좌표계에서 지구 저궤도 위성이 궤도운동을 함으로 야기되는 광행차 오차는 약 6" 이며, 궤도정보를 통해서 보정이 가능하다. 이를 보정하기 위해서, 보정 알고리즘을 구현하여 다목적 실용위성 자세제어계 성능해석 소프트웨어를 통해서 검증을 하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.6
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• pp.463-472
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• 2017

Inertial Navigation System Alignment is the process to determine direction cosine matrix which is the transformation matrix between the INS body frame and navigation frame. INS initial position value is necessary to INS attitude calculation, so that user should wait until he get such value to start the INS alignment. To remove the waiting time, we propose an alignment algorithm that immediately starts after the INS power on by using pseudo initial position input and then is completed with attitude error compensation by entering true position later. We analyse effect of INS sensor error on attitude in process of time and verify the performance and usefulness of the close-loop alignment algorithm which corrects attitude error from the change of initial position.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.5
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• pp.475-482
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• 2008

This paper indicates that the use of Euler angles lacks in its consistency and exactness of analysis when it was applied to incorporate the rotational equation of motion for rotor systems by previous researcher. Kinetic energy and angular velocity are different from case to case depending on the way of choosing Euler angles and thus only the linear system has been investigated even though the rotor system has a very nonlinear behavior. A new methodology is applied by using both spherical coordinate and quaternion in the rotor rotation to overcome weaknesses of Euler angles and shows its superiority It is found through numerical examples that the use of quaternion will be a more useful and valid tool to derive the numerical model of the rotor system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.493-495
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• 2015

PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.5
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• pp.83-92
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• 2007

In this paper, we present a design and implementation of three dimensional pointing device using Inertial Navigation System(INS) that acquires coordinates and location information without environmental dependancy. The INS measures coordinates based on the data from gyroscope and accelerometer and corrects the measured data from accelerometer using Kalman-Filter. In order to implement the idea of three dimensional pointing device, we choose a three dimensional Space-recognition mouse and use RFIC wireless communication to send a measured data to receiver for printing out the coordinate on display equipment. Based on INS and Kalman-Filter theoretical knowledge, we design and implement a three dimensional pointing device and verified the usability as an input device that can capture a human's move. also, we describe the applicability of this device in ubiquitous computing environment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.286-289
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• 1986

항법(navigation)은 기준좌표계에 대한 항체(vehicle)의 위치나 속도를 알아내기 위한 것으로 이를 위한 시스템이 관성항법장치(inertial navigation system-INS)이며 항법기능을 수행하기 위하여 항체에 놓여진 쎈서의 관성성질을 이용한다. INS는 specific force와 관성 각속도의 측정에서 얻은 데이타를 처리함으로 그 기능을 수행한다. 스트랩다운 INS(SINS)는 관성항법장치의 한 종류로 analytic INS라고도 하는데 기준좌표축을 유지하기 위하여 안정테이블을 사용하지 않고 쎈서들을 항체에 직접 부착시켜 초기상태와 현재상태와의 사이에 상대적인 회전방향을 해석적으로 계산한다. INS의 성능은 수많은 오차원(error source)의 함수로 주어지며 이 오차원 중에는 주위환경에 의한 것도 있고 INS 구성에 사용된 기구(instruments)와 관련된 것도 있다. INS 를 해석하는 목적은 항법의 정확도를 알아보는데 있으며 또한 각각의 오차원의 값을 추정하는 것도 부가적인 목적이 된다. 이러한 오차의 추정치는 사양(specification)을 모르는 부품의 성능을 식별하는데 사용될 수 있다. 따라서 INS를 해석함으로 INS를 구성하는 어떤 부품에 대한 성능이 어느정도 개선을 필요로 하는가 알 수 있다. 본 논문에서는 SINS의 오차원을 크게 고도계의 불확실성, 중력의 편향과 이상, 가속도계의 불확실성, 자이로의 불확실성의 네 그룹으로 나누어 상호분산해석(covariance analysis)방법으로 각 오차원이 시스템에 미치는 영향을 알아보았다.