• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.11 no.2
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• pp.146-153
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• 2007

Autonomous unmanned vehicle is able to find the path and the way point by itself. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of extended kalman filter for the navigation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.1946-1948
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• 2001

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.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.23 no.2
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• pp.101-108
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• 2005

Inertial Navigation System has been used extensively to determine the position, velocity and attitude of the body. An INS is very expensive, however, heavy, power intensive, requires long setting times and the accuracy of the system is degraded as time passed due to the accumulated error. Global Positioning System(GPS) receivers can compensate for the Inertial Navigation System with the ability to provide both absolute position and attitude. This study describes a method to improve both the accuracy of a body positioning and the precision of an attitude determination using GPS antenna array. Existing attitude determination methods using low-cost GPS receivers focused on the relative vectors between the master and the slave antennas. Then the positioning of the master antenna is determined in meter-level because the single point positioning with pseudorange measurements is used. To obtain a better positioning accuracy of the body in this research, a wireless internet is used as an alternative data link for the real-time differential corrections and dual-frequency GPS receivers which is expected to be inexpensive was used. The numerical results show that this system has the centimeter level accuracy in positioning and the degree level accuracy in attitude.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1254-1255
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• 2011

최근 무선통신기반 열차제어시스템의 국산화 개발이 진행 중에 있으며, 이동폐색 및 열차간격의 효율적인 제어를 위해서는 열차에 서 직접 열차의 이동위치와 속도를 정확하게 실시간으로 파악할 수 있어야 한다. 하지만 기존 철도시스템에서는 열차의 위치 및 속도확인을 위해 궤도회로와 타코메터를 이용하고 있으며, 효율적인 열차제어를 위해 지상설비의 도움없이 안전하고 정확한 열차위치정보의 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성항법수신기, 관성센서, 도플러레이더센서, 타코메터와 같이 열차에 탑재 가능한 위치 및 속도센서를 통합 적용하여 단독으로 열차 위치 및 속도파악이 가능한 차상기반 열차위치검지 장치를 구성하고, 한국형 틸팅열차 탑재시험을 통해 위치정확성을 평가하고 철도운영 환경에서의 적용성을 확인한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.2 s.95
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• pp.157-165
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• 2007

In this research, a vertical alignment analysis algorithm was developed. The developed algorithm used acquired data from a vehicle with multiple sensors such as a global positioning system (GPS) an inertial navigation system (INS), and a distance measuring unit (DMI) to collect information about vehicle position and altitude. The vertical alignment analysis algorithm includes the identification of vertical tangent sections, the beginning and ending points of vertical curves, and the calculation of length of vortical curves. Also, the algorithm can help build models for vertical tangent sections and vertical curve sections. In order to verify the algorithm, a field survey was conducted at an actual highway section and the result of the field survey was compared to a highway CAD drawing.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.25 no.1
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• pp.68-77
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• 2021

In this paper, a GPS/MEMS IMU integrated navigation receiver module capable of operating in a high dynamic environment is designed and fabricated, and the results is confirmed. The designed module is composed of RF receiver unit, inertial measurement unit, signal processing unit, correlator, and navigation S/W. The RF receiver performs the functions of low noise amplification, frequency conversion, filtering, and automatic gain control. The inertial measurement unit collects measurement data from a MEMS class IMU applied with a 3-axis gyroscope, accelerometer, and geomagnetic sensor. In addition, it provides an interface to transmit to the navigation S/W. The signal processing unit and the correlator is implemented with FPGA logic to perform filtering and corrrelation value calculation. Navigation S/W is implemented using the internal CPU of the FPGA. The size of the manufactured module is 95.0×85.0×.12.5mm, the weight is 110g, and the navigation accuracy performance within the specification is confirmed in an environment of 1200m/s and acceleration of 10g.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.400-404
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• 2008

무인항공기를 이용한 실시간 공중 모니터링은 재난 재해, 테러 등의 위기상황을 사전에 대비하고, 사고 발생 시 피해상황을 신속하게 파악할 수 있는 효율적인 관리 시스템이다. 실시간 공중 모니터링을 위해 무인항공부문에서는 고성능의 카메라, 관성항법장치, 레이저 스캐너, GPS 수신기 등의 다중 센서들을 장착하고, 제어하며 각 센서들로부터 입력받은 데이터 처리 및 지상국으로 데이터 전송이 실시간으로 가능해야 한다. 기존 무인 모니터링 시스템들은 카메라와 같이 단일 센서의 운용을 목적으로 설계되었으나, 본 연구에서는 레이져 스캐너, 적외선카메라를 포함하는 다중센서를 위한 컴퓨터를 설계하였다. 최근 다중센서를 장착한 관측시스템에 관한 연구가 미국 및 유럽에서 수행되고 있으나, 아직 개발이 완료되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 고성능 다중 센서 데이터 처리를 위해 실시간 소프트웨어, 고속 대용량 데이터처리 기술, 고속 압축 기술, 이기종 다중 센서들 간의 시각 동기화 기능을 제공하는 탑재컴퓨터의 설계결과를 소개하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.2
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• pp.247-258
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• 2003

In this paper, we present a pen-shaped input device equipped with accelerometers and gyroscopes that measure inertial movements when a user writes on 2 or 3 dimensional space with the pen. The measurements from gyroscope are integrated once to find the attitude of the system and are used to compensate gravitational effect in the accelerations. Further, the compensated accelerations are integrated twice to yield the position of the system, whose basic concept stems from the field of inertial navigation. However, the accuracy of the position measurement significantly deteriorates with time due to the integrations involved in recovering the handwriting trajectory This problem is common in the inertial navigation system and is usually solved by the periodic or aperiodic calibration of the system with external reference sources or other information in the filed of inertial navigation. In the presented paper, the calibration of the position or velocity is performed on-line and off-line. In the on-line calibration stage, the complementary filter technique is used, where a Kalman filter plays an important role. In the off-line calibration stage, the constant component of the resultant navigational error of the system is removed using the velocity information and motion detection algorithm. The effectiveness and feasibility of the presented system is shown through the experimental results.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.1
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• pp.177-186
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• 2017

Recently, Autonomous vehicles are getting hot attention. Amazon, the biggest online shopping service provider is developing a delivery system that uses drones. This kinds of platforms are need accurate attitude information for navigation. In this paper, a structure design of AHRS using low-cost inertia sensor is proposed. To estimate attitudes a Kalman filter which uses a quaternion based dynamic model, bias-removed measurements from MEMS Gyro, raw measurements from MEMS accelerometer and magnetometer, is designed. To remove bias from MEMS Gyro, an additional Kalman filter which uses raw Gyro measurements and attitude estimates, is designed. The performance of implemented AHRS is compared with high price off-the-shelf 3DM-GX3-25 AHRS from Microstrain. The Gyro bias was estimated within 0.0001[deg/s]. And from the estimated attitude, roll and pitch angle error is smaller than 0.2 and 0.3 degree. Yaw angle error is smaller than 6 degree.

• 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.