• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.141-142
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• 2012

단일센서 정보를 이용한 시스템의 상태 추정보다 다중센서 정보를 이용하여 좀 더 정확한 상태추정을 수행 할 수 있는 정보 융합 기법이 많이 알려져 있다. 실제 해상관제 시스템에서 다중센서 정보를 이용하여 해상관제를 운영하고 있다. 따라서 여러 가지 다중센서 정보를 융합함에 있어서 효율적이고 실제 시스템에 적합한 융합 기술을 알아내기 위하여 기존의 여러 가지 융합 알고리즘을 분석하였다. 본 논문에서는 단일 센서 정보를 이용한 시스템 상태추정치와 다중센서 정보를 이용하여 여러 가지 융합 알고리즘을 이용한 상태추정치의 성능을 분석하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.4
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• pp.581-587
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• 2011

A wireless sensor network needs to consist of multi-sensors in order to infer a high level of information on circumstances. Data fusion, in turn, is required to utilize the data collected from multi-sensors for the inference of information on circumstances. The current paper, based on Dempster-Shafter's evidence theory, proposes data fusion in a wireless sensor network with different weights assigned to different sensors. The frequency of events per sensor is the crucial element in calculating different weights of the data of circumstances that each sensor collects. Data fusion utilizing these different weights turns out to show remarkable difference in reliability, which makes it much easier to infer information on circumstances.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.3
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• pp.397-402
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• 2013

Time variation is the essential component of the context awareness. It is a beneficial way not only including time lapse but also clustering time interval for the context inference using the information from sensor mote. In this study, we proposed a novel way of clustering based multi-sensor data fusion for the context inference. In the time interval, we fused the sensed signal of each time slot, and fused again with the results of th first fusion. We could reach the enhanced context inference with assessing the segmented signal according to the time interval at the Dempster-Shafer evidence theory based multi-sensor data fusion.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.3-6
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• 2006

이 연구에서는 다중 센서 융합과 시간적 문맥 정보의 결합을 통한 분류 정확도 향상을 목적으로 통계비 기반 결정수준 융합 기법을 제안하였다. 다중 센서 융합을 목적으로 개별 센서 자료로부터 얻어진 사후 확률의 결합에 기존 확률론적 자료 융합에서 널리 사용되어온 조건부 독립의 가정을 완화한 통계비 기반 결합 규칙을 적용하였다. 그리고 시간적 문맥 정보를 새로운 정보 근원으로 간주하고 이전 시기 자료의 분류결과로부터 추출 및 결합하였다. 이 제안기법은 통계비 기반의 틀 안에서 다중 센서의 분광정보 및 시간적 문맥 정보의 결합이 용이한 장점이 있다 제안기법의 적용성 평가를 위해 다중 시기/센서 융합의 사례연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.374-376
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• 2013

다중 시스템 정보 융합 기술은 단일 시스템으로부터 수신되는 정보들보다 좀 더 정확하고 명확한 정보를 얻기 위하여, 다양한 시스템의 정보들을 연관된 정보들과 함께 비교, 평가, 종합하여 필요한 정보를 얻는 기술을 말한다. 이러한 정보 융합에 있어 동종 시스템, 동일 주기 정보들을 수신할 수 있지만 이종 시스템, 이종 주기 정보를 수신하여 정보를 융합할 경우도 있으며 단일 시스템의 장애로 인하여 정보를 제공할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 이종 시스템의 장애 발생 시에 다중센서 융합 시스템에서 정보들을 융합하고 이 정보를 제공함에 있어서 정보 제공 주기나 상황 변화를 효과적으로 처리하기 위한 기술을 본 논문에서 제시하고자 하며 가장 간단한 융합 방식인 Convex combination 융합을 적용하여 시뮬레이션을 통하여 결과를 비교 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.12
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• pp.142-149
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• 2015

Most of the mono-camera based lane detection systems are fragile on poor illumination conditions. In order to compensate limitations of single sensor utilization, lane information fusion system using multiple lane sensors is an alternative to stabilize performance and guarantee high precision. However, conventional fusion schemes, which only concerns object detection, are inappropriate to apply to the lane information fusion. Even few studies considering lane information fusion have dealt with limited aids on back-up sensor or omitted cases of asynchronous multi-rate and coverage. In this paper, we propose a lane information fusion scheme utilizing multiple lane sensors with different coverage and cycle. The precise lane information fusion is achieved by the proposed fusion framework which considers individual ranging capability and processing time of diverse types of lane sensors. In addition, a novel lane estimation model is proposed to synchronize multi-rate sensors precisely by up-sampling spare lane information signals. Through quantitative vehicle-level experiments with around view monitoring system and frontal camera system, we demonstrate the robustness of the proposed lane fusion scheme.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.6
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• pp.47-56
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• 2015

In the multi-sensor system, sensor registration errors such as a sensor bias must be corrected so that the individual sensor data are expressed in a common reference frame. If registration process is not properly executed, large tracking errors or formation of multiple track on the same target can be occured. Especially for launch vehicle tracking system, each multiple observation lies on the same reference frame and then fused trajectory can be the best track for slaving data. Hence, this paper describes an on-line bias estimation/correction and asynchronous sensor fusion for launch vehicle tracking. The bias estimation architecture is designed based on pseudo bias measurement which derived from error observation between GPS and radar measurements. Then, asynchronous sensor fusion is adapted to enhance tracking performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.159-160
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• 2020

카메라, 라이다, RTK-GNSS 등의 센서는 자율주행 YT 기술 개발을 위해 매우 주요한 요소이다. 본 연구에서는 항만 터미널의 무인화에 핵심 기술 중의 하나인 자율주행 YT에서 안전한 자율주행을 실현하기 위한 다중센서 기반의 융합인식 기술을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.178-185
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• 2011

In this paper, we propose the position estimation algorithm based on the multisensor fusion using equalization of state variables and feedback structure. First, the state variables measured from INS of main sensor with large error and DVL of assistance sensor with small error are measured before prediction phase. Next, the equalized state variables are entered to each filter and fused the enhanced state variables for prediction and update phases. Finally, the fused state variables are returned to the main sensor for improving the position estimation of UUV. For evaluation, we create the moving course of UUV by simulation and confirm the performance of position estimation by applying the proposed algorithm. The evaluation results show that the proposed algorithm is the best for position estimation and also possible for robust position estimation at the change period of moving courses.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.5
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• pp.93-100
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• 2006

This paper presents a multi-sensor data simulator and a data fusion algorithm for tracking high dynamic flight target from Radar and Telemetry System. The designed simulator generates time-asynchronous multiple sensor data with different data rates and communication delays. Measurement noises are incorporated by using realistic sensor models. The proposed fusion algorithm is designed by a 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad data and sensor faults. The designed algorithm is verified by using both simulation data and actual real data.