• 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.

• 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.

• 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 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.452-454
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• 2008

지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 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.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.999-1011
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• 2021

In spatio-temporal fusion aiming at predicting images with both high spatial and temporal resolutionsfrom multi-sensor images, the radiometric inconsistency between input multi-sensor images may affect prediction performance. This study investigates the effect of radiometric correction, which compensate different spectral responses of multi-sensor satellite images, on the spatio-temporal fusion results. The effect of relative radiometric correction of input images was quantitatively analyzed through the case studies using Sentinel-2, PlanetScope, and RapidEye images obtained from two croplands. Prediction performance was improved when radiometrically corrected multi-sensor images were used asinput. In particular, the improvement in prediction performance wassubstantial when the correlation between input images was relatively low. Prediction performance could be improved by transforming multi-sensor images with different spectral responses into images with similar spectral responses and high correlation. These results indicate that radiometric correction is required to improve prediction performance in spatio-temporal fusion of multi-sensor satellite images with low correlation.

• 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.