• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.995-1005
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• 2011

An efficient outdoor local localization method is suggested using multi-sensor fusion with MU-EKF (Multi-Update Extended Kalman Filter) for car-like mobile robots. In outdoor environments, where mobile robots are used for explorations or military services, accurate localization with multiple sensors is indispensable. In this paper, multi-sensor fusion outdoor local localization algorithm is proposed, which fuses sensor data from LRF (Laser Range Finder), Encoder, and GPS. First, encoder data is used for the prediction stage of MU-EKF. Then the LRF data obtained by scanning the environment is used to extract objects, and estimates the robot position and orientation by mapping with map objects, as the first update stage of MU-EKF. This estimation is finally fused with GPS as the second update stage of MU-EKF. This MU-EKF algorithm can also fuse more than three sensor data efficiently even with different sensor data sampling periods, and ensures high accuracy in localization. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권5호
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• pp.557-564
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• 2012

This paper presents UGV localization using multi-sensor fusion based on federated filter in outdoor environments. The conventional GPS/INS integrated system does not guarantee the robustness of localization because GPS is vulnerable to external disturbances. In many environments, however, vision system is very efficient because there are many features compared to the open space and these features can provide much information for UGV localization. Thus, this paper uses the scene matching and pose estimation based vision navigation, magnetic compass and odometer to cope with the GPS-denied environments. NR-mode federated filter is used for system safety. The experiment results with a predefined path demonstrate enhancement of the robustness and accuracy of localization in outdoor environments.

• 정보와 통신
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• 제31권6호
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• pp.69-74
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• 2014

기후변화에 적극 대처하여 지속적이고 안정적인 용수 공급을 위해 기존의 용수 생산 공급망에 정보통신 기술(Information & Communication Technologies, ICT)을 접목한 지능형 물관리를 위해 '스마트 워터 그리드(smart water grid)'를 구축하고자 하는 다양한 노력이 최근 들어 지속되고 있다. 즉, 스마트 워터 그리드는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단 센서 네트워크를 이용해 실시간으로 수자원망의 안정성을 모니터링하는 등 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 본 고에서는 선진화된 상수도시스템 운영을 위해서는 현장설비의 관측값을 감시하고 제어하는 시스템에서, 운영 방식이 변경될 때마다 운영 변수간의 인과관계를 분석하고 예측할 수 있는 시뮬레이션 기능이 탑재된 상수도 운영시스템이 요구되고 있는 실정에서 용수공급 시스템의 운영 상황을 모의할 수 있는 모형 개발 및 용수공급시스템의 운영룰 모의 및 운영의사결정에 적용할 수 있는 다중수원 워터루프 시스템과 운영관리할 수 있는 S/W를 개발 내용을 소개하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.203-203
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• 2023

총일차생산량(GPP, Gross Primary Productivity)은 생태계의 유기물 생산량을 나타내는 지표로써 생태계 생산성과 안정성을 파악할 수 있는 중요한 지표로 알려져 있다. GPP를 산출하는 대표적인 방법에는 다중 센서를 탑재한 원격 탐사 자료를 활용하는 방법과 플럭스타워를 통해 관측한 에디공분산을 분석하는 방법이 있다. 본 연구에서는 Landsat과 MODIS와 같이 시공간 해상도가 다른 원격 탐사 자료들을 기반으로 초고해상도 GPP 자료를 산출하기 위한 공간자료 융합 연구를 수행하였다. 이를 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 머신러닝 알고리즘을 활용하였으며 최종적으로 산정된 GPP 정보는 설마천과 청미천 등에 설치된 플럭스타워로부터 획득한 자료와의 비교·검증을 통해 평가되었다. 본 연구의 성과는 향후 증발산 자료, 생태계 호흡량 자료 등과의 조합을 통해 얻을 수 있는 물이용효율(WUE, Water Use Efficiency), 탄소이용효율(CUE, Carbon Uptake Efficiency)과 같은 지표 산정 시 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.171-178
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• 2024

밸런스 보드 (Balance Board, BB)를 활용한 운동은 균형 감각 발달, 코어 근육 강화 등 신체 운동 능력 향상과 집중력 증진에 효과적이다. 특히, 다양한 디지털 콘텐츠와 연동되는 스마트 밸런스 보드 (Smart Balance Board, SBB)는 기존 밸런스 보드에 비해 적절한 피드백을 제공하여 운동 효과를 극대화한다. 그러나 대부분의 시스템들은 시/청각적인 피드백만 제공하여 사용자의 운동 몰입도 및 흥미 그리고 운동 자세의 정확성에 미치는 영향을 평가하지 못한다. 본 연구에서는 멀티 센서를 활용하여 다양한 피드백과 정확한 자세로 훈련이 가능한 몰입형 스마트 밸런스 보드 (Imemersive-SBB, I-SBB)를 제안한다. 제안된 시스템은 아두이노 기반으로 보드의 자세을 측정하는 자이로 센서, 유/무선 통신을 위한 통신 모듈, 사용자의 정확한 발 위치를 유도하는 적외선 센서, 촉각 피드백을 위한 진동 모터로 구성되어 있다. 측정된 보드의 자세는 칼만 필터 (Kalman Filter)를 이용하여 부드럽게 보정되고, 멀티 센서 데이터는 FreeRTOS를 활용해 실시간으로 병렬처리된다. 제안된 I-SBB는 다양한 콘텐츠와 연동하여 사용자의 집중도 및 몰입도 향상과 흥미 유발에 효과적임을 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.135-143
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• 2012

전조 모니터링, 피해규모 조사, 응급 구조 및 대응, 긴급 복구 등 국가적 재난관리 분야에 주기적으로 지구를 관측하는 원격탐측과 GIS 기반 의사결정 기술의 활용성이 점차 확대되고 있다. 여기에, 광역적이고 준실시간적 대응을 위해 단일 위성센서가 아닌 통합센서가 탑재된 위성의 운용과 각 국가별 우주개발기구간 협력을 통해 다수의 인공위성을 공동 활용함으로써 재난시 적시에 위성영상을 확보하기 위한 여러 방안이 강구되고 있다. 본 연구에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설재난 대응을 위해 국제재난기구 등 다양한 경로로 수집된 저 고해상도 위성영상을 분석하고 MODIS 영상의 파장대 특성을 고려한 눈지수나 변화탐지 기법을 적용하여 적설지역을 추출하였다. 또한, 작성된 적설분포도와 다양한 공간자료와의 GIS 공간분석을 수행하여 재난상황에서 적시적으로 의사결정을 지원한 국립방재연구원의 현업적용 사례를 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.231-242
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• 2022

본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.41-48
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• 2020

수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1084-1093
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• 2012

멀티홉 네트워크에서 TPSN, RBS, FTSP와 같은 기존의 시간 동기화(TS : Tims Synchronization) 방법들은 네트워크의 홉수가 증가 할 경우 TS 오류 또한 증가하게 된다는 단점을 가지고 있다. 이는 멀티홉 네트워크를 통해 구현되는 passive multistatic 레이더 시스템 및 무선 센서 네트워크 노드들 간의 시간 동기화 오류를 증가시켜 시스템 정확도를 저하시키는 중요한 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 동시 협동 전송(CCT : Concurrent Cooperative Transmission)과 반협동 스펙트럼 융합 전송(SCSF : Semi-Cooperative Spectrum Fusion)의 두 종류의 CT (Cooperative Transmission)을 이용한 시간 동기화 방법을 제안하고자 한다. CT를 이용하면 시간 정보가 전달되는 데에 필요한 홉수를 줄여 결과적으로 TS 오류를 줄일 수 있다는 장점을 가지게 된다. CCT는 협동하고 있는 노드들이 디지털하게 인코딩된 동일한 메시지를 각각의 직교한(orthogonal) 채널을 통해서 동시에 전송하면, 수신노드는 이를 수신하여 통합하여 디코딩함으로써 diversity gain을 얻는 전송방식이다. 반면 SCSF는 각각의 노드들이 상관성 있는 아날로그 데이터를 스펙트럼에 실어 동시에 전송하는 방식이다. 이 논문에서는 이 두 가지의 전송방식을 융합한 아날로그 및 디지털 협동 전송 시간 동기화 프로토콜, 즉 CANDI 프로토콜을 제안하고, 이 프로토콜이 멀티홉 네트워크에서 기존의 시간 동기화 방식인 TPSN과 비교하여 상당히 큰 격차로 시간 오류를 줄이는 것을 시뮬레이션을 통해서 증명하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.64-69
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• 2014

초음파(Ultrasound) 시스템은 진단의학분야, 수중통신, 센서네트워크 등 현대산업분야에 광범위하게 사용되는 복잡한 무선 신호처리 시스템 중 하나이다. 최근에는 초음파 시스템의 소형화가 본격화 되고 있다. 본 논문에서는 소형화되고, 모바일화 되는 진단 초음파시스템에 적합한 혼성 저잡음증폭기(Low Noise Amplifier, LNA)를 개발 하였다. 제안된 LNA는 5dB이하의 낮은 잡음특성을 가지고, 다양한 초음파 변환기(Transducer)의 임피던스매칭을 위해 피드백 저항값들을 전기적으로 조정할 수 있도록 설계하였다. 주파수는 10kHz에서 150MHz까지 초음파주파수 전 대역을 지원할 수 있고, 슬립모드를 지원한다. 시스템의 특성에 맞춰 각각의 변환기를 통해 -17.8dB-29.5dB의 이득을 갖는다. 기존의 LNA와 비교해서 비슷한 성능에 소모전력은 최대 90%를 줄일 수 있었다.