• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.455-458
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• 2006

관성항법장치는 관성항법장치를 구성하는 관성센서인 가속도계 및 자이로의 오차요소에 의해 수평축 항법오차는 슐러주기를 가지고 서서히 증가하는 반면에 수직축 오차는 기하급수적으로 증가하는 특성을 가지고 있다. 그러므로 관성항법장치를 장시간 운용하는 경우에는 비관성 보조센서를 이용하여 관성항법장치의 수직축 항법오차에 대한 보정을 반드시 수행하여야 한다. 관성항법장치의 수직축 항법오차를 보정하기 위한 비관성 보조센서의 일종인 기압고도계는 계측된 대기압과 모델링 된 대기압을 비교하여 항체의 고도를 측정하는 방법을 이용하기 때문에 항체의 자세변화 등에 매우 민감하고 대기압 측정오차에 의해 매우 큰 진폭의 잡음 및 바이어스가 존재한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 및 시험을 통하여 기압 고도계의 잡음 및 바이어스 오차 성분에 의한 baro-inertial 고도루프의 성능분석 결과를 제시하고 기압고도계 잡음에 둔감한 INS/기압고도계 칼만필터의 설계 결과를 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2218-2220
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• 2004

조종사 없이 사전에 입력된 프로그램 또는 인공지능에 의해 기체 스스로 판단하여 자율비행하는 비행체를 무인 항공기라 한다.[6] 이러한 비행을 위해서는 기체의 위치, 자세, 속도 등의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 3축 가속도센서 1개 및 1축 자이로센서 3개를 서로 수직으로 구성하는 관성항법 시스템에 자기콤파스, 고도센서, GPS등의 비관성센서를 추가로 구성하여 시스템을 설계하였으며 칼만필터를 이용하여 시스템의 오차를 추정하고 이를 되먹임 시킴으로써 오차를 정정한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.85-86
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• 2008

로봇은 오도메터리 정보를 이용해 위치추정을 할 수 있다. 그러나 주행하는 동안 발생되는 슬립현상에 의해 오도메터러 정보만으로는 로봇의 정확한 위치추정을 할 수 없다. 정확한 위치추정을 위해서 관성센서를 이용하여 오도메터리 정보를 보정한 위치추정 방법이 있다. 실내 이동로봇에 적용하려면 관성센서는 소형이어야 하는데, 그에 따라 노이즈는 심해지고, 정확성도 낮아지는 문제가 있나. 그래서 현재까지는 이런 문제를 갖고 있는 관성센서를 실내 이동로봇의 위치추정의 정확성을 높이기 위해 비관성센서 또는 카메라 영상을 조합하는 연구들을 하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 관성센서 성능 실험과 시뮬레이션에 결론을 내리고 있어 실제 실험에 따른 정확성을 확인할 수 없다. 또한 최근 영상 SIFT 알고리즘을 적용한 SLAM 연구에서도 나타나는 문제는 이동로봇의 위치추정의 부정확성이다. 따라서 본 논문은 SLAM에서 문제가 되는 위치추정의 부정확성을 최소화하기 위해 자이로와 가속도계를 이용하여 정학한 위치추정을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.112-113
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• 2019

유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.29 no.7
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• pp.762-769
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• 2012

The localization system for tour guide robot was developed which is inevitable and important for the guide robot in order to guide the tourists and explain the history or contents of the site. The localization system is based on the non-inertial sensors such as a DGPS, Dead-Reckoning. The information of the DGPS is used to update the estimated positions from Dead Reckoning. The extended Kalman filter was used for the fusion of the measured information from the sensors and estimated positions by Dead Reckoning. The simulation results show that it is very reliable and the position error is bounded within a certain extend.