• 전기전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.153-163
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• 2001

전기 임피던스 단층촬영법은 물체 표면의 전극을 통하여 전류를 주입하고 유기된 전압을 측정한 후, 물체 단면의 저항을 분포를 복원하는 기법이다. 본 논문에서는, 대상물체의 저항을 값의 분포가 급변하는 상황에 대한 동적 전기저항 단층활영법을 제안하였다. 특히, 복원 성능을 개선하기 위하여 물체 내부의 구조를 전극으로 사용하였으며, 비 선형 역문제를 상태 추정문제로 설정하여 확장 칼만필터를 이용하여 상태변수(저항율)를 추정하였다. 또한 역문제의 부정치성을 완화시키기 위하여 수정된 Tikhonov 조정기법을 비용함수에 도입하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행했으며, 기존의 방법들에 비해 개선된 결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.187-192
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• 2008

본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기 위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.283-293
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• 2024

본 논문에서는 지진 하중으로 인한 급격한 구조손상탐지를 수행하기 위해 분산점 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 파티클 필터(Particle Filter)를 소개하고 지진 손상 시나리오에 적용 및 비교·검토하였다. 이때, 비선형 전단 빌딩을 모사하기 위해 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 급격한 변화를 추정하기 위해 추가적으로 적응형 기법(Adaptive rule)인 Adaptive Jumping Method를 두 필터 모두에 적용하였다. 적용 결과 두 오리지날 필터 모두 급격한 손상 시점과 정도를 파악하지 못하였고, 적응형 기법을 반영하였을 경우에만 시점 파악이 가능하였다. 하지만, 여전히 손상 정도를 정확히 파악하지 못하였고, 두 방법 모두 제안된 적응형 기법을 새로이 조정하였을 경우에 정확한 추정이 가능함을 확인하였다. 최종적으로 계산시간을 고려하였을 때, 새로운 형태의 적응형 기법을 적용한 UKF 사용을 제안하는 것으로 비교 검토를 수행하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.1-8
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• 2004

INS는 위치, 속도 및 자세정보를 고속으로 제공하며 스스로 항법정보를 제공하는 장점이 있으나 오차가 시간에 따라 증가하는 단점이 있다. 반면에 GPS는 데이터를 저속으로 제공하며 재밍(Jamming)에 영향을 쉽게 받으나 오차가 시간에 상관없이 일정하다는 장점이 있다. 따라서 상호보완적인 특성을 가지는 INS와 GPS를 통합하였을 때 더욱더 정확한 항법해를 제공할 수 있다. 그러나 INS와 GPS를 통합하는 과정에서 INS정보와 GPS정보의 정확한 시각적 동기가 어려우며, 시각적 비동기에 의한 오차는 일정한 측정오차를 유발하며 고속으로 운항하는 경우에는 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 GPS/INS 통합항법 시스템에서 측정치 시간지연에 의해 유발되는 오차를 효과적으로 줄이기 위해 바이어스 분리형 칼만필터를 이용한 시간지연오차 보상기법을 강결합 방식과 약결합 방식에 대하여 각각 제안하였다. 각각의 통합모델에서 위치와 속도보정의 측정방정식을 지연시간에 관하여 선형화하였고 지연 상태변수를 기존의 선형 오차방정식에 추가하고 바이어스 분리형 칼만필터를 적용하여 시간지연을 초기에 추정하여 보상하도록 구성하였으며 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.37-46
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• 2010

본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권10호
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• pp.1002-1009
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• 2009

본 논문에서는 저가의 스트랩다운 센서 및 탐색기 기반의 정밀한 유도필터 설계를 다룬다. 고려된 스트랩다운 센서는 3축의 가속도계와 자이로로 구성된 IMU, 3 축 자기장계 및 압력고도계이다. 유도탄의 위치, 속도, 자세 및 압력고도계의 바이어스 오차가 유도필터의 상태변수로 고려된다. 상태방정식 및 측정방정식의 비선형성이 크기 때문에 UKF(Unscented Kalman Filter)를 도입한다. 제안된 유도필터는 표적 위치오차가 없을 경우 항법필터로 동작한다. 표적오차가 존재하는 경우에도 유도탄-표적간 상대 정보를 정확히 추정함으로서 정밀한 유도성능을 보장한다. 특수한 교전상황에서는 유도필터의 가관측성 문제가 발생함이 확인되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권2호
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• pp.119-133
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• 2014

본 연구에서는 Z-R 관계식의 매개변수를 안정적인 값으로 실시간 예측하고자 확장 칼만 필터기법을 적용하였다. 이를 위해 Z-R 관계식의 비선형을 고려하여 확장 칼만필터로 매개변수 결정모형을 구축하였다. 상태-공간모형은Adamowski and Muir (1989)의 연구를 기반으로 구축하였다. 상태-공간 모형의 상태변수는 Z-R 관계식의 두 매개변수로 설정하였다. 결과적으로 칼만이득과 상태변수가 발산하지 않는 안정적인 모형을 구축하였다. 주목할 점으로는 기존 방법으로 추정된 과대 혹은 과소한 매개변수가 필터링 되어 일부 제거되었다는 것이다. 부적절한 매개변수의 적용은 물리적으로 비현실적인 강우강도 추정 결과를 불러일으키는 원인이기 때문에 이러한 결과는 정량적 강수량 추정측면에서 효과가 크다고 할 수 있다. 또한 확장 칼만 필터로 예측한 매개변수로 레이더 강우를 추정한 결과, 편의보정계수가 1.0에 근사하게 나타나 편의보정과정 없이도 지상 강우강도와의 평균적인 차이는 근소한 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 레이더 강우를 추정한 결과보다 전반적으로 정확도 높은 강우 추정이 가능한 것으로 나타났다.