현재 무선 통신기술의 발전으로 위치기반 서비스 및 위치 인식의 중요성이 증가하는 추세이다. 여러 위치 인식 기법 중에서 삼변측량 기법이 대표적이다. 그러나 삼변측량 기법에서는 장애물이나 실내 주변 환경의 변화로 인하여 거리 오차가 발생하면 정확한 위치 인식을 할 수 없다. 위치 인식을 향상시키는 기존 삼변 측량 인식 기법에 대한 연구가 많이 있었지만, 삼변측량 위치인식 기법에 대한 체계적인 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 기존의 삼변측량 위치인식 기법들을 분석하고, 거리오차로 인해 위치 인식의 오차를 줄이는 기법들을 평가하였다.
실내 환경에서 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하기 위해서는 실내에서 UAV의 위치 계산 방법이 요구된다. 실내 환경 내에서 위치를 측정하기 위해 블루투스 기반의 비콘(Beacon)과 세 개 이상의 AP(Access Point)를 활용하여 개선된 삼변측량법으로 위치를 계산한다. 개선된 삼변측량법을 활용하여 UAV의 위치를 계산하는 과정에서 AP에서 측정한 비콘의 거리 오차로 인해 개선된 삼변측량법으로 계산한 UAV의 위치에 대한 문제가 발생한다. 이 논문에서는 위치를 계산하는 과정에서 개선된 삼변측량법을 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실내에서 제안한 방법을 활용하여 위치 측정한 결과와 기존의 삼변측량법을 활용하여 위치 측정한 결과를 비교하여 검증한다. 제안한 방법을 이용하여 기존의 삼변측량법을 68.67%의 위치를 개선하였다.
본 연구는 최소자유법를 기초로 각과 거이 관측요소를 조합시켜 동시 조정하는 결합조정방법의 해석이론을 정립하고 이를 삼각측량 삼변측량 독립 조정방법과 비교하여 그의 특성을 고찰하는데 목적이 있다. 각과 거이의 표준오차를 감소시킴에 따라, 오차분포의 비율은 삼각측량, 삼변측량 방법이 각각 39.8%, 33.9% 정도의 오차를 나타낸 반면, 조합조정(combination adjustment) 방법은 26.3%로, 낮은 비율로 나타나므로 조합기법이 보다 우월함을 알 수 있었다. 측정요소의 표준오차를 독립적으로 각각 고찰한 경우, 기하학적 표준오차의 감소율은 각 방법이 다양한 변화를 타나내었으나, 동시에 고찰한 경우는 삼각측량 75.5%, 삼변측량 74.1%, 종합기법 69.2%의 감소율을 나타내었다. Weight Factor를 증가시킴에 따라, 삼각측량 기법은 정도가 향상되었으나, 삼변측량 기법은 감소되므로, 균형 있는 Weight Factor의 결정은 중요한 의미를 가지며 이상적인 Weight Factor를 결정한다면, combination 해석기법은 보다 정확한 해석방법으로 그 활용이 기대된다.
지표면상(地表面上)에 존재(存在)하는 제점간(諸點間)의 수평위치결정(水平位置決定)에 있어서 정확도(正確度)를 향상(向上)시키기 위해 여러가지 조정방법(調整方法)들이 연구개발(硏究開發)되어 왔다. 본(本) 연구(硏究)에서는 길이와 각(角)을 관측(觀測)하여 사각망(四角網)과 유심삼각망(有心三角網)을 형성하였으며, 이 두 망(網)을 삼각측량방법(三角測量方法), 삼변측량방법(三邊測量方法) 및 삼변측량(三邊測量)과 삼변측량(三邊測量)을 조합(組合)한 방법(方法)으로 분석(分析)하여 이들 각각(各各)의 조정방법(調整方法) 중 수평위치결정(水平位置決定)에 가장 효용성(効用性) 있는 방법(方法)을 제시하고자 하는 데 본(本) 연구(硏究)의 의의(意義)가 있다.
본 연구에서는 단열망 형태와 유심조합망 형태를 고려하여 기존 망조정 방법 및 조합 망조정 방법에 의해 계산된 각 점의 평균제곱근 오차와 표준오차 타원을 계산하여 자 방법을 비교 분석하였다. 본 연구 결과로써 기존의 망조정 방법에서는 삼변측량, 다가측량, 삼각측량의 순으로,.조합 망조정 방법에서는 다변측량, 조합 다각측량, 삼각 삼변측량의 순으로 정확도가 좋게 나타났으며, 중요한 신설점을 추가할 경우 망의 형태는 단열망 형태보다 유심조합망 형태로 구성하여 잉여관측수를 증가시킴으로써 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한, 조합 다각측량의 경우, 관측 가능한 측선거리를 추가시킴으로써 삼변측량의 성과에 준하는 정확도를 얻을 수 있었고, 시통이 양호하고 넓은 지역에는 다변측량 방법이 효과적이며, 도시 지역과 같은 시통이 어려운 시가지에서는 조합다각 측량을 이용하는 것이 바람직하다고 사료되었다.
근대 전기파거리측량기(EDM)에 의한 Traverse 측량과 삼변측량이 널리 활용되고 있어 EDM의 신뢰성에 관한 연구가 절실히 요청된다. 본 연구에서는 삼각측량과 삼변측량의 변장결과를 통계분석하고, Traverse 망의 편위를 계산하므로써 EDM의 신뢰성을 검토하였다. 따라서 본 연구결과로 EDM과 Steel Tape와의 보정식을 얻었으며, 또한 각 변장간의 오차를 통계분석한 결과는 상관계수가 0.89∼0.98인 직선회귀식으로 표시되었다. 그리고 Traverse망의 편위를 검토한 결과 보정 EDM으로 계산된 편위가 가장 작은 값으로 나타났다.
본 논문에서는 임의의 고정노드로부터 거리측정에 실패하였을 경우, 현재와 이전의 거리측정값으로부터 예측되는 벡터를 통하여 삼변측량법의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하며, 모의실험을 진행하였다. 그 결과, 수신율이 좋지 못한 상황에서 제안한 알고리즘을 적용 하였을 경우 기존의 삼변측량법에 비해 위치 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.
현재 사회는 무선 통신기술의 발전으로 위치기반 서비스에 관심이 높아지고 있으며 이로 인해, 위치 정보의 중요성이 증가하는 추세이다. 위치정보를 계산하는 위해 여러 가지 방안이 제안되고 있으며, 그중에서도 삼변측량 기법이 대표적이다. 삼변측량 기법은 세 개의 비컨 노드에서 알고자 하는 위치 사이의 거리정보를 통해 계산한다. 비컨 노드에서 알고자 하는 위치 사이 거리정보를 얻을 때 장애물이나 주변 환경에 의해 거리오차가 발생하며 이로 인해 정확한 위치정보를 얻을 수 없다. 현재로서 위치정보의 정확도를 높이기 위해 다양한 알고리즘이 있다. 하지만 이러한 알고리즘들의 체계적인 분석이 진행되지 않고 있다. 본 논문은 위치인식 기술들을 분석하고, 거리오차로 인해 위치정보의 오차를 줄이기 위한 알고리즘들을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.
공통현을 이용한 삼변측량 기반 실내 측위의 경우 각 AP로부터 이동체까지의 거리를 구하여, 각 AP별로 해당 거리를 반지름으로 하는 원을 이용하여 원들의 둘레가 교차 되는 접점들을 이용하여 이동체의 위치를 예상한다. 거리 오차로 인하여 원 간의 접점이 생성되지 않는 경우, 위치 예상에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였는데, 거리에 따라 반지름의 크기에 비례한 값을 임의로 추가하여 강제로 접점을 생성하여 예상 위치를 생성한 뒤, 해당 원의 반지름에 추가된 임의 값과 원점으로부터, 거리에 따른 보정을 하였다. 기존 삼변측량의 거리 오차로 인한 좌표 생성 실패 비율과 좌표 측위 오차를 최소화하는 발전된 알고리즘을 제안하고 시스템을 제작하여 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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