• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3227-3229
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• 1999

수신된 초음파 파형이 표준 파형과 정합되는 시간을 수신 시점으로 사용함으로써 정확한 거리측정을 가능하게 하는 초음파 센서 거리계의 성능 개선을 제안하였다. 근거리 측정용으로 많이 사용되는 초음파센서는 다른 거리측정 시스템에 비해 하드웨어 구현이 용이하고 가격이 저렴한 장점이 있으나 센서 수신부측 Limit 회로의 threshold level의 선택 문제에 따른 거리 측정의 오차와 소음에 의한 거리 측정 오차가 매우 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 수신된 초음파 파형에 표준 파형을 정합하여 최대의 정합값을 가지는 시점을 수신 시간으로 간주하여, 소음환경비서도 거리 측정이 가능한 파형 정합 방법을 제한하였다. 본 논문의 실험을 통하여, 잡음이 심한 소음환경에서도 제안한 파형 정합 방법이 Threshold 방법 보다 초음파센서 거리 측정 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.220-223
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• 2018

스마트폰의 GPS 기능으로 위치 정보를 수집하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템이 많아지고 있다. 이러한 GPS 기능은 위성에서 송신된 신호로 위도와 경도를 측정하여 위치를 계산한다. 하지만, 이러한 기능은 사용자가 실외에 있을 경우에만 사용이 가능한 것으로, 실내에서는 사용이 불가능하다는 단점이 있다. 최근 상용화 되고 있는 UWB 레이더 센서는 실내외에서 사용이 가능하고, 객체 탐지 및 거리측정이 간단함과 동시에 저렴하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 센서와 표준편차를 이용하여 거리 측정 방법을 제시하고자 한다. 제시하고 있는 방법은 레이더 센서에서 나오는 raw data를 그래프화 하여 최대 탐지 거리가 몇 m 인지 파악하고, 파악된 최대 감지 거리를 일정 구간으로 나누어 구간별 거리를 측정한다. 그 후 표준편차 공식을 이용하여 객체의 유무를 판단한다. 실험 결과에서는 제시하는 방법으로 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.27m 이내로 측정되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1207-1210
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• 2008

무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.4
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• pp.50-61
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• 2022

Snow, rain, fog, and particulate matter interfere with the vehicle driver's vision, which causes a non-secure safety distance and an increase in speed deviation, causing repetitive large-scale traffic accidents. This study developed a road environment sensor capable of measuring 11 types of fog, snow, rain, temperature, humidity, direction of wind, speed of wind, Insolation, atmospheric pressure, fine particles, rainfall, etc. and compared the visibility measured by the infrared signal value of the development sensor. The relationship between the existing fog visibility sensor and the development sensor measurement was derived from data measured at a visibility of 500m or less that directly affects road safety.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.33-34
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• 2012

무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.93-94
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• 2009

초음파를 이용한 거리 측정은 무선 센서네트워크에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 Cricket 모트 두 개를 가지고 거리측정을 하여 정확도를 측정하였다. 거리 측정 방법은 RF 신호와, 초음파 신호의 시간 차를 이용한 TDOA 방식을 적용하였으며, 한 모트는 Sender, 다른 모트는 Receiver로 설정하여 직선거리에서 거리측정을 하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.5
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• pp.85-91
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• 2009

Because ubiquitous environment has come with growing IT technology, Researches wireless sensor network are actively on going in many aspects. In this paper, we proposed simple method of distance measurement for omnidirectional distance calculation in wireless sensor network. In addition, we design and implement the proposed method. Then, we verify it through experiments at real environments. when we use the proposed method, maximum distance of measurement is decreased, but we measure distance from degrees. In this paper, we show drop rate and accuracy rate of ultrasonic distance estimation with and without omnidirectional device through experiments at real environments.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.7
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• pp.1009-1014
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• 2018

In this paper, we have designed and implemented a system that utilizes a radar sensor to measure distance between a sensor and objects. The sensor module creates raw data and uploads the data on the distance measuring system, which detects the presence of objects by using standard deviation and average filters. The experiment found that an algorithm using average filters measured people with error rates of up to 9.7 meters and a maximum error rate of 0.02 meters or less. While in an algorithm using standard deviations, it was found that an object is measured at an error rate of up to a maximum distance of 9.7 meters and a maximum error rate of 0.15 meters. Therefore, we have concluded that if a distance was measured by using a radar sensor, algorithms using average filters resulted in a higher accuracy than standard deviations filters.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2345-2347
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• 2001

본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.16C no.5
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• pp.615-620
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• 2009

Nowadays, wireless infrastructures such as sensor networks are widely used in many different areas. In case of sensor networks, the wirelessly connected sensors can execute different kind of tasks in a diversity of environments, and one of the most important parameter for a successful execution of such tasks is the location information of each node. As to localization problems in WSNs, there are ToA (Timer of Arrival), RSS (Received Signal Strength), AoA (Angle of Arrival), etc. In this paper, we propose a modification of existing ToA and RSS based methods, adding a weighted average scheme to measure more precisely the distance between nodes. The comparison experiments with the traditional ToA method show that the average error value of proposed method is reduced by 0.1 cm in indoor environment ($5m{\times}7m$) and 0.6cm in outdoor environment ($10{\times}10m$).