• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.3
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• pp.25-30
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• 2019

Magnetic sensors have the disadvantage that their vector values differ depending on the direction. In this paper, we propose a magnetic vector calibration method for geomagnetic-based indoor localization estimates. The fingerprinting technique used in geomagnetic-based indoor localization the position by matching the magnetic field map and the magnetic sensor value. However, since the moving direction of the current user may be different from the moving direction of the person who creates the magnetic field map at the collection time, the sampled magnetic vector may have different values from the vector values recorded in the field map. This may substantially lower the positioning accuracy. To avoid this problem, the existing studies use only the magnitude of magnetic vector, but this reduces the uniqueness of the fingerprint, which may also degrade the positioning accuracy. In this paper we propose a vector calibration algorithm which can adjust the sampled magnetic vector values to the vector direction of the magnetic field map by using the parametric equation of a circle. This can minimize the inaccuracy caused by the direction mismatch.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2003.06a
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• pp.40-40
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• 2003

형질전환체 제작 시 발현벡터가 삽입되는 위치에 따라 발현 또는 억제되는 현상인 ‘position effect(위치효과)’를 극복하기 위해 Matrix Attachment Region(MAR)을 포함하는 발현벡터를 제작하였다 MAR는 핵 기질(nuclear matrix) 부착 부위로 발현조절에 관여하는 전사인자 등이 존재하는 핵 기질 부착부위로, 삽입된 발현벡터가 전사활성을 할 수 있는 게놈 환경을 제공해 주어 형질전환 유전자 발현을 향상시켜 준다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 사람에서 이미 분리되어 염기서열이 밝혀진 MAR를 PCR로 증폭하였다. 증폭된 1,270 bp의 human alpha-1-antitrypsin MAR와 1,080 bp human corticosteroid binding globulin promoter MAR를 T vector에 클로닝하여 염기서열을 확인했으며 발현벡터 클로닝에 사용하였다. 유용 유전자와 세포 형질전환에 사용할 선별 유전자로 neo를 포함하며, 그 외 벡터골격은 pGL3 control vector를 사용하여 기본 발현벡터를 제작하였다. 이 벡터에 MAR를 5', 3' 양쪽 또는 한쪽만 포함하도록 클로닝하였다. 이는 MAR의 위치에 따른 게놈내 삽입 및 발현효과를 확인하여 형질전환동물 생산용 발현벡터로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.105-106
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• 2016

영구자석형 동기전동기 (Permanent Magnet Synchronous Motor)의 벡터제어와 같이 자극의 위치를 기준으로 제어를 하는 경우 회전자의 위치 정보는 매우 중요하다. 그래서 위치정보를 얻기 위한 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서를 사용하는데 보통 가격이 싼 BLDC 모터의 경우는 레치형 홀센서를 많이 사용한다. BLDC 모터의 레치형 홀센서 대신 리니어 홀센서를 장착하여 절대위치를 추출하여 벡터제어를 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.369-372
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• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.106-107
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• 2013

고속 자기부상열차의 추진전동기로 사용되는 선형동기전동기의 구동 알고리즘으로는 추력의 제어를 위해 벡터제어를 사용한다. 벡터제어를 위해서는 위치 정보가 필요하기 때문에 바코드 등의 센서를 이용한다. 바코드에 의한 위치정보시스템은 정보가 이산형이고 통신을 이용하기 때문에 실제 위치 정보를 취득하는데 지연이 발생하여 벡터제어에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 바코드 정보취득시스템의 ldus에 의한 영향을 분석하고 이에 대한 보상알고리즘을 제안하였다. 시물레이션을 통해 문제점을 분석하고 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.103-104
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• 2016

차량용 영구자석형 동기전동기는 벡터제어를 사용한다. 이때 사용 되는 벡터제어는 3상의 전류를 2상으로 변경 후 정지좌표계의 값을 동기좌표계로 변환 시켜줌으로써 순시제어를 실시한다. 이때 벡터제어 정지/동기 좌표계의 변환 시 위치 정보 ${\theta}$는 정지/동기 좌표계 변환의 기준으로 매우 중요한 정보이다. 따라서 정확한 제어를 위한 위치정보를 얻기 위해 이용되는 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서 등이 사용된다. 일반적으로 낮은 가격의 BLDC 모터의 경우 레치형 홀센서가 많이 이용된다. 그러나 레치형 홀센서의 경우 위치 정확도가 $60^{\circ}^C$로 한정되어 정확한 전기각을 추출하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 BLDC 모터의 레치형 홀센서를 대신하여 리니어 홀센서를 이용함으로써 신호의 불균형 및 옵셋 등 문제를 보안, 이전의 시스템보다 더욱 정확한 전기각을 추출하여 벡터제어를 실시한다. 검증방법으로는 700[W]급 범용 영구자석형동기전동기를 이용 시험을 실시함으로써 검증하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.6
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• pp.641-644
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• 2008

In order to improve a camera rotation calculation based on the bundle adjustment in Chon's camera motion (Chon and Shankar, 2007, 2008), this paper introduces a method calculating the camera rotation. It estimates a unit vector in the optical axis of a camera through the angles between the optical axis and vectors passing a camera position and ground control points (GCP). The camera position is estimated by using the inner product method proposed by Chon. The horizontal and vertical unit vectors of the camera are determined by using Yakimovsky and Cunningham's camera model (CAHV) (1978).

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.599-602
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• 2007

Generally, the mobile robot navigation with obstacle avoidance is one of the key issues to be looked into for successful applications of autonomous mobile robots. In this paper, the Univector field based method is proposed for mobile robot to accomplish the obstacle avoidance and the robot orientation at the target position. Univector field method guarantees the desired posture of the robot at the target position. But it is not effective Univector to avoid obstacles. To solve this problem, modified univector field is used. With this proposed method, robot navigation task becomes easier and effectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.944-946
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• 2014

Localization of a sensor network node using machine learning has been recently studied. It is easy for Support vector machines algorithm to implement in high level language enabling parallelism. In this paper, we realized Support vector machine using python language and built a sensor network cluster with 5 Pi's. We also established a Hadoop software framework to employ MapReduce mechanism. We modified the existing Support vector machine algorithm to fit into the distributed hadoop architecture system for localization of a sensor node. In our experiment, we implemented the test sensor network with a variety of parameters and examined based on proficiency, resource evaluation, and processing time.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.7 no.2
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• pp.126-135
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• 2002

An image contains various features such as color, shape, texture and location information. When only one of those features is used to retrieve an image, it is difficult to acquire satisfactory retrieval efficiency. Especially, in the database with huge capacity, such phenomenon happens frequently. Therefore, by using moi·e features, efficiency of the contents-based image retrieval (CBIR) system can be improved. This paper proposes a technique to consider location information about specific color as well as color information in image using centroid situation vector. Centroid situation vectors are calculated for specific color of the query image. Then, location similarity is determined through comparing distances between extracted centroid situation vectors of query image and target image in the database. Simulation results show that the proposed method is robust in zoom-in or zoom-out processed images and improves discrimination ability in fliped or rotated images. In addition, the suggested method reduced computational complexity by overlapping information extraction, and that improved the retrieval speed using an efficient index file.