• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.493-495
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• 2015

PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.469-470
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• 2016

본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 현행 송수신 통신에서의 움직이는 사용자를 대상으로 한다. 비콘의 주요 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 비콘의 RSSI 값을 측정한다. 원거리에서 RSSI 값이 불안정하기 때문에 불안정한 신호를 보정하기 위해 RSSI 측정결과 필터링을 사용하여 원거리에 대한 값을 보정하는 알고리즘에 대해 설계 및 구현한다. 이를 위해 초기 단일파을 중심으로 실내측위가 이루어졌으며, 위치보정 및 오차범위에 대한 보정작업 역시 논의되었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.21 no.4
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• pp.301-308
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• 2003

This study describes the methodology that improves the accuracy of the 3D object-space data extracted from IKONOS satellite images by improving the accuracy of a RPC(Rational Polynomial Coefficient) model. For this purpose, we developed the algorithm to adjust a RPC model, and could improve the accuracy of a RPC model with this algorithm and geographically well-distributed GCPs(Ground Control Points). Furthermore, when a RPC model was adjusted with this algorithm, the effects of geographic distribution and the number of GCPs on the accuracy of the adjusted RPC model was tested. The results showed that the accuracy of the adjusted RPC model is affected more by the distribution of GCPs than by the number of GCPs. On the basis of this result, the algorithm using pseudo_GCPs was developed to improve the accuracy of a RPC model in case the distribution of GCPs was poor and the number of GCPs was not enough to adjust the RPC model. So, even if poorly distributed GCPs were used, the geographically adjusted RPC model could be obtained by using pseudo_GCPs. The less the pseudo_GCPs were used -that is, GCPs were more weighted than pseudo_GCPs in the observation matrix-, the more accurate the adjusted RPC model could be obtained, Finally, to test the validity of these algorithms developed in this study, we extracted 3D object-space coordinates using RPC models adjusted with these algorithms and a stereo pair of IKONOS satellite images, and tested the accuracy of these. The results showed that 3D object-space coordinates extracted from the adjusted RPC models was more accurate than those extracted from original RPC models. This result proves the effectiveness of the algorithms developed in this study.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.432-434
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• 2013

본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.425-428
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• 2013

본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추정 시스템에서 위치 오차를 보정하여 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 다중 노드의 RSSI값을 이용하여 삼변 측량을 사용하여 위치를 추정할 때, 추정 좌표들 집합의 외곽선을 이은 다각형의 무게중심 알고리즘을 활용할 경우 상대적으로 큰 오차가 발생되는 특이점을 제거하여 무게중심을 구하여 정확도를 향상하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.4
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• pp.109-117
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• 2010

With the advent of new technologies such as HSDPA, WiBro(Wireless Broadband) and personal devices, we can access various contents and services anytime and anywhere. A location based service(LBS) is essential for providing personalized services with individual location information in ubiquitous computing environment. In this paper, we propose mapping algorithm for error compensation of indoor localization system. Also we explain filter and indoor localization system. we have developed mapping algorithms composed of a map recognition method and a position compensation method. The map recognition method achieves physical space recognition and map element relation extraction. We improved the accuracy of position searching. In addition, we reduced position errors using a dynamic scale factor.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.133-136
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• 2011

본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.2
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• pp.119-126
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• 2011

In this paper, we expect that the IEEE 802.15.4a, which is based on CSS, will be used a lot without getting help from other systems or sensors and will make it possible to measure the distance between radio chips in sensor network field, where the location information of the standard have to be based upon. But, the error rate will be high, so we will correct the location of the tag, which will be received by anchor. The technology of location correction we offer is reducing the error rate through calculating the distance from Compensation Tag, and after that, unite the Toa method with the Fingerprint method and adapt them to location correction technology, calculate the location's estimate, and finally abstract the best suited location estimate for Compensation Tag. At last, we offer developing systems as indoor systems of CSS, which pursue the location between nodes, and a thesis about indoor systems and making their accuracy higher.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1377-1378
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• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.

• Transactions of the Society of Information Storage Systems
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• v.3 no.4
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• pp.154-159
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• 2007

본 논문에서는 확대, 축소, 회전 등과 같은 선형, 비선형 왜곡이 포함된 이미지에 대해, 이미지의 외곽선을 찾아서 이미지를 보정하고 싱크 마크(Sync. Mark)를 사용하여 데이터를 샘플링하는 알고리즘을 제안한다. 외곽선을 찾기 위한 방법으로 허프 변환(Hough Transform)을 사용하였으며, 찾아낸 외곽선을 이용하여 이미지의 영역을 인식하고, 이미지의 왜곡을 줄이기 위하여 이미지 와핑(warping) 기법을 적용하였다. 이미지의 비선형 왜곡을 보상하기 위하여 이미지의 싱크 마크(Sync. Mark)를 공분산(covariance)을 사용하여 인식하고 샘플링 위치를 보정하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 Over Sampling 자체를 하나의 이미지 확대로 인식하여 처리하기 때문에 어떠한 Over Sampling 에도 적용 가능하다.