센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.
CSS(Chirp Spread Spectrum)는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 환경에서 SDS-TWR(Symmetric Double Sided - Two Way Ranging) 기반의 위치인식 시스템을 구현하는 기술로 사용된다. 그러나 CSS의 SDS-TWR은 전파 및 장애물과 같은 환경에 따른 간섭으로 인해 레인징 오차가 발생한다. 따라서 위치인식 시스템 개발을 위해서는 이를 보정하기 위한 보정 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 위치인식 정확도 성능 향상을 위하여 AEDR(Algorithm of Equivalent Distance Rate) 알고리즘과 칼만필터가 적용된 KF_EDR(Kalman Filter and Equivalent Distance Rate) 보정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석 및 평가하였다. 실험 결과, KF_EDR은 AEDR 알고리즘에 비해 위치인식 정확도를 복도 그리고 운동장에서 각각 10.5%, 4.2% 더 개선시켰다. 이 결과는 위치인식 데이터의 신뢰성을 향상시킴 으로써 실제 위치인식 시스템 구현에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
네트워크 RTK는 다수의 기준점에서 관측된 반송파 위상정보를 이용하여 네트워크 내부에 위치한 이동점의 좌표를 실시간으로 cm의 정확도를 제공할 수 있다. 따라서 많은 분야에서 네트워크 RTK의 가용성이 확대되고 있으며, 이에 따른 활용연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국토지리정보원 FKP 시스템은 접속 무제한 서비스라는 장점에도 불구하고 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 미비하여, FKP의 가용성 범위의 확대가 더딘 실정이다. 따라서 FKP의 활용성을 증가시키기 위해서는 FKP 시스템의 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 장기적이고 연속적인 실시간 위치결정을 통하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였으며, 오차의 크기와 수신환경에 따른 오차변화 및 실시간 위치결정 안정성을 분석하였다. FKP는 관측시간대에 따라 위치 정확도에서 상당한 차이를 보였으며, 낮 시간대의 위치 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 모호정수가 결정된 경우 평면성분의 오차가 ${\pm}0.05m$ 이내에 포함될 확률이 약 90% 이상으로서 실시간 이동측위로써 가용성을 확인하였다. 또한 FKP 보정신호를 분석한 결과, 전리층 환경에 따라 보정값의 크기와 분산이 변화되며, 낮 시간대에서 보정값의 분산과 모호정수 결정율간의 높은 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 수신기는 전리층 환경이 급격히 변화되는 상황에 대응하기 위하여, 보정신호를 실시간으로 연속적으로 수신하는 구간이 나타났으며, 전리층 환경이 안정적인 경우, 보정신호를 최대 1시간 이상 수신하지 않는 경우도 분석되었다. FKP는 과대오차의 위치형태가 바이어스를 포함한 군집을 이루며, 이것은 FKP를 이용한 이동측위 시 수 미터 이상의 오차를 포함할 가능성을 내포하고 있으므로 이에 대한 적절한 대비책을 마련하는 것이 필요하다.
한국해양과학기술원에서는 수중 공사용 구조물에 적용할 수 있는 수중 위치 인식 기술을 개발하고 있다. 정밀한 위치 인식을 위해 관성 항법을 기반으로 한 확장 칼만 필터를 사용하였으며, 비동기화 된 센서들의 데이터를 알고리즘 보정 단계에 적용하기 위하여 내부의 관측 행렬을 데이터에 따라 구분하여 업데이트 하였다. 수중 공사 환경, 설치 위치, 시스템 운용 편의성 등을 종합적으로 고려하여 수중 공사 구조물 하부에 붙여야 신호를 획득할 수 있는 Doppler velocity logger(DVL)는 설치 및 회수가 어렵기 때문에 이를 배제한 수중 공사 구조물 부착용 수중 위치 인식 복합 시험체를 제작하였으며 수조 환경에서 수중 위치 인식 성능 시험을 수행하였다. Ultra short-base line(USBL)로 측정된 수중 위치, 위치 벡터만 보정된 추정 위치, 그리고 위치와 속도 벡터를 보정한 추정 위치 결과를 원형 공산 오차(CEP)를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 USBL 단독 위치 추정 CEP 0.02 m, 위치 벡터만 보정한 추정 위치 CEP 3.76 m., 위치 및 속도 벡터를 보정한 추정 위치 CEP 0.06 m로 평가되었다. 본 연구를 통해 DVL이 미적용된 비동기식 센서들을 이용하여 안정적인 수중 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 가시선 데이터링크용 추적안테나 시스템에 적용하기 위한 방위각 보정 알고리즘에 대해 연구한다. 이동하는 물체와 가시선 통신링크를 유지하기 위해서는 추적안테나 시스템이 필수적이다. 방위각과 고각계산을 위해서는 이동체와 안테나시스템의 GPS값을 이용하는데, 이때 두 좌표계의 동일성을 유지하기 위해서 초기에 지자기센서나 beacon등을 이용하여 보정을 하게 된다. 하지만 지형적으로 지자기교란이 생기기 쉬운 장소에서는 정확한 보정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 초기에 RF신호의 수신세기추적을 통해서 신호의 발생 위치를 검출하고 검출된 위치까지의 방위각 보정 값을 계산하여 통신링크개설 후 수신된 GPS값에 보정 값을 적용함으로서 주변의 영향을 최소화하면서 쉽고 빠르게 보정할 수 있다.
본 논문에서는 직선 허프변환을 이용하여 DNA밴드 영상의 위치를 자동으로 인식한 다음, 영상의 기울어짐을 검출하고 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 입력된 그레이 스케일 DNA밴드 영상을 이진화한 후 직선 허프변환에 의하여 DNA밴드 영상에 포함되어 있는 직선성분을 추출하고, 직선성분들이 직교하는 점을 찾아내어 입력하고자 하는 영상의 위치를 인식한다. 그리고 많은 양의 DNA밴드 영상 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록, 위치인식과정에서 실시한 직선 허프변환에 의해 영상의 기울어짐을 ${\pm}1$도 이내의 정확도로 검출하고, 기울어짐을 자동으로 보정한다.
활선차량의 붐 끝단에 탑재되어 있는 로봇의 기준좌표계는 활선차량의 접근 위치와 붐의 확장 길이 및 각도에 따라 달라지므로 작업대상물과 로봇 사이의 상대 위치를 찾아내어 설정된 작업 경로를 보정하여야만 한다. 본 논문에서는 작업대상물인 애자 영상으로부터 카메라를 보정하는 기법을 제시하여 활선작업 차량의 붐 끝단에 장착된 로봇의 위치 및 자세를 측정할 수 있도록 하였다. 이를 위하여 핀홀 카메라 모델을 적용하였으며 원기둥 형태의 애자 영상으로부터 카메라 내부 파라미터 및 외부 파라미터를 추출하였다. 제시된 기법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
교통연계 및 환승 센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통하여 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해서 보행자의 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기술을 검토하였다. 하지만 현재까지 개발된 상용 기술은 장치의 설치 및 서비스 장소에 따라 위치 추적 오차가 일부 서비스에 적용하기에는 그 범위가 너무 크다. 다양한 상황이 발생할 수 있는 교통연계 및 환승 서비스에 적용하기에는 여러 가지 문제점이 있다. 실험을 실시한 광명역의 경우에도 각종 철골 구조물과 타 무선 장비가 혼재해 있는 악조건이었으며, 실질적으로 설치될 곳은 이보다 더 조건이 나쁠 수 있다. 그래서 우리는 정확도를 높일 수 있는 방법으로 교통 연계 및 환승 시스템에 적합한 위치보정알고리즘을 연구하였고, 위치보정알고리즘은 그리드 좌표 맵매칭, 모델링 좌표 및 칼만 필터링을 통해 설계되었으며, 환승 센터로 구성될 수 있는 유형의 다양화에 따른 최적화에 대비하여 향후 알고리즘의 인수를 결정하는데 도움을 주고자 시뮬레이터 형태의 알고리즘을 개발하였다.
소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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