• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.241-242
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• 2016

본 논문에는 매입형 영구자석 전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)의 회전행렬을 이용한 고주파 신호주입 센서리스 구동 시 회전자 위치 오차 추정 성능 향상을 위한 새로운 인덕턴스 추정방법을 제안하였다. 회전행렬을 이용한 회전자 위치 오차 추정 방법은 위치 오차의 넓은 추정 범위 및 선형성을 만족하는 장점이 있으나 모델 기반 인덕턴스를 사용하기 때문에 실제 인덕턴스 값과 차이가 있을 시 추정된 위치 오차가 부정확 할 수 있다. 따라서 정확한 위치 오차를 구하기 위해 본 논문은 오프라인 상황에서 인덕턴스를 추정하는 새로운 방법을 제시하였으며 모의 실험으로 제안한 방법을 검증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.2
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• pp.221-228
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• 2020

A sonobuoy is dropped onto the surface of water to estimate the bearing of an underwater target. A Directional Frequency Analysis and Recording (DIFAR) sonobuoy has an error in the specific angular section due to the method of estimating bearing and noise, which causes an error in target localization using multiple sonobuoys. In addition, the position of the sonobuoy continues to move, but since a sonobuoy with a GPS is intermittently arranged, it is difficult to estimate the exact position of the sonobuoy. This also causes target localization performance degradation. In this paper, we propose a technique to improve the target localization performance by compensating for bearing errors using characteristics of the DIFAR sonobuoy and multiple-sonobuoy position errors based on the intermittently arranged active sonobuoy with a GPS.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.221-222
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• 2017

본 논문에서는 위치 센서에 의존하지 않는 매입형 영구자석 전동기의 센서리스 구동 시 전압 왜곡으로 인해 나타나는 위치 추정 오차를 이론적으로 분석하고자 한다. 특히, 추정 d축에 맥동하는 구형파 전압을 주입하는 방법에서 주입하는 신호의 주파수에 따라 위치 추정 성능이 달라지는 현상에 초점을 맞춘다. 무부하에서 스위칭 주파수의 신호를 주입할 때 전압 왜곡은 on/off sequence에서 서로 반대의 위상을 갖는 역상분 2고조파의 형태로 나타나며, 위치 추정 오차는 3고조파의 형태로 나타난다. 반면, 반스위칭 주파수의 신호를 주입하는 경우에는 샘플링 주기 동안 주입 전압 왜곡의 효과가 상쇄되기 때문에 인덕턴스의 영향만이 주로 고려되어 위치 추정 오차가 6고조파의 형태로 나타난다. 시뮬레이션과 실험을 통해 이론적 분석의 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.1332-1337
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• 2006

In this paper, a noble second stage hetero-estimator is used for positioning error detection in mobile robot. Previous methods are either expensive in the case of positioning error correction or not able to detect positioning error. To overcome the latter shortage, the positioning error detection is performed using second stage hetero-estimator in motor model of mobile robot without any additional costs. A Kalman filter in the estimator gets the residual of motor current and an adaptive self-tunning filter checks the whiteness of the residual. Some simulation results show the possibility of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.310-312
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• 2001

샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.36 no.3
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• pp.218-227
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• 2017

In this paper, an algorithm to calculate both bearing and distance error for target detection and localization is proposed using the Cramer Rao lower bound to estimate the minium variance of their error in DOA (Direction Of Arrival) estimation. The performance of arrays in detection and localization depends on the accuracy of DOA, which is affected by a variation of SNR (Signal to Noise Ratio). The SNR is determined by sonar parameters such as a SL (Source Level), TL (Transmission Loss), NL (Noise Level), array shape and beam steering angle. For verification of the suggested method, a Monte Carlo simulation was performed to probabilistically calculate the bearing and distance error according to the SNR which varies with the relative position of the target in space and noise level.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.850-851
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• 2011

본 논문은 SRM의 센서리스 속도제어를 위한 슬라이딩 모드 자속관측기법을 적용하고, 초기기동에서 센서리스 영역까지의 천이구간에서는 동일한 센서리스 추정방식과 계산된 자속의 오차 성분으로 오픈루프 상태에서 속도리플을 억제할 수 있는 방식과 전동기의 온도 및 파라미터 변화에 의한 자속 오차 성분으로 인해 발생하는 위치 추정오차를 보상하기 위한 새로운 추정위치 보상기를 제안한다. 제안된 추정위치 보상기는 SRM의 자기적인 특성에 의해 발생하는 인덕턴스 변곡점 위치를 실제 위치로 가정하여 추정된 센서리스 위치를 순시적으로 보상하는 방식이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.950-952
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• 2012

음원 위치추정 시스템은 일반적으로 여러 개의 마이크에서 수집된 음원의 시간 간격을 이용해 음원의 위치를 추정하는 방식을 적용한다. 본 논문에서는 감시카메라에 적합한 4개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정 시스템에서 마이크로폰에 수신된 음원의 도착순서를 이용해 음원의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 프로그램을 통해 검증한 결과, 음원 추정각도의 오차는 $2^{\circ}{\sim}11.25^{\circ}$로 확인되었으며, 이는 실제각도의 오차범위인 $0^{\circ}{\sim}22.5^{\circ}$ 내에 해당하기 때문에 추정각도의 오차가 최대로 발생하더라도 음원이 발생한 위치를 파악 할 수 있음을 의미한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.2
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• pp.133-139
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• 2011

Estimation of biomass carbon stock is an important research for estimation of public benefit of forest. Previous studies about biomass carbon stock estimation have limitations, which come from the used deterministic models. The most serious problem of deterministic models is that deterministic models do not provide any explanation about the relevant effects of errors. In this study, the effects of location errors were analyzed in order to estimation of biomass carbon stock of Danyang area using Monte Carlo simulation method. More specifically, the k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm was used for basic estimation. In this procedure, random and systematic errors were added on the location of Sample plot, and effects on estimation error were analyzed by checking the changes of RMSE. As a result of random error simulation, mean RMSE of estimation was increased from 24.8 tonC/ha to 26 tonC/ha when 0.5~1 pixel location errors were added. However, mean RMSE was converged after the location errors were added 0.8 pixel, because of characteristic of study site. In case of the systematic error simulation, any significant trends of RMSE were not detected in the test data.