• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2418-2420
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• 2002

이동로봇의 위치 추정은 센서로부터 획득한 외부 환경에 대한 측정값과 지도상에 주어진 외부 환경에 대한 정보를 비교하여 로봇의 현재위치를 추정하는 작업이다. 반면 지도 생성은 로봇의 위치정보와 외부 환경에 대한 센서의 측정값을 이용하여 외부 환경의 주요한 특징점 들의 위치 정보를 추정하는 작업이다. 따라서 정확한 위치 추정을 위해서는 정확한 지도 정보가 필요하며, 정확한 지도 생성을 위해서는 로봇의 위치를 정확히 파악하고 있어야 한다. 그러므로 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하는 작업은 상당히 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하기 위한 방법을 제시한다. 특히 부정확한 지도 정보를 고려한 위치 추정 방법과 부정확한 위치 정보를 고려한 지도 생성 방법에 대해 논의한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 불확실성을 고려하는 방법이 기존의 방법에 비해서 성능면에서 우수하다는 것을 보인다.

• Spatial Information Research
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• v.7 no.1
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• pp.119-131
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• 1999

Various digital topographic maps including 1:1,000 and 1:5,000 have been produced for years and these digital maps are expected to serve a wide range of purposes. Most previous research about measuring positional accuracy for digital topographic maps depends int a method that acquires sample points from the tested map and compares to the corresponding known true locations using some statistics. Recently, a simple method for measuring positional accuracy for linear features is introduced but it has substantial problems applying to the spatial features such as roads, railroads, streams represented with double lines on the recently produced 1:1,000 and 1:5,000 digital topographic maps. This study develops and implements an effective method that measures road objects represented in the 1:5,000 digital topographic maps using a conventional GIS software. We also apply this method to a small study area located in Kangnam Gu, Seoul and illustrate the usefulness of this method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.250-252
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• 2016

본 논문에서는 과거와 현재지도를 자연스럽게 융합하여 살펴볼 수 있는 열 적외선 영상 기반 지도 조작 인터페이스 시스템을 제안한다. 이 시스템은 두 지도의 융합과 손가락 터치 검출로 구성되어 있다. 두 지도의 융합은 호모그래피 방법을 사용하여 과거지도를 워핑하고 이를 현재지도 위에 중첩하였다. 손가락 터치 검출은 열 적외선 카메라를 사용하여 손가락 접촉 후 생기는 잔류 열을 검출하였다. 손가락 접촉 위치는 검출된 잔류열을 이용하여 계산하였다. 현재 위성지도에서 특정 위치에 손가락을 터치하면 접촉한 위치를 계산하고 과거지도를 프로젝터로 투사하여 지도 조작이 가능하게 하였다. 제안하는 방법을 통해 구현된 인터페이스 시스템은 손가락 터치로 과거지도와 현재지도를 이해하는데 효과적으로 활용 될 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.16 no.2
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• pp.319-326
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• 1998

In this study, it was tried to experimentally judge the positional accuracy of digital maps, which are being constructed with a vast of investment and national endeavor. Using GPS and Total Station, field surveying to assess the positional accuracy of 1：5,000 digital maps was conducted. According to these results, the digital maps were compared to the real field test. And in order to check the positional accuracy standard of digital maps, theoretical positional accuracy of 1：5,000 digital maps are compared with that from field test data to propose research activities for hereafter positional accuracy standard of digital map.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.18-18
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• 2004

지도작성은 이동로봇의 주행 및 위치추정을 위해 반드시 필요한 요소이다. 이러한 지도작성에는 격자지도와 토폴로지컬 지도의 두 종류가 있다. 격자지도는 전체 환경을 작은 격자로 나누어 각각에 점유되어 있는 확률간을 부여함으로써 지도상의 모든 메트릭(metric) 정보를 나타내는 반면에, 토폴로지컬 지도는 메트릭 정보를 가짐으로써 위치추정을 가능하게 하는 노드와 이를 연결하는 에지로 표현된다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.345-346
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 위치 정보를 입력받아 근처에 위치한 식당이나 어트랙션 장소를 추천하는 사이트를 구현하고 이를 제안한다. 웹 페이지를 통해 사용자의 위치정보를 입력 받고, SNS에서 추천하는 장소를 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고 분석하여 식당과 어트랙션 장소를 추천해 준다. 추천 장소는 사용자에게 지도를 이용하여 그 위치를 보여주며 지도 위에 추천 장소의 간략 정보를 표시한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.8
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• pp.1617-1623
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• 2018

It is necessary to develop a next generation location referencing method with higher accuracy as advanced technologies such as autonomous vehicles require higher accuracy of location data. Thus, we proposed a framework for a lane-level location referencing method (L-LRM) based on high-precision digital road network map, and developed a tool which is capable of analyzing and evaluating the proposed method. Firstly, the necessity and definition of location referencing method was presented, followed by the proposal of an L-LRM framework with a fundamental structure of high-precision digital road network map for the method. Secondly, an architecture of the analysis and evaluation tool was described and then the Windows application program was developed using C/C++ programming language. Finally, we demonstrated the performance of the proposed framework and the application program using two different high precision digital maps with randomly generated road event data.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.6 no.1 s.11
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• pp.117-128
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• 1998

National digital maps (NDM) produced by diverse production methods through various stages are ready to distribute to public. The position accuracy problems in NDM should be inspected and evaluated to guarantee the quality of NDM. The purpose of this study is 1) to find out factors of impeding accuracy by examining the position accuracy of NDM on scales of 1:1,000 and 1:5,000, 2) to form the technical basis of making accurate digital maps and 3) to increase reliability and practical use of NDM. In this study, we found out 1) obstacles of making accurate mM especially in solving horizontal and vertical location accuracy problems and 2) error sources in production methods as well as stages. These results can be contributed to increase accuracy on modifying and upgrading NDM.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.291-294
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• 2012

본 논문에서는 주어진 환경에 대한 정보가 충분하지 않은 상황에서 지능형 에이전트에게 요구되는 스스로의 위치를 파악하기 위해 로봇이 자신의 위치 추정과 동시에 주위 환경을 인식하여 주변 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 센서 측정값을 통해 계산된 결과 값을 파티클 필터에 적용하며 로봇의 환경 지도 작성을 위해 점유 격자 지도 방법을 사용한다. 이 두 방법을 병합하여 동시적 위치 추정 및 지도 작성 문제에 적용하여 시스템을 설계 및 구현해보고 실험결과를 소개한다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.11 no.2
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• pp.140-148
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• 2012

For autonomous navigation, map, pose tracking, and finding the shortest path are required. Because there is no GPS signal in indoor environment, the current position should be recognized in the 3D map by using image processing or something. In this paper, we explain 3D map creation technology by using depth camera like Kinect and pose tracking in 3D map by using 2D image taking from camera. In addition, the mechanism of avoiding obstacles is discussed.