• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.100-102
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• 2004

속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.241-243
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• 2004

위치기반서비스 응용 분야에서 위치 데이터를 저장하기 위하여 일반적으로 이동체의 위치 데이터를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이터는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이터와 오차가 발생한다. 따라서 오차가 존재하는 불확실한 미래 위치 데이터로 인하여 미래 위치 색인에서 검색의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 주기적인 위치보고 이동체에서 발생하는 불확실한 위치 데이터를 처리하기 위해서 예측된 위치 데이터에 예측 오차분을 반영한 불확실성 영역을 사용한다 그리고 이동체의 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제안하고 이를 기반으로 하는 불확실 위치 처리 기법을 이동체 미래 위치 색인에서 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 예측 기법보다 불확실 위치 처리 기법이 영역 검색의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.3
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• pp.261-270
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• 2006

Positional data of moving objects can be regularly sampled in order to minimize the cost of data collection in LBS. Since position data which are regularly sampled cannot include the changes of position occurred between sampling periods, sampled position data differ from the data predicted by a time parameterized linear function. Uncertain position data caused by these differences make the accuracy of the range queries for present positions diminish in the TPR tree. In this paper, we propose the uncertainty region to handle the range queries for uncertain position data. The uncertainty region is defined by the position data predicted by the time parameterized linear function and the estimated uncertainty error. We also present the weighted recent uncertainty error policy and the kalman filter policy to estimate the uncertainty error. For performance test, the query processor based by the uncertainty region is implemented in the TPR tree. The experiments show that the Proposed query processing methods are more accurate than the existing method by 15%.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.357-361
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• 2011

본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.223-224
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• 2007

초정밀 위치 제어 시스템에서 미지의 상태변수를 관측하는 경우, 파라미터의 불확실성은 관측기 설계에 많은 어려움을 주게 된다. 슬라이딩 모드 관측기는 불확실성과 외란이 존재하는 시스템의 상태변수를 관측가능하게 하며 강인한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 불확실성이 존재하는 시스템의 관측기를 설계하고 최적제어를 통하여 정밀 스테이지의 위치를 제어하며, 시뮬레이션을 통해 개선된 성능을 입증한다.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.4
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• pp.434-439
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• 2013

Artificial landmarks have been widely used for reducing the uncertainty in localization of a mobile robot. In addition, research for efficient placement of artificial landmarks has been considered as one of the fundamental issues since the cost of localization is increased with the number of used landmarks. Therefore, this paper proposes a method in which landmarks are efficiently placed by considering the uncertainty characteristics of the motion model and the sensor model. Because two models have different uncertainty distributions, the final uncertainty can be considerably reduced through their efficient combination. The usefulness of the proposed method is demonstrated by simulation results.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.4
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• pp.361-368
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• 2015

This paper reports an unscented Kalman filter approach for localization of a mobile robot in an indoor environment. The method proposes a new model of measurement uncertainty which adjusts the error covariance according to the measured distance. The method also uses non-zero off diagonal values in error covariance matrices of motion uncertainty and measurement uncertainty. The method is tested through experiments in an indoor environment of 100*40 m working space using a differential drive robot which uses Laser range finder as an exteroceptive sensor. The results compare the localization performance of the proposed method with the conventional method which doesn't use adaptive measurement uncertainty model. Also, the experiment verifies the improvement due to non-zero off diagonal elements in covariance matrices. This paper contributes to implementing and evaluating a practical UKF approach for mobile robot localization.

• 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.

• Journal of radiological science and technology
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• v.31 no.3
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• pp.287-292
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• 2008

Position information of radiation interactions in detection material is essential to reconstruct a radiation source image. With most position sensing techniques, the position information of a single interaction inside the detectors can be precisely obtained. Each interaction position of multi-scattering inside scintillators, however, can not be individually measured and only the average of the scattering positions can be obtained, which causes the uncertainty in the measured interaction position. In this paper, the position uncertainties due to the multi-scattering were calculated by Monte Carlo simulation. The simulation model was a 50 by 50 by 5 mm $LaCl_3$(Ce) scintillator(pixel size is 2 by 2 by 5mm) which was utilized for the dual collimation camera. The dual collimation camera uses the information from both photoelectric effect and Compton scattering, and therefore, position uncertainties for both partial and full energy deposition of radiation interactions are calculated. In the case of partial energy deposition(PED), the standard deviations of positions are less than $1{\sim}2mm$, which means the uncertainty caused by multi-scattering is not significant. Because the effect of the multi-scattering with PED is insignificant, the multi-scattering has little effect on the performance of Compton imaging of dual collimation camera. In the case of full energy deposition(FED), however, the standard deviation of the positions is about twice that of the pixel size of the 1stdetector, except for 122keV incident radiations. Therefore, the standard deviations caused by multi-scatterings should be considered in the design of the coded mask of the dual collimation camera to avoid artifact on the reconstructed image. The position uncertainties of the FEDs are much larger than those of the PEDs for all radiation energies and the ratio of PEDs to FEDs increases when the incident radiation energy increases. The position uncertainties of both PEDs and FEDs are dependent on the incident radiation energy.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.3
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• pp.208-217
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• 2016

This paper describes a simulation method to generate sensor measurements for location estimation of an underwater robot. Field trial of a navigation method of an underwater robot takes much time and expenses and it is difficult to change the environment of the field trial as desired to test the method in various situations. Therefore, test and verification of a navigation method through simulation is inevitable for underwater environment. This paper proposes a method to generate sensor measurements of range, depth, velocity, and attitude taking the uncertainties of measurements into account through simulation. The uncertainties are Gaussian noise, outlier, and correlation between the measurement noise. Also, the method implements uncertainty in sampling time of measurements. The method is tested and verified by comparing the uncertainty parameters calculated statistically from the generated measurements with the designed uncertainty parameters. The practical feasibility of the measurement data is shown by applying the measurement data for location estimation of an underwater robot.