• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.111-114
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• 2014

본 논문에서는 다양한 스테레오 환경에서도 정확한 음원 위치 추정이 가능한 방법을 제안한다. 기존의 음원 위치 추정 방법은 방향성을 가지고 있는 주성분 신호와 방향성이 없는 주변 성분으로 구성된 스테레오 환경에서만 음원의 위치 추정이 가능했다. 그러나 현재 제공되고 있는 스테레오 신호는 방향성을 가지는 다수의 음원으로 구성되어있고, 기존의 음원 위치 추정 방법으로는 정확한 음원 위치 추정이 어렵다. 이와 같은 문제 때문에 다수의 음원을 분리한 뒤, 음원의 위치를 추정하는 방법이 제안되었다. 그러나 음원의 분리 과정에서 생기는 분리 오차가 커서 음원 위치 추정이 정확하지 않다. 이에 본 논문에서는 정확한 음원 위치 추정을 위하여 음원 분리와 음원 위치 추정이 통합된 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음원 위치를 기존의 방법보다 정확하게 추정하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.37 no.7
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• pp.9-17
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• 2000

Determining the position and velocity of mobiles is an important issue for efficient handoff and channel allocation in microcell structure. Our early work proposes a technique for estimating the mobile location in the microcellular architecture. This process is based on the three step position estimation which determines the mobile position by gradually reducing the area of the mobile position. Using three step method, the estimator first estimates the locating sector in the sector estimation step, then estimates the locating zone in the zone estimation step, and then finally estimates the locating block in the block estimate step. But this scheme is prone to errors when the mobile is located in the boundary of sectors or tracks. In this paper we propose the enhanced scheme to reduce the estimation error.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.166-170
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• 2006

본 논문은 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보에 대해 과거 시점의 위치정보 추정 방법을 제안한다. 기존 이동객체의 위치 추정에 대한 연구는 메모리 량의 제한이 없는 상태에서 이미 저장된 과거 데이터를 이용하여 임의의 과거 시점 위치를 추정하는 방법이다. 그러나 스트림 환경에서는 위치정보가 무한하게 발생하기 때문에 모든 위치정보를 저장 및 관리할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 스트림 형태로 발생하는 위치정보에 대하여 제한된 메모리를 사용하여 임의의 과거시점 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여, 실제위치, 무제약 추정위치, 제약 추정위치의 세가지 위치 개념을 정형적으로 정의하고, 다항식을 이용하여 이들 위치를 추정하는 체계적인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.43-45
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• 2008

위 인식은 이동 로봇의 자율 주행을 위한 필수 기능이다. 위치 추정을 위해서 Bayes Filter를 기본으로한 칼만 필터 방법들이 주로 제안되어졌고 최근에는 Particle Filter 방법이 제안되어져 사용되고 있다. 본 연구에서는 영역센서를 장착한 이동 로봇의 위치 추정을 위해 레이저 영역 센서를 이용하는 Particle Filter 방법을 구현하였다. Particle Filter방법은 Kalman Filter 방법에 비해서 구현이 간단하면서도 Kidnapping 문제에도 대응할 수 있는 장점이 있다. 본 연구를 통하여 위치 추정의 수렴도, 정확도, 그리고 Kidnapping 발생시의 위치 추정 성능등을 분석하여, 기존 방법의 성능을 개선하는 방법을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.1
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• pp.87-93
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• 2010

This paper describes an improved location determination scheme based on the triangulation method calculating a target position. The proposed scheme uses coordinates of intersection points of three circles each generated by measurement of an observer. The target position obtained from the proposed scheme has higher accuracy not only at the vicinity, but also at the periphery of the observation area. The maximum error and the average error with the proposed scheme are reduced by 40.89% and 40.30%, respectively, with respect to conventional methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.2
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• pp.385-393
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• 2016

This paper presents the new position estimation method which contains the optical displacement sensor and the dead reckoning based position estimation algorithm for automation of hull cleaning robot. To evaluate feasibility of the proposed position estimation method on the hull cleaning robot, it was applied on the small scale robot model which has an identical drive method with the hull cleaning robot and then a set of the position estimation experiments were performed. The experimental results of the position estimation demonstrate that the estimated results with the optical displacement sensors is more accurate than used rotary encoder method. In addition, it continuously calculated the robot position quite close to the real robot driving path. In a follow-up study, the proposed position estimation method will be complemented and exploited on the actual hull cleaning robot by adding additional sensor modules that correct measurement errors.

• 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 Broadcast Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.32-40
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• 2019

Indoor location estimation studies are needed in various fields. The method of estimating the indoor position can be divided into a method using hardware and a method using no hardware. The use of hardware is more accurate, but has the disadvantage of hardware installation costs. Conversely, the non-hardware method is not costly, but it is less accurate. To estimate the location for AR game, you need to get the solution of the Perspective-N-Point (PnP). To obtain the PnP problem, we need three-dimensional coordinates of the space in which we want to estimate the position and images taken in that space. The position can be estimated through six pairs of two-dimensional coordinates matching the three-dimensional coordinates. To further increase the accuracy of the solution, we proposed the use of an additional non-coplanarity degree to determine which points would increase accuracy. As the non-coplanarity degree increases, the accuracy of the position estimation becomes higher. The advantage of the proposed method is that it can be applied to all existing location estimation methods and that it has higher accuracy than hardware estimation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.47 no.3
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• pp.28-39
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• 2010

In this paper, a new method to estimate MU (motor unit) location in the short head of BIC (biceps brachii) muscle using surface EMG (electromyogram) is proposed. The SMUAP (single motor unit action potential) is generated from a MU located at certain depth from the skin surface. The depth is referred as MU location. For estimating muscle force precisely, the information of the MU location is required. The reference SMUAPs are simulated based on anatomical structure of human muscle, and compared with acquired real EMG signals using 3-channel surface EMG electrode. The proposed method was compared with the results of previous researchers and verified its accuracy by computer simulation. From the simulation result in case of the MU located in 8[mm], the average estimation error of proposed method was 0.01[mm]. But the average estimation error of Roeleveld's method was 2.33[mm] and Akazawa's method was 1.70[mm]. Therefore the proposed method was more accurate than the methods of previous researchers.