• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.125-128
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• 2009

모바일 로봇이 자기 역할을 수행하기 위해서는 자기위치인식 기술이 반드시 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 초음파 센서만을 이용한 위치인식 기술의 난제와 카메라 즉, 영상처리만을 이용한 위치 인식 기술의 난제를 두 가지 기술의 융합으로 쉽게 해결할 수 있도록 한다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.12 no.1
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• pp.128-136
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• 2013

Recently, the localization recognition system research has been studied using various sensors according to increased interest in autonomous navigation flight. In case of indoor environment which cannot support GPS information, we have to look for another way to recognize current position. The Image-based localization recognition system has been interested although there are lots of way to know current pose. In this paper, we explain the localization recognition system based on mark and implementation of autonomous navigation flight. In order to apply to real environment which cannot support marks, localization based on real-time 3D map building is discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.31-33
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• 2006

센서 네트워크를 구성함에 있어서 센서 노드들의 자기위치 인식은 가장 기본이 되며 중요한 부분 중 하나이다. 이런 자기 위치 인식 기법 중에서도 소리를 이용한 기법은 정확도가 높은 장점이 있어 많은 연구가 있어 왔지만 기존의 방법들은 추가적으로 고가의 하드웨어를 이용하거나 중앙 집중식 연산을 함으로써 시스템의 부하가 크며 소리의 발생시간을 미리 계획하여야 한다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 일반 음원감지 센서를 장착한 노드들을 이용하여 임의의 시간에 소리를 발생시키고 이를 감지한 각 개별 노드들이 독립적으로 자기위치 인식의 연산을 수행함으로써 에너지 소모를 줄이고, 시스템 설계의 비용은 낮추며 소리의 특성 또한 사용자의 요구에 맞게 설계하여 실용성을 높이는 자기 위치 인식 기법을 제안하고, 실제 구현을 통한 성능 분석을 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.560-566
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• 2005

In this paper, a practical technique for correction of a distorted image for vision-based localization of ubiquitous mobile robot. The localization of mobile robot is essential and is realized by using camera vision system. In order to wide the view angle of camera, the vision system includes a fish-eye lens, which distorts the image. Because a mobile robot moves rapidly, the image processing should he fast to recognize the localization. Thus, we propose the practical correction technique for a distorted image, verify the Performance by experimental test.

• Journal of IKEEE
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• v.18 no.1
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• pp.57-63
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• 2014

This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. The self-Localization of indoor mobile robot is very important for the sophisticated trajectory control. In this paper, the robot's self-localization algorithm is designed by RF sensor network and fuzzy inference. The robot realizes its self-localization, using RFID sensors, through the collaboration algorithm which uses fuzzy inference for combining the strengths of triangulation and triangulation. For the triangulation self-Localization, RSSI is implemented. TOA method is used for realizing the triangulation self-localization. The final improved position is, through fuzzy inference, made by the fusion algorithm of the resultant coordinates from trilateration and triangulation in real time. In this paper, good performance of the proposed self-localization algorithm is confirmed through the results of a variety of experiments in the base of RFID sensor network and reader system.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.4
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• pp.210-216
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• 2017

In the paper we propose and implement a new indoor localization system where the techniques of magnetic field based fingerprinting and pedestrian dead reckoning are combined. First, we determine a target's location by comparing acquired magnetic field values with a magnetic field map containing pre-collected field values at different locations and choosing the location having the closest value. As the target moves, we use pedestrian dead reckoning to estimate the expected moving path, reducing the maximum positioning error of the initial location. The system eliminates the problem of localization error accumulation in pedestrian dead reckoning with the help of the fingerprinting and does not require Wi-Fi AP infrastructure, enabling cost-effective localization solution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.482-487
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• 2007

실내의 완벽 주행이 주요 목적인 청소로봇은 자기 위치를 인식 할 수 있어야한다. 자기 위치를 제대로 인식하지 못하게 된다면 청소할 방을 모두 돌지 못하고 방 청소를 마치게 된다. 청소로봇이 상용화 되기 위해서는 저렴한 가격의 보드를 선호한다. 이것은 현재 나온 복잡한 계산을 요구하는 알고리즘을 사용하지 못하거나 사용하여도 속도가 느린 문제를 가진다. 영상 프레임 처리 속도가 느릴 경우 처리되는 동안 로봇이 움직이지 못하여 부드러운 움직임을 불가능하게 한다. 본 논문은 저사양의 하드웨어에서 자기 인식을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 자기 인식을 하기 위해 처리 되어야 하는 전처리 과정과 전처리를 거친 데이터를 이용하여 자기 위치를 인식하도록 이동거리와 회전각을 계산하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법들을 이용하여 실제 이동 값과 비교, 분석한다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.14 no.2
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• pp.116-120
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• 2011

For the train positioning system currently applied in high-speed MAGLEV train systems, it is classified into absolute positioning systems which discontinuously detect train positions, and relative positioning systems which continuously detect train positions. In this paper we analyze the configuration model and the numerical model of the absolute positioning system applied in TRANSRAPID which is a representative high-speed MAGLEV train, and design the two configuration models specific to the recognition structures of absolute positioning systems. We also verify the compatibility of the design models of absolute positioning system through simulation using MATLAB and propose the optimal configuration model of absolute positioning systems for high-speed MAGLEV train system.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.43 no.4
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• pp.128-135
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• 2006

This paper proposes the control method of fuzzy based sensor fusion by using the self localization of environment, position data by dead reckoning of the encoder and world map from sonic sensors. The proposed fuzzy based sensor fusion system recognizes the object and extracts features such as edge, distance and patterns for generating the world map and self localization. Therefore, this paper has developed fuzzy based control of mobile robot with experimentations in a corridor environment.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.308-309
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• 2009

본 논문은 도로상에 매설된 자기표지의 인식을 통해 주행 중인 바이모달 트램의 위치를 추정하는 추정알고리즘 설계 및 검증에 대한 내용을 다룬다. 바이모달 트램은 자동 안내제어를 위해 도로상에 4m 간격으로 매설된 자기표지를 인식하여 차량과 기준경로사이의 경로오차를 측정하고, 이 때 측정된 정보를 이용하여 차량의 위치를 계산한다. 경로오차 측정 정보는 125msec간격으로 이산적으로 주어지며, 차량의 선형모델에 근거한 관측기를 이용하여 차량의 위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션을 통해 검증한다.