• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.54-59
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• 2010

본 논문은 AGV(autonomous guided vehicle)의 센서융합을 통한 위치측정(localization)과 라인 트레킹(line tracking) 방법인 AGV의 유도 시스템(guidance system)에 관한 연구이다. 기존에 AGV는 유도 되어진 선만을 주행 가능한 시스템이었고, 그러한 유도 시스템에 대표적인 방법으로는 자기-자이로 유도(magnet-gyro guidance) 방식과 유선 유도(wire guidance) 방식이 있었다. 하지만 이들은 설치 및 유지보수에 대한 비용이 높고, 작업 환경의 변화에 따른 시스템의 변경이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 레이저 내비게이션과 자이로, 엔코더를 함께 이용하여 외란에 강인하고 작업 환경 및 작업의 내용에 따른 주행 경로 변경이 유연한 위치측정 시스템을 구현하였다. 또한 유도선이 없는 레이저 내비게이션의 라인 트레킹을 위해서 프로그램 상에 가상의 유도선을 설정하고, 경유 노드를 생성하여 AGV와 노드 사이의 각도 차를 바탕으로 주행 제어기(driving controller)를 설계하였다. 실험은 직접 제작한 AGV를 이용하였으며, 동일한 작업공간에서 반복적으로 라인 트래킹 실험을 하였다. 실험 결과, 설정된 주행선의 경로와 실제 AGV 사이의 최대 오차가 49.93mm 이내였으며, 제안한 시스템이 AGV의 라인 트레킹에 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.91-102
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• 2019

본 논문에서는 ARCore를 사용한 비전 기반 스마트폰용 AR 게임 개발을 하는데 있어 평면 추적의 정확도 개선 방법을 제안한다. ARCore에서는 SLAM과 스마트폰의 IMU를 혼합하여 사용하는 VIO 방식이다. IMU를 사용하는데 있어 가속도계와 자이로스코프의 단점으로 인해 한번 인식된 평면을 계속하여 추적하는데 있어 오차가 발생한다. 이를 위해 기존 센서뿐만 아니라 자기장계 센서를 추가하여 자세 측정의 오차를 최소화하고 이를 평면 추적에도 활용될 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 평면 추적에 있어서 ARCore의 경우보다 스마트폰 자세 추정의 오차를 줄일 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1949-1954
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• 2010

자이로스콥은 네비게이션을 가이드하거나 특성을 제어하는데 적절한 관성 측정도구로 사용되었다. 매우 민감 한 센서로서의 정확성은 저회전율 역전파 사이의 진동수 커플링으로 인한 폐쇄영역(데드 밴드)으로 결정된다. 이 진동 커플링은 위상차가 없으며, 각증분 값은 검출되지 않는다. 이 문제는 자이로스콥의 기계적인 진동으로 해결될 수 있다. 본 논문은 FEM을 통해 이론적 식들의 이론적 고려사항과 증명의 방법으로 기계 진동의 설계방법을 제시한 것 이다. 결과적으로, 공명 진동수와 최대 진동률의 최대 예측 오차는 5 %이하였다. 진동의 기계적 성능을 위한 이론식 들은 타당하다고 할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.159-166
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• 2012

위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권2호
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• pp.213-220
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• 1995

차량 항법 시스템에서 맵 매칭(map matching) 방법은 데드 레코닝(dead reckoning) 기법으로 구한 차량의 위치가 지도상의 도로위에 일치하지 않는 경우에 이를 도로위에 매칭(matching) 시키기 위한 방법이다. 본 논문에서는 교차로 부근에서 차량의 회전을 감지함으로서 센서 및 수치지도자료에 기인하는 위치오류를 보정할 수 있는 새로운 맵 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 진행거리의 상대오차와 도로거리의 절대오차를 이용하여 교차로 지역의 범위를 설정하고, 설정된 지역에서 차량의 진행각을 감지하여 교차로에 연결된 각 도로에 대한 출발지점을 알아내고, 회전각과 진행각을 비교하여 새로운 위치를 알아내는 방법이다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위하여 거리센서로 속도센서를, 방향센서로서 광 자이로를 이용하여 휴대용 컴퓨터에 시스템을 구성하고, 대전지역을 시범지역으로 선정하여 알고리즘을 실험한 결과 그 유효성을 입증할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.548-549
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• 2015

무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.49-54
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• 2023

GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.243-252
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• 2020

이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권6호
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• pp.575-580
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• 2013

IMU(Inertial Measurement Unit)는 선박, 잠수함, 항공기 및 군용장비 응용분야에서 적용되어 자세 측정 영역에 주로 사용되고 있지만, 이런 IMU는 고가의 장비이기 때문에 특수 분야에서만 한정적으로 이용되어 왔다. 그러나 MEMS AHRS(MEMS : Micro Electro Mechanical System, AHRS : Attitude and Heading Reference System)의 현 기술 상황은 지능형 MEMS AHRS가 채택된 응용분야에서 가격이 높은 IMU를 대체 할 수 있는 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서를 사용한 AHRS를 이용하여 선박의 주요 운동 요소인 횡동요, 종동요, 선수동요 값을 측정할 수 있는 무선 선체 운동 측정 시스템을 개발하였다. 또한 AHRS 센서가 발생시키는 오차인 순간 가속도, 지자기의 영향 및 진동에 대응하기 위하여 칼만 필터링 기능이 탑재된 센서를 적용함으로서 최적의 성능을 실현하고자 하였다. 본 연구에서 구현한 AHRS 센서를 이용한 무선 선체 운동 측정 시스템을 이용하여 실선 실험을 실행하였으며, 선박의 제한적인 설치 상황에서도 편리하게 적용할 수 있을 것으로 보여진다. 향후 이 시스템이 선박에서 INS(Integrated Navigation System) 및 VDR(Voyage Data Recorder)과 같은 선박 장비와 호환되어 활용될 경우 항해 안전과 해양사고 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.723-730
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• 2015

본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, $LCA_{LSM}$)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 $LCA_{LSM}$은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 $LCA_{LSM}$의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 $LCA_{KF}$(Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, $LCA_{KF}$) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 $LCA_{LSM}$의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 $LCA_{KF}$에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 $LCA_{LSM}$은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 $LCA_{KF}$ 보다 더 안정적임을 알 수 있다.