• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06d
• /
• pp.169-171
• /
• 2006

무선 센서 네트워크에서는 고정된 인프라에 의존하기 어려운 환경을 가지고 있다. 하지만, 위치기반 기술을 접목하여 센서의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용하면 다양한 응용서비스를 효과적으로 적용 할 수 있다. 이러한 센서 노드의 위치를 측정하는 방법 중에 시간을 기반으로 위치를 측정하는 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다[1]. 그러나 이러한 TOA방법은 노드의 Clock Rate에 의존적이기 때문에 위치오차가 발생하게 된다. 따라서 Node의 Clock Drifi를 줄이기 위해서 주기적인 시간동기화가 필요했다[3,4]. 하지만 본 논문에서는 이러한 거리오차를 제거하기 위한 방법으로 시간 비동기화 방법(ALS)을 소개하고, ALS를 기반으로 시뮬레이션과 실질적인 센서를 가지고 노드 사이의 거리와 위치를 측정하였다. 실험 결과, 기존의 TOA방법과 비교하여 거리 및 위치 정확도, Packet 트래픽에 대해서 성능 향상을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.459-461
• /
• 2019

The location estimation algorithm in the existing wireless network uses a base station to estimate the absolute location of three or more in the state where the terminal is fixed. However, this paper suggests a location recognition algorithm that uses a mobile terminal to estimate the location of a mobile base station using a traverse technique using a three-way estimation.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.25 no.6_2
• /
• pp.635-643
• /
• 2007

As the availability of images from Airborne Digital Camera with high resolution is expanded, a lot of concern are in the production and update of digital map. This study presents the method of updating the digital map at the scale of 1/1,000 using images from Aerial Digital Camera. Geometric correction was completed using GPS surveying data. For digital mapping, digital photogrammetric system was utilized to digitize buildings and roads. The absolute positional accuracy was evaluated using GPS surveying data and the relative positional accuracy was evaluated using the digital map produced by analytical mapping. The absolute positional accuracy was as follows: RMSE in X and Y were ${\pm}0.172m\;and\;{\pm}0.127m$, and average distance error was 0.208m. The relative positional accuracy was as follows: RMSE in X and Y were ${\pm}0.238m\;and\;{\pm}0.281m$, and average distance error was 0.337m. Accuracies of updating digital map using images from airborne Digital Camera were within allowable error established by NGII. Consequently, images from airborne Digital Camera can be used in various fields including the production of the national basic map and the GIS of local government.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.517-528
• /
• 2011

In this paper, we propose an indoor navigation system that can do walk safely to the destination for visually impaired persons. The proposed system analyzes images taken with the camera finds the ID of the marker to identify the absolute position of the pedestrian. Using the distance and angle obtained from IMU(Inertial Measurement Unit) accelerometer sensor and a gyro sensor, the system decides the relative position of a pedestrian for the previous position to determine the next direction. At the same time, we simplify a complex spatial structure in front of user by means of ultrasonic sensors and determine an avoidance direction by estimating the patterns. Then, it uses a few IR(Infrared Rays) sensors to detect stair. Our system offers position of visually impaired persons incorporating multiple sensors and helps users to arrive to destination safely.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.421-424
• /
• 2012

본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.589-592
• /
• 2010

무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.249-252
• /
• 2011

본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2020.08a
• /
• pp.405-406
• /
• 2020

레졸버는 전동기의 회전자에 부착하여 회전자의 절대적인 위치를 알 수 있도록 해주는 센서의 일종이다. 또 다른 위치센서인 엔코더에 비해서 충격이나 먼지 등에 의해서 쉽게 고장나지 않아서 전기 자동차에서 사용한다. 본 논문에서는 산업용 인버터에서 레졸버를 사용할 경우, 레졸버의 극수와 옵셋을 자동으로 튜닝할 수 있는 방법에 대해서 설명한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.8 no.5
• /
• pp.39-44
• /
• 1998

Determining the absolute location of a mobile robot is essential in the navigation of a mobile robot. In this paper, a method to determine the position of a mobile robot through the visual image of a landrnark using neural networks is proposed. In determining the position of a mobile robot on the world coordinate, there is a position error because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion. To reduce the errors, a method using a BPNN(Back Propagation Neural Network) is proposed. The experimental results are presented to illustrate the superiority of the proposed method when comparing with the conventional methods.

• 대한핵의학회:학술대회논문집
• /
• 1997.05a
• /
• pp.168-168
• /
• 1997