• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.144-147
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• 2010

본 연구에서는 실내의 활동추적 시스템을 위해 가속도센서와 지자계 센서를 이용하여 외부로부터 독립적인 소형의 관성항법장치를 제안하였다. 기존의 실내 위치추적은 주로 GNSS(global navigation satellite system)의 정보를 가져와 실내 환경에 맞게 초음파와 RSSI(received signal strength indicator)등을 이용하여 구성한 경우가 연구되었으나 이러한 위성항법은 좌표 값이 미리 저장된 고정 노드가 필수적이라는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실내 환경과 같이 이동거리가 길지 않으며, 기존 환경 및 외부로부터의 영향에서 자유로운 관성항법을 이용한 실내 활동추적시스템을 제안하였다. 이를 위해 지자계 센서와 3축 가속도 센서를 사용한 신호 계측부와 Zigbee기반의 무선 센서 네트워크를 이용한 무선 전송부를 구성하였으며, 계측된 데이터의 분석으로부터 실내 위치추적의 가능성을 평가하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.8
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• pp.24-31
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• 2015

개인용 스마트 기기와 같은 첨단 기기의 사용이 보편화되고, 이에 따른 각종 서비스가 증가하고 있는 추세이다. 사용자 개인에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 실내 측위 기술이 핵심적이다. 본 고에서는 여러 측위 기술 중에서도 로봇 공학 분야에서 활발히 연구되고 있는 영상 센서와 지자계 센서를 활용한 실내 측위 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이미 스마트폰에 탑재되어 있는 일반적인 모노 카메라와 지자계 측정 센서를 이용한 방식 외에, 최근 깊이 정보가 측정 가능한 카메라도 스마트폰용으로 개발되고 있으므로, 이러한 진보된 센서를 이용한 기술에 대해서도 소개하고자 한다. 이 기술들은 현재는 실내용 서비스 로봇에 적용 가능한 형태로 많이 개발되고 있지만, 향후에는 사용자의 실내 측위로도 많이 응용될 것이라 생각된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.581-586
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• 2006

In this paper, describes ground detection method for removal earth field of magnet guidance system Magnetic guidance system is magnetic markers are installed just under the surface of roadway pavement and the magnetic fields generated these markers are detected by magnetic field sensor mounted of vehicles. vehicle is know lot lateral distance using magnetic field. But sensor is together measuring the magnetic field and earth field. It is operate error. Thus in this paper, proposed new method removing earth field or development experiment device via show the for practical and excellence.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.279-282
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• 2004

본 논문에서는 자기저항 센서를 이용하여 자율주행 시스템에서 필요로 하는 자석의 종류에 따른 자계의 특성을 분석하였다 분석결과 거리에 따라 자계의 특성이 변화하고, 자석에 근접할수록 자계의 변화가 급격하게 나타난다. 센서가 자석에서 멀어질수록 지자계의 값에 가까워진다 또한 페라이트자석 보다 네오디뮴 자석의 자계특성이 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.241-242
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• 2011

실내에서 보행자의 움직임을 추적하기 위해 AP를 이용한 WiFi 핑거프린팅, 별도의 센서를 이용하는 방법 등 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 보행자의 움직임을 추적하여 스마트 폰의 지자계 센서를 이용해 코너를 찾아 건물의 실내 레이아웃을 추측하기 위한 방법을 제시하고 그 성능을 분석한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.8
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• pp.2051-2056
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• 2014

This paper investigated the separation of magnetic signal from a ferro-magnetic object. The magnetic signals were ILM(induced longitudinal magnetization) and IVM(induced vertical magnetization), which were induced by earth magnetic field and PLM(permanent longitudinal magnetization) and PVM(permanent vertical magnetization), which were due to a permanent magnetization of the object, respectively. Magnetic signal separation was based on the fact that magnetization vector could be analyzed according to longitudinal and vertical directions. Also the influence of non-uniform magnetic field from a rectangular coil on the separation was examined. A military vessel with a size close to rectangular coil has more errors on the magnetic signal separation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.185-188
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• 2005

본 논문에서 신경망을 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 조향 제어기 설계를 제안한다. 자율주행시스템에서 가장 중요한 핵심요소는 자계토로상의 센서의 현재위치를 파악하고 주행하는 것이다. 먼저 자계도로상의 현재위치를 파악하기 위한 방법으로, 첫 번째 자기쌍극자 모델식이 센서에서 측정된 자계와 일치함을 보였다. 두 번째 Peak Mapping법을 이용하여 외란으로 작용하는 지자계 성분을 제거할 수 있음을 입증하였다. 세 번째로 신경망을 이용하여 높이성분($B_{z}$)가 변하더라도 정확한 거리가 계측됨을 확인하였다. 따라서 신경망을 이용하면 소량의 메모리를 사용할 수 있으므로 실제 시스템에서 경제적인 효과를 볼 수 있고, 정확한 거리를 계측하므로 경로를 이탈하지 않고 자율주행이 가능한 시스템을 설계하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.32 no.2
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• pp.118-126
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• 2011

This study proposes a human body orientation tracking system by inertial and earth magnetic sensors. These sensors were fused by indirect Kalman filter. The proposed tracking system was configured and the filter was implemented. The tracking performance was evaluated with static and dynamic tests. In static test, the sensor was fixed on the floor while its static characteristics was analyzed. In dynamic test, the sensor was held and moved manually for 30 seconds. The dynamic test included x, y, z axis rotations, and elbow flection/extension motions that mimic drinking. For these dynamic motions, the tracking angle error was under $4.1^{\circ}$ on average. The proposed tracking method is expected to be useful for various human body motion analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.973-975
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• 2016

In this paper, we propose a selective extended Kalman filter based accurate pose estimation of the rigid body using a sensor fusion method. The pose of a rigid body can be estimated roughly by the Gauss-Newton method using the acceleration data and geomagnetic data, which can be refined with vision information and the gyro sensor information. However strong external interference noise makes the rough pose estimation difficult. In this paper, according to the measurement level of the external interference noise, the extended Kalman filter selectively uses mostly vision and gyro sensor information to increase the estimation credibility under strong interference noise environment.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1890-1897
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• 2022

In this paper, we design a navigation filter for an underwater glider. Underwater gliders are low-cost, reusable, and can be used for a long time. Two types of filters are designed considering characteristics such as small size, low cost, and low power. The navigation filter estimates the reference velocity of the underwater glider's body frame based on the minimum sensor output. The sensor configuration of the first filter consists of an accelerometer, a magnetometer, and a depth sensor. the second filter include extra a gyroscope in the same configuration. The estimated velocity is fused with the attitude, converted into the velocity of the navigation frame and finally the position is estimated. To analyze the performance of the proposed filter, analysis was performed using Monte Carlo numerical analysis method, and the results were analyzed with standard deviation (1σ). Standard deviations of each filter's position error are 334.34m, 125.91m.