• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.543-550
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• 2011

중력이상값은 지구물리, 측지 및 국방 등 다양한 분야에서 활용되는 기초 지구물리 자료로서, 특정 위치에서의 중력이상값을 필요로 하는 경우 일반적으로 데이터베이스화 되어 있는 중력이상값으로부터 내삽하여 활용한다. 그러나 중력은 지형 및 지하광물 등에 의하여 다양하게 변할 수 있는 물리량으로, 내삽에서 가정한 선형성, 2차 곡선 등의 성질이 만족되지 않으면 그 결과로 계산된 중력이상값은 실제 중력값과 큰 차이를 나타내게 된다. 또한, 내삽을 통하여 계산되는 결과값은 이론적으로 조화함수를 만족하여야 한다는 중력의 물리적 성질을 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위하여 필요에 따라 유연하게 중력이상값을 계산할 수 있도록 중력 모델링을 수행하였다. 모델링은 평면푸리에 시리즈와 point-mass 함수를 기저함수로 하는 두 방법을 기반으로 수행되었고, 구축된 모델은 내삽으로부터 산출된 결과와 비교하여 특성을 분석하였다. 또한 모델링의 결과와 내삽 방법을 중력참조항법에 적용하여 활용적인 측면을 검토하였다. 연구결과, 기복이 완만한 지역에서는 평면푸리에 시리즈와 point-mass 및 내삽으로부터 계산된 중력이상값이 유사하게 나타났으나, 중력의 기복이 큰 지역에서는 모델 및 내삽에 의한 결과가 큰 차이를 나타내었다. 특히 주변의 네 점을 이용하여 선형으로 계산하는 Bilinear 내삽함수를 이용한 경우가 가장 완만한 중력값을 보이는 반면 point-mass 함수로부터 산출된 결과가 고주파에서 가장 큰 값을 나타내었다. 또한, 모델링 및 내삽에 필요한 자료의 로딩 및 계산 시간을 비교한 결과, 중력참조항법의 경우 중력값의 계산은 모델링을 수행하는 경우가 데이터베이스에 기반을 둔 내삽보다 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 중력모델링의 결과 및 특성을 분석하였으며, 향후 모델링은 중력참조항법과 같은 활용분야에 있어 가장 효율적인 신호의 특성과 해상도를 지닌 중력 자료를 제공할 수 있는 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.131-139
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• 2013

In recent years alternative navigation system such as a DBRN (Data-Base Referenced Navigation) system using geophysical information is getting attention in the military navigation systems in advanced countries. Specifically TRN (Terrain Referenced Navigation) algorithm research is important because TRN system is a practical DBRN application in South Korea at present time. This paper presents an integrated navigation algorithm that combines a linear profile-based TRN and INS (Inertial Navigation System). We propose a correlation analysis method between TRN performance and terrain roughness index. Then we propose a conditional position update scheme that utilizes the position output of the conventional linear profile type TRN depending on the terrain roughness index. Performance of the proposed algorithm is verified through Monte Carlo computer simulations using the actual terrain database. The results show that the TRN/INS integrated algorithm, even when the initial INS error is present, overcomes the shortcomings of linear profile-based TRN and improves navigation performance.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.161-164
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• 2010

The study on terrain referenced navigation has been proceeded from 1940s in advanced country with the object of military. In this study, the analysis regarding algorithm developed using cross-correlation matching algorithm and extended Kalman filter and simulation will be introduced. As a result, the standard deviation of position error from cross-correlation matching algorithm has been calculated 34.3m. It meant that the result has stable accuracy on the navigation. However, further study on terrain referenced navigation based on analysis of various topographic characteristics should be performed.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1015-1023
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• 2022

착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.702-708
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• 2013

Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.384-390
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• 2012

In this paper, we analyzed the navigation error of TERCOM (TErrain COntour Matching), which is TRN (Terrain Referenced Navigation) batch processing, caused by scale factor error of radar altimeter and proved the possibility of false position fix when we use the TERCOM's feature matching algorithm. Based on these, we proposed the new TRN batch processing algorithm using the slope measurements of terrain. The proposed technique measures on periodic changes in the slope of the terrain elevation profile, and these measurements are used in the feature matching algorithm. By using the slope of terrain data, the impact of scale factor errors can be compensated. By simulation, we verified improved outcome using this approach compared to the result using the conventional method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.682-687
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• 2013

Navigation is a crucial capability for all types of manned or unmanned vehicles. However, vehicle navigation in underwater environments still remains a challenging problem since GPS signals for position fixes are not available in the water. Terrain-referenced underwater navigation is an alternative navigation technique that utilizes geometric information of the subsea terrain to correct drift errors due to dead-reckoning or inertial navigation. Terrain-referenced navigation requires the description of an undulating terrain surface as a mathematical function or table, which often leads to a highly nonlinear estimation problem. Recently, PFs (Particle Filters), which do not require any restrictive assumptions about the system dynamics and uncertainty distributions, have been widely used for nonlinear filtering applications. However, PF has considerable computational requirements which used to limit its applicability to problems of relatively low state dimensions. This study proposes the use of a Rao-Blackwellized particle filter that is computationally more efficient than the standard PF for terrain-referenced underwater navigation involving a moderate number of states, and its performance is compared with that of the extended Kalman filter algorithm. The validity and feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations.