• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1543-1546
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• 2003

최근에는 GPS(Global Positioning System)와 무선 데이터 전송 능력이 있는 휴대용 전화기의 보급 및 이동/무선 컴퓨팅 기술의 발달로 인해 이를 이용한 응용 서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히, 이동 차량, PDA, 휴대용 전화기, 노트북 컴퓨터 등을 이용한 위치기반서비스(LBS: Location Based Services)가 무선 인터넷 시장의 중요한 이슈가 되고 있다. 위치 정보를 기반으로 다양한 위치기반서비스를 제공할 수 있는 플랫폼은 향후 무선 인터넷 응용의 핵심기술이므로, 모바일 환경에서는 이러한 이동 객체들의 위치정보를 효과적으로 관리할 수 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 현재 모바일 환경에서 위치기반서비스 관리 및 제공과정에서 얻어지는 데이터 형태를 살펴보고, 기존의 이동 객체 색인들을 이용하여 실세계에서 얻어지는 데이터를 처리하였을 때의 문제점들을 검토한다. 피리고 이러한 문제를 해결할 수 있는 색인방법으로 동일한 시공간 정보를 갖는 이동 객체들을 블록단위로 저장하는 색인 구조를 제시함으로써 전체 색인 크기를 줄여 중복검색을 해결하고 디스크 I/O수를 줄이도록 설계한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.17 no.5
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• pp.429-435
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• 2011

This paper presents a sensor fusion-based estimation of heading and a Bezier curve-based motion planning for unmanned ground vehicle. For the vehicle to drive itself autonomously and safely, it should estimate its pose with sufficient accuracy in reasonable processing time. The vehicle should also have a path planning algorithm that enables to adapt to various situations on the road, especially at intersections. First, we address a sensor fusion-based estimation of the heading of the vehicle. Based on extended Kalman filter, the algorithm estimates the heading using the GPS, IMU, and wheel encoders considering the reliability of each sensor measurement. Then, we propose a Bezier curve-based path planner that creates several number of path candidates which are described as Bezier curves with adaptive control points, and selects the best path among them that has the maximum probability of passing through waypoints or arriving at target points. Experiments under various outdoor conditions including at intersections, verify the reliability of our algorithm.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.22 no.12
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• pp.1046-1052
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• 2016

For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.12
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• pp.44-53
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• 2007

In this paper, we focus on the developments of complex location awareness algorithms for real-time location based service and precise/stable localization in the outdoor. In the case of using galileo satellite system along with GPS, several error factor such as the ionosphere can be reduced for an increment of used frequency and visible satellites. Therefore, localization estimation error is no longer having problems with location awareness. But, chips synchronization error induces the error of acquisition and tracking, and the performance of receiver can be decreased. In order to solve this problem, this paper proposes a correlator for performance improvement of receiver in the precise localization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.40-42
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• 2005

RFID(Radio Frequency Identification)는 자동 인식 데이터 수집 장치의 한 분야로써 GPS장치를 장착한 차량과 같이, RFID 태그(전자태그)를 상품에 부착하여 인식, 추적할 수 있다. 이러한 전자태그 객체는 시간에 따라 경로 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가진다. 그러나 기존의 이동체 색인과 달리 태그 객체의 위치는 판독기의 위치로 인식되며 위치보고가 판독기의 인식영역 안에서만 이루어지므로 보고 주기를 예측할 수 없다. 기존의 이동체 색인에서 전자태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 전자태그의 특성을 고려란 색인이 필요하게 되었다. 최근 전자태그의 특성을 고려한 색인인 TPIR-Tree(Time parameterized Interval R-Tree)가 발표되었다. 그러나 이 색인은 기존 공간 색인에서의 균등분할 기법을 사용하여 위치보고가 시간의 순서를 가지는 전자태그의 특성을 고려하지 못하여 과거노드의 저장효율이 좋지 못하다. 이 논문에서는 TPIR-Tree의 저장효율 및 검색 성능 향상을 위해서 시간의 순서에 따라 위치를 보고하는 전자태그 객체의 특성을 고려하여 분할축 선정 기법 및 시간축 분할시 비균등 분할정책을 제안한다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.29.1-29.1
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• 2010

GPS(Global Positioning System)로 대표되는 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satel lite System)은 우주공간의 위성을 이용하여 사용자에게 위치와 함께 시각 정보를 제공해 준다. 위성항법시스템은 항법 분야 뿐 아니라 측량, 측지를 비롯하여 정밀 시각동기 및 지각변동의 측정까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 항법분야에 있어서 위성항법시스템의 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 위성항법을 움직이는 이동체에 적용할 경우 주변 환경에 따라 위성항법 신호의 오차가 증가하여 급격한 위치 오차를 유발하므로 추가적인 센서 사용을 통하여 안전성을 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 위성항법 기반의 위치정보와 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 병렬적으로 사용하는 주행시스템을 구성하고 주행 시험을 수행하였다. 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 이용한 주행시스템의 경우 이동 거리를 측정할 수 있는 엔코더와 조향각을 측정할 수 있는 포텐셔미터 그리고 차량 모델을 이용하여 구성하였다. 시험 결과 위성항법기반의 위치 정보와 이동체의 센서 정보를 이용한 위치 오차의 차이는 0.4m 이내로 위성항법 신호에 급격한 오차가 들어오는 경우 이동체의 센서 정보를 이용하여 감지할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.554-557
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• 2010

Pay Per Drive System can be a new solution for improving the traffic congestion and air pollution by not only taxing on the driving distance but also taxing different proportion with driver' s location and time. Thus it gives us new concept of the area and time of traffic jam, as a result, we can find a natural and efficient transportation mechanism and reduced air pollution. Also this system can trace the driver' s location by GPS, it can provide Black Box function on every car on the road. We propose the method of advanced transportation service by Pay Per Drive System.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.372-375
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• 2003

위치기반 서비스(Location Based Service)는 이동통신망 또는 GPS 등을 기반으로 사람이나 사물의 위치를 정확하게 파악하고 이를 활용하여 다양한 응용이 가능한 서비스를 의미한다. 최근 위치기반 서비스는 이동통신 기지국이나 GPS를 통해 개인이나 차량등의 위치를 파악하여 긴급구조, 교통정보, 재난관리 등을 서비스하는 신산업 분야로서의 중요성이 증대됨에 따라 이에 대한 관심이 급증하고 있다. 그러나 이러한 산업 파급효과와 서비스 유형을 고려할 때, 공간정보의 활용과 위치기반서비스의 구현에서 핵심적인 역할을 하는 것이 위치정보인데 이러한 위치정보는 여타의 정보와 다른 특성을 가지게 된다. 즉, 위치정보는 개인정보보호 및 프라이버시(사생활)보호의 문제와 직결된다는 것이다. 특히 위치정보가 성명, 주민등록번호, 주소, 전화번호 등과 함께 직접적으로 사생활 침해의 문제를 강하게 발생시킬 수 있어 위치정보는 여타의 정보에 비하여 보다 강력한 보호를 필요로 한다. 본 논문에서는 LBS에 대한 전반적인 사항을 분석하여 문제점을 도출하고, LBS Privacy 문제점을 보호할 수 있는 방안을 제시한다. 최종적으로 제안된 모델은 차세대 LBS 시스템의 개인정보 및 Privacy 보호를 위한 기술적인 대안을 제시하였으며, 차세대 이동통신의 기반 기술이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.2
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• pp.49-55
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• 2015

According to the statistics of traffic accidents over recent 5 years, traffic accidents during the night times happened more than the day times. There are various causes to occur traffic accidents and the one of the major causes is inappropriate or missing street lights that make driver's sight confused and causes the traffic accidents. In this paper, with smartphones, we designed and implemented a lane luminance measurement application which stores the information of driver's location, driving, and lane luminance into database in real time to figure out the inappropriate street light facilities and the area that does not have any street lights. This application is implemented under Native C/C++ environment using android NDK and it improves the operation speed than code written in Java or other languages. To measure the luminance of road, the input image with RGB color space is converted to image with YCbCr color space and Y value returns the luminance of road. The application detects the road lane and calculates the road lane luminance into the database sever. Also this application receives the road video image using smart phone's camera and improves the computational cost by allocating the ROI(Region of interest) of input images. The ROI of image is converted to Grayscale image and then applied the canny edge detector to extract the outline of lanes. After that, we applied hough line transform method to achieve the candidated lane group. The both sides of lane is selected by lane detection algorithm that utilizes the gradient of candidated lanes. When the both lanes of road are detected, we set up a triangle area with a height 20 pixels down from intersection of lanes and the luminance of road is estimated from this triangle area. Y value is calculated from the extracted each R, G, B value of pixels in the triangle. The average Y value of pixels is ranged between from 0 to 100 value to inform a luminance of road and each pixel values are represented with color between black and green. We store car location using smartphone's GPS sensor into the database server after analyzing the road lane video image with luminance of road about 60 meters ahead by wireless communication every 10 minutes. We expect that those collected road luminance information can warn drivers about safe driving or effectively improve the renovation plans of road luminance management.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.4
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• pp.21-31
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• 2011

As large scaled natural or man-made disasters being increased, the demand for rapid responses for such emergent situations also has been ever-increasing. These responses need to acquire spatial information of each individual site rapidly for more effective management of the situations. Therefore, we are developing a close-range real-time aerial monitoring system based on a low altitude unmanned helicopter. This system can acquire airborne sensory data in real-time and generate rapidly geospatial information. The system consists of two main parts: aerial and ground parts. The aerial part includes an aerial platform equipped with multi-sensor(cameras, a laser scanner, a GPS receiver, an IMU) and sensor supporting modules. The ground part includes a ground vehicle, a receiving system to receive sensory data in real-time and a processing system to generate the geospatial information rapidly. Development and testing of the individual modules and subsystems have been almost completed. Integration of the modules and subsystems is now in progress. In this paper, we w ill introduce our system, explain intermediate results, and discuss expected outcome.