• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.706-711
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• 2008

본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.194-195
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• 2019

배터리는 사용 기간과 회수가 증가함에 따라 수명이 점차 감소한다. SOH(State-Of-Health)는 배터리의 초기 상태와 현재 상태를 비교하여 배터리의 수명 상태를 나타내는 지표이며, 이는 배터리를 사용함에 있어서배터리의 현재 충전상태를 나타내는 SOC(State-Of-Charge)와 함께 정확한 추정을 필요로 한다. 본 논문에서는 리튬이온 배터리를 C-rate에 따라 노화시키며 각 C-rate별 SOH 추정 경향성을 분석하였다. 배터리의 SOC와 SOH는 확장 칼만 필터를 병렬적으로 사용하는 이중 확장 칼만 필터를 활용하여 추정한다. 배터리의 노화실험은 완전충전과 완전충전을 반복하는 전류 프로파일을 인가하였으며, 실험은 상온(25℃)에서 실행하였다.

• 한국진공학회지
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• 제4권4호
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• pp.417-424
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• 1995

전자 회전 공명 플라즈마 발생 장치에서 CF4를 방전시켰을 때 각종 플루오로카본 래디칼의 절대적, 상대적 밀도 변화를 수소 철가율, 동작 압력 그리고 축방향에 따라 appearace mass spectrometry(AMS)를 통해 조사하였으며, 플루오린 원자의 상대적 밀도 변화가 actinometry법에 의해 조사되었다. 수소첨가에 따른 CF2 래디칼의 거동을 actinometry와 AMS로 살펴보았을 때 서로 일치하는 경향을 얻었으며 마이크로웨이브전력 500W, 압력 7.5mTorr에서 CF3와 CF2 래디칼의 밀도가 CF에 비해 높았으며 각각 2X1013/㎤, 1X1013/㎤의 값을 가졌다. 수소를 첨가함에 따라 플루오린 원자와 CF3의 밀도는 감소하는 반면 CF2와 CF의 밀도는 현저히 증가하여 수소가 40% 첨가된 경우 CF2의 밀도가 CF3보다 커짐을 확인하였다. 또한, CF2가 증가하면서 C2F4의 존재가 확인되었으며, 수소가 30% 첨가된 경우 축방향을 따라 C2F4래디캄만이 증가하였고 플루오린 원자는 감소하는 반면 다른 CFx(x=1~3)래디칼은 거의 변화가 없었다. 이러한 실험 결과를 토대로 CF4+H2 플라즈마를 이용한 산화막 식각 특성이 설명되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.9-18
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• 2024

객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.141-161
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• 1997

팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.381-381
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• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.13-21
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• 2010

도립진자 시스템에서 칼만 필터링 최적의 결과를 얻기 위해서는 잡음 공분산 행열 Q, 측정잡음 공분산 행열 R과 초기 에러 공분산 행열 $P_0$와 같은 인자가 필요하다. 이러한 인자는 실제 상황에서 근사화된 값을 사용하거나 정확한 값을 알 수 없기 때문에 칼만 필터의 최적화에 영향을 미치지 않거나 이러한 공분산 행열의 스칼라 이득변화에 덜 민감한 경우를 연구의 대상으로 하고 있다. 또한 상태 측정시 에러를 예측하는 방법으로 구해진 에러 공분산 행열은 상태측정 값 보다는 공분산 행열의 이득과 연관성을 가지게 된다. 따라서 3가지 공분산 행열과 칼만 이득 그리고 에러 공분산 행열 간의 상관관계가 잡음인자인 스칼라 이득과의 연관성을 해석하고자 하였다. 본 연구는 3절에서 도립진자 시스템 모델을 간략하게 정리를 하였고 4절에서는 이러한 모델을 기반으로 하여 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 도립진자 시스템에 대한 수학적 동적모델을 구성하고 5절에서는 이러한 인자와 스칼라 이득 값을 이용한 다양한 시뮬레이션 결과를 통하여 잡음인자의 연관성을 해석하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.801-808
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• 2007

MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권3호
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• pp.219-229
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• 2018

본 논문에서는 복수 Position Sensitive Detector(PSD) 센서와 IR Beacon Module(적외선 비콘 모듈)을 이용하여 우주비행체의 랑데부/도킹/군집 운용과 같은 근접 운용을 위한 칼만 필터 기반의 상대항법 알고리즘 연구를 수행한다. PSD 센서와 적외선 비콘 모듈은 각각 Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되어 위성의 상대 위치와 상대 자세 정보를 획득하여 위성간 근접운용에 사용한다. 각각의 상대 항법 기법의 성능을 비교 분석하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행한다. 상대항법 알고리즘에 사용된 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 광학적 모델링과 작동 원리를 기반으로 칼만필터의 측정 모델을 구성한다. 확장 칼만 필터(EKF)와 무향 칼만 필터(UKF)는 우주비행체의 병진 운동 및 회전 운동에 대한 운동학 및 동역학적 특성을 활용하는 측정 융합에 기반을 둔 확률론적 상대항법 기법으로 사용된다. EKF와 UKF, 두 필터의 상대 자세 및 상대 위치 추정 성능을 비교한다. Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되는 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 개수와 상대항법기법의 변화에 따른 수치 시뮬레이션을 수행하여 성능 변화를 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.263-273
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• 2008

위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.