• 한국음향학회지
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• 제19권1호
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• pp.61-66
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• 2000

본 논문에서는 다중 3차원 근거리표적의 위치를 효과적으로 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 세 개의 부분 센서배열을 이용하여 기존의 3D MUSIC에서의 3차원 탐색을 3번의 1차원 탐색으로 대치함으로써 연산량을 감소시켰다. 각각의 부분센서배열에서 얻은 센서신호로부터 표적이 원거리에 있다고 가정하고 원거리 입체각을 추정하면 추정된 입체각은 실제 근거리 표적의 위치인 방위각, 고각, 거리의 함수로 주어진다. 그러므로 세 개의 부분센서배열로부터 얻은 세 개의 함수를 연립하여 풀면 실제 근거리표적의 위치를 추정할 수 있다. 또한 다중 표적의 경우, 추정치에 대하여 3차원 MUSIC 스펙트럼 값을 비교함으로써 연관 문제를 해결하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4B호
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• pp.378-385
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• 2011

본 논문에서는 제한된 실험 영역이 아닌 실제 영역에서 동적으로 비컨노드를 배치할 수 있는 3차원 삼각측량 알고리즘을 제안하고 이를 위치인식 시스템에 적용한 후 그 성능을 분석하였다. 비컨노드와 이동노드간의 거리를 계산함에 있어서 기존의 삼각측량법에서는 이들 노드간의 거리를 반지름으로 하는 3개의 원이 중첩되는 2차원 지점을 계산하지만, 제안하는 알고리즘에서는 3개의 구 표면이 중첩되는 3차원 지점을 계산하는 방법을 적용한다. 또한 제안하는 알고리즘에 의한 위치인식 시스템의 성능을 분석하기 위해 먼저 비컨노드의 배치형태를 실제의 모형으로 제작하고, 사면체인 실제 모형을 컴퓨터에서 시뮬레이션 할 수 있도록 이동노드의 거리 값 및 비컨노드 간의 임의의 거리 값 10개를 추출하여 모델링하였다. 그 다음 제안된 알고리즘과 2 차원 삼각측량법에 의해 계산된 각 이동노드의 2차원 좌표를 서로 비교하고, 제안하는 알고리즘의 3차원 좌표(z축)에 대한 위치정확도를 실제 모형의 3차원 좌표와 비교하여 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.686-692
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• 2006

This paper shows the calculation of 3D geometric information such as height, direction and distance under the constraints of a catadioptric camera system. The catadioptric camera system satisfies the single viewpoint constraints adopting hyperboloidal mirror. To calculate the 3D information with a single omni-directional image, the points are assumed to lie in perpendicular to the ground. The infinite plane is also detected as a circle from the structure of the mirror and camera. The analytic experiments verify the correctness of theory using real images taken in indoor environments like rooms or corridors. Thus, the experimental results show the applicability to calculate the 3D geometric information using single omni-directional images.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.397-410
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• 2016

This paper proposes a novel cooperative localization method for distributed wireless networks in 3-dimensional (3D) global positioning system (GPS) denied environments. The proposed method, which is referred to as hybrid ellipsoidal variational algorithm (HEVA), combines the use of non-parametric belief propagation (NBP) and variational Bayes (VB) to benefit from both the use of the rich information in NBP and compact communication size of a parametric form. InHEVA, two novel filters are also employed. The first one mitigates non-line-of-sight (NLoS) time-of-arrival (ToA) messages, permitting it to work well in high noise environments with NLoS bias while the second one decreases the number of calculations. Simulation results illustrate that HEVA significantly outperforms traditional NBP methods in localization while requires only 50% of their complexity. The superiority of VB over other clustering techniques is also shown.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.114-122
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• 2011

본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제9권1호
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• pp.1-9
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• 1998

정위적 방사선 수술과 신경외과적 수술분야 에서는 상호보완적인 영상정보를 얻기 위하여 컴퓨터 단층촬영 (CT), 자기공명영상 (MRI) 그리고 혈관조영촬영이 사용된다. 본 연구의 목적은 여러 영상장치와 다목적 QA(Quality Control) 팬톰을 이용하면서, 정위적 방사선수술 및 신경외과적 수술분 야에서 두경부내의 병소에 대한 모양, 크기, 위치를 정확하게 결정하기 위한 3 차원 정위 시스템을 개발하는 것이다. 목표물의 정확한 위치를 정의하기 위하여, Hitchcoke 정위 프레임과 컴퓨터 단층 촬영 (CT)/혈관 조영촬영용 위치측정 보조기구들을 3차원 공간상에 9개의 목표물을 가진 팬톰에 고정하였다. 컴퓨터 단층촬영과 혈관 조영촬영을 이용하여 얻은 기하학적 팬톰의 영상들을 이용하여, 목표물의 3차원 정위좌표를 얻기위한 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘에 의해 계산된 목표물들의 위치는 팬톰의 절대 좌표와 비교 되었고, 각 CT 영상에서의 목표물들은 뇌혈관촬영 영상위에 상호 중첩될 수 있도록 개발 되었다. 512$\times$512 메트릭스와 2mm 슬라이스 두께를 가진 컴퓨터 단층촬영에 있어서는 1.02$\pm$0.17 mm의 평균거리오차를 보였고, 혈관 조영촬영인 경우에는 0.41$\pm$0.05mm 의 평균거리오차를 보였다. 목표물의 위치를 결정하는데 있어서 결과로 나온 정확도는 개발된 시스템이 정위적 방사선수술과 신경외과적수술을 위해 충분히 신뢰성이 있음을 확인해주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2263-2268
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• 2010

본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.448-457
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• 2006

일반적으로 3D 입체음향을 생성하기 위해서는 소리가 음원으로부터 청자의 두 귀에 이르는 정보를 포함하고 있는 머리전달함수를 사용한다. 그러나 HRTF의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추상에서는 앞/뒤 방향지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 이에 본 논문에서는 인간의 청각특성에 따른 여기에너지를 이용하여 앞/뒤 음상정위의 특성을 개선하는 방법을 제안하고자 한다. 서로 대칭되는 각 HRTF의 여기 에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 에너지의 비율을 추출하는 방식으로써 각 HRTF의 스펙트럼 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통해서 제안한 방식이 기존 방법보다 방향감을 개선시킴을 확인할 수 있었다.

• 동력기계공학회지
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• 제17권5호
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• pp.100-111
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• 2013

Indoor real-time positioning for multiple targets is required to realize human-robot symbiosis. This study firstly presents positioning accuracy on an autonomous mobile robot controlled by 3-D coordinates that is obtained by a real-time indoor positioning system with spread spectrum (SS) ultrasonic signals communicated by code-division multiple access. Although many positioning systems have been investigated, the positioning system with the SS ultrasonic signals can measure identified multiple 3-D positions in every 70 ms with noise tolerance and error within 100 mm. This system is also robust to occlusion and environmental changes. However, thus far, the positioning errors in an autonomous mobile robot, controlled by these systems using the SS ultrasonic signals, have not been evaluated as an experimental study. Therefore, a positioning experiment for trajectory control is conducted using an autonomous mobile robot and our positioning system. The effectiveness of this positioning method for robot self-localization is shown, from this experiment, because the average control error between the target position and the robot's position at 29 mm is obtained.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.536-538
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• 2006

The most important factor of mobile robot is to build a map for surrounding environment and estimate its localization. This paper proposes a real-time localization and map building method through 3-D reconstruction using scale invariant feature from monocular camera. Mobile robot attached monocular camera looking wall extracts scale invariant features in each image using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) as it follows wall. Matching is carried out by the extracted features and matching feature map that is transformed into absolute coordinates using 3-D reconstruction of point and geometrical analysis of surrounding environment build, and store it map database. After finished feature map building, the robot finds some points matched with previous feature map and find its pose by affine parameter in real time. Position error of the proposed method was maximum. 8cm and angle error was within $10^{\circ}$.