• 한국항행학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-6
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• 2015

전 세계적으로 급속하게 증가하는 항공교통량으로 인해 ICAO는 기존의 항행장비를 위성항법 기반으로 대체해 나가고 있으며, 이의 일환으로 기존의 ILS를 이용한 이착륙 서비스를 GBAS 로 대체할 계획을 수립 하였다. GBAS는 활주로까지 항공기를 유도하는 정밀 접근 서비스와 공항 주위의 정밀위치정보 서비스를 제공하는 위성항법 보강시스템을 이용하여 ILS와 달리 한 개의 시스템으로 활주로의 수에 관계없이 요구 성능을 제공할 수 있으며 curved approach가 가능하다는 장점을 보유하고 있다. 본 논문에서는 태안비행장 비행시험을 통한 ILS접근 절차와 GBAS curved approach절차를 비교하여 비행시간 단축 및 연료 감소효과를 분석하였으며 실제 비행시험을 통하여 이를 측정 확인 하였다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권5호
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• pp.545-554
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• 2005

Passive velocity field control (PVFC) was previously developed for fully mechanical systems, in which the motion task was specified by behaviors in terms of a velocity field and the closed-loop was passive with respect to the supply rate given by the environment input. However, the PVFC was only applied to a single manipulator. The proposed control law was derived geometrically and the geometric and robustness properties of the closed-loop system were also analyzed. In this paper, we propose a virtual passivity-based algorithm to apply decentralized control to multiple 3­wheeled mobile robotic systems whose subsystems are under nonholonomic constraints and convey a common rigid object in a horizontal plain. Moreover, it is shown that multiple robot systems ensure stability and the velocities of augmented systems converge to a scaled multiple of each desired velocity field for cooperative mobile robot systems. Finally, the application of proposed virtual passivity-based decentralized algorithm via system augmentation is applied to trace a circle and the simulation results is presented in order to show effectiveness for the decentralized control algorithm proposed in this research.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.15-19
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• 2006

GPS has been increasingly exploited to provide positioning and navigation solutions for a variety of applications. In vessel berthing application, however, there are stringent requirements in terms of positioning accuracy, availability and integrity that cannot be satisfied by GPS alone. This is because the performance of satellite-based positioning and navigation systems are heavily dependent on both the number and the geometric distribution of satellite tracked by receivers. Due to the limited number of GPS satellites, a sufficient number of ‘visible’ satellites cannot be sometimes guaranteed. This paper discusses some issues associated with the implementation of ground-based pseudolite augmentation for vessel berthing. Pseudolite means small transmitter that transmits GPS-like signals in local area. Actually, pseudolite can play three different roles in GPS augmentation scheme, depending on the operational conditions. Firstly, in the case of kinematic GPS operation where there are no signal blockages, and more than five satellites are available, additional pseudolites strengthen the GPS satellite-pseudolite geometry, and more accurate and reliable positioning solution can be achieved. Secondly, in the case when there are adverse GPS operational environments in which the number of tracked satellites is less than four, pseudolites can complement the GPS signals. In the third case, GPS signals are completely unavailable, such as when operated indoor. In such cases the pseudolites can replace the satellite constellation. However, the first role will be considered in this paper, since more than four satellite signals can usually be tracked in most marine applications. This paper presents that the pseudolite-augmented precise positioning system can provides continuous centimeter-level positioning accuracy through comparison analysis of RDOP simulation result of the GPS satellite constellation and the pseudolite-augmented GPS satellite constellation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.57-66
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• 2023

본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천 과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이 결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는 각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터 증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에 반영하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.197-200
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• 2008

위성항법보강시스템은 위성항법시스템 (GNSS : Global Navigation Satellite System)의 측정값에 오차 성분을 제거하여 정밀한 항법 정보를 제공한다. 하지만 기준국과 이동국 사이의 공통오차는 제거할 수 있지만 전리층, 대류층, 신호잡음 등에 의해 발생하는 노이즈 성분의 비 공통오차는 제거할 수 없다. 본 논문에서는 다중 기준국을 사용하여 유동적인 전리층 및 대류층 습윤 증기량에 따라 비공통오차의 증가를 위치 오차 분산 변화를 통해 확인하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제3권1호
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• pp.25-30
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• 2014

Differential Global Positioning System-Correction Projection (DGPS-CP) algorithm, which has been suggested as a method of correcting pre-calculated position error by projecting range-domain correction to positional domain, is a method to improve the accuracy performance of a low price GPS receiver to 1 to 3 m, which is equivalent to that of DGPS, just by using a software program without changing the hardware. However, when DGPS-CP algorithm is actually realized, the error is not completely eliminated in a case where a reference station does not provide correction of some satellites among the visible satellites used in user positioning. In this study, the problem of decreased performance due to the difference in visible satellites between a user and a reference station was solved by applying the Multifunctional Transport Satellites (MTSAT) based Augmentation System (MASA) correction to DGPS-CP, instead of local DGPS correction, by using the Satellite Based Augmentation System (SBAS) operated in Japan. The experimental results showed that the accuracy was improved by 25 cm in the horizontal root mean square (RMS) and by 20 cm in the vertical RMS in comparison to that of the conventional DGPS-CP.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.75-82
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• 2011

본 연구에서는 기존 위성항법시스템의 경우 고가의 장비보유, 통신장애에 따른 이용의 제한 등의 단점을 보완할 수 있는 광역보정위성항법시스템인 위성기반보정시스템(SBAS: Satellite Based Augmentation System)의 하나인 OmniSTAR의 개요, 고정해에의 수렴시간(convergence time)을 분석한 결과, 동적모드(Dynamic mode)에서 약 39분, 정적모드(Static mode)에서 약 28분 소요되는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 높은 정확도를 요구하지 않는 위치기반서비스(LBS: Location Based Service) 분야, 모바일 측위분야, 공간정보산업분야에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1045-1050
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• 2008

위성항법보강시스템은 위성항법시스템 (GNSS : Global Navigation Satellite System)의 측정값에 오차 성분을 제거하여 정밀한 항법 정보를 제공한다. 하지만 기준국과 이동국 사이의 공통오차(전리층 지연, 대류층지연, 위성 시계오차, 궤도력 오차)는 제거할 수 있지만 전리층, 대류층, 신호잡음 등에 의해 발생하는 노이즈 성분의 비공통 오차는 제거 할 수 없다. 비공통오차는 항법정보의 오차를 발생하여, 항공기가 잘못된 위치 정보를 사용할 수 있으며, 특히 이 착륙시에 잘못된 항법정보는 항공기 안전에 심각한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 다중 기준국을 사용하여 유동적인 전리층 및 대류층 습윤 증기량에 따라 비공통오차의 증가를 위치 오차 분산 변화를 통해 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.206-214
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• 2022

The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.

• 센서학회지
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• 제33권1호
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• pp.18-23
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• 2024

Humanoid robots, designed to interact in human environments, require stable mobility to ensure safety. When a humanoid robot falls, it causes damage, breakdown, and potential harm to the robot. Therefore, fall detection is critical to preventing the robot from falling. Prevention of falling of a humanoid robot requires an operator controlling a crane. For efficient and safe walking control experiments, a system that can replace a crane operator is needed. To replace such a crane operator, it is essential to detect the falling conditions of humanoid robots. In this study, we propose falling detection methods using Convolution Neural Network (CNN) model. The image data of a humanoid robot are collected from various angles and environments. A large amount of data is collected by dividing video data into frames per second, and data augmentation techniques are used. The effectiveness of the proposed CNN model is verified by the experiments with the humanoid robot MAX-E1.