• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제4권3호
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• pp.141-150
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• 2015

In this study, a Global Navigation Satellite System (GNSS) / Inertial Navigation System (INS) / odometer / barometer integrated navigation system that uses a commercial navigation device including Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) accelerometer and gyroscope in addition to GNSS, odometer information obtained from a vehicle, and a separate MEMS barometer sensor was implemented, and the performance was verified. In the case of GNSS and GNSS/INS integrated navigation system that are generally used in a navigation device, the performance would deteriorate in areas where GNSS signals are not available. Therefore, an integrated navigation system that calculates a better navigation solution in areas where GNSS signals are not available compared to general GNSS/INS by correcting the velocity error of GNSS/INS using an odometer and by correcting the cumulative altitude error of GNSS/INS using a barometer was suggested. To verify the performance of the navigation system, a commercial navigation device (Softman, Hyundai Mnsoft, http://www.hyundai-mnsoft.com) and a barometer sensor (ST Company) were installed at a vehicle, and an actual driving test was performed. To examine the performance of the algorithm, the navigation solutions of general GNSS/INS and the GNSS/INS/odometer/barometer integrated navigation system were compared in an area where GNSS signals are not available. As a result, a navigation solution that has a smaller position error than that of GNSS/INS could be obtained in the area where GNSS signals are not available.

• 센서학회지
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• 제25권3호
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• pp.202-207
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• 2016

Estimation of vertical position is critical in applications of sports science and fall detection and also controls of unmanned aerial vehicles and motor boats. Due to low accuracy of GPS(global positioning system) in the vertical direction, the integration of IMU(inertial measurement unit) with the GPS is not suitable for the vertical position estimation. This paper investigates an IMU-barometer integration for estimation of vertical position (as well as vertical velocity). In particular, a new two-step Kalman/complementary filter is proposed for accurate and efficient estimation using 6-axis IMU and barometer signals. The two-step filter is composed of (i) a Kalman filter that estimates vertical acceleration via tilt orientation of the sensor using the IMU signals and (ii) a complementary filter that estimates vertical position using the barometer signal and the vertical acceleration from the first step. The estimation performance was evaluated against a reference optical motion capture system. In the experimental results, the averaged estimation error of the proposed method was 19.7 cm while that of the raw barometer signal was 43.4 cm.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.65-72
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• 2010

본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권4호
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• pp.387-395
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• 2020

Accuracy of an integrated Global Positioning System (GPS) / Inertial Navigation System (INS) relies heavily on the visibility of GPS satellites. Especially, its accuracy is dramatically degraded in urban canyon due to signal obstructions due to large structures. In this paper, we propose a new integrated positioning system that effectively combines INS, GPS, ultrasonic sensor, and barometer in GPS-denied environments. In the proposed system, the ultrasonic sensor provides velocity information along the forward direction of moving vehicle. The barometer output provides height information compensated for the pressure variation due to fast vehicle movements. To evaluate the performance of the proposed system, an experiment was carried out by mounting the proposed system on a test car. By the experiment result, it was confirmed that the proposed system bears good potential to maintain positioning accuracy in harsh urban environments.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.63-71
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• 2022

압력계는 고도 산출에 이용되어왔으며 기술의 발달로 큰 부피를 가지던 압력계는 현재 수 mm~cm정도의 크기로 축소되었다. 압력계를 이용한 고도 산출은 기준 압력과 압력계로 얻어진 압력간 관계를 이용하여 진행되며, 이를 위해 기압계의 사전 보정이 필수적이다. 또한 압력계는 생산과정 특성상 실제 압력과 일정 수준의 바이어스가 존재하며, 많은 스마트폰 제조사들은 이를 제조 과정에서 보정하는 것으로 추정되나 환경변수에 의한 오차는 그 특성상 사전에 보정하기 불가능하다는 단점이 있다. 해당 연구에서는 정적 기준국을 이용한 압력계 보정정보 생성론을 확장하여 이동하는 드론에서 보정 정보를 생성하여 이를 적용함으로써 압력계를 이용한 고도 산출을 목표로 하였으며 실험을 통해 드론 보정정보의 생성 및 적용이 가능함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.937-943
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• 2016

Vertical velocity is critical in many areas, such as the control of unmanned aerial vehicles, fall detection, and virtual reality. Conventionally, the integration of GPS (Global Positioning System) with an IMU (Inertial Measurement Unit) was popular for the estimation of vertical components. However, GPS cannot work well indoors and, more importantly, has low accuracy in the vertical direction. In order to overcome these issues, IMU-barometer integration has been suggested instead of IMU-GPS integration. This paper proposes a new complementary filter for the estimation of vertical velocity based on IMU-barometer integration. The proposed complementary filter is designed to minimize drift error in the estimated velocity by adding PID control in addition to a zero velocity update technique.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.47-53
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• 2006

본 연구에서는, 보행자의 연속적이고 정확한 위치결정을 위한 보행자 측위시스템의 알고리즘을 소개하고 그 정확도를 분석하였다. 다양한 환경에서의 GPS 신호의 두절에 따른 위치의 불연속성을 해결하기 위하여, GPS, INS, 기압계와 방위계를 강결합의 형태인 중앙 집중형 칼만필터에서 융합하였다. 특히, 저가의 실질적인 시스템을 구성하기 위하여, MEMS IMU를 사용하였고, 실시간 계산의 용이성을 위하여 의사거리를 처리하였다. 이때 저가기기의 선택에 따른 높이와 방위값의 정확도를 보완하기 위하여 압력계와 방위계로부터 측정된 값을 이용한다. 편이, 스케일 오차 등의 상세한 수학적 모델과 융합방법을 소개하였고, 그 결과를 고성능의 GPS/INS 로부터 나온 결과와 비교 검토하였다. 특히 GPS 신호가 단절되었을 경우에 대한 위치 및 자세의 결과 비교를 통하여 위치 획득 정확도 및 가능성을 분석하였고, 향후 연구 방향을 소개하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-17
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• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.37-43
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• 2020

스마트폰 기반의 추적은 다양한 시나리오에서 널리 연구되어왔다. 그러나 우리가 아는 한, GPS 신호 및 무선 인프라가 항상 이용 가능하지 않는 지하 대중교통 시스템의 추적 문제를 해결한 연구는 극소수에 불과하다. 전동차의 위치를 아는 것은 지하철 승객에게 유용한 서비스를 개발하는데 필요하다. 따라서 지하철 승객을 대상으로 스마트폰 센서를 이용하여 모션 상태 및 정차역을 추정하는 방법이 연구되고 있다. 이 논문에서는 스마트폰의 기압계와 자기 센서를 이용하는 추적 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 먼저 기압의 변동 및 자기장의 세기에 따라 전동차가 운행하는지 정차하는지를 추정한다. 그 다음에 고도 값과 자기장 값으로 전동차가 정차하는 정확한 역을 추정한다. 우리는 서울의 지하철 5호선 데이터를 사용하여 제안된 방법을 평가했다. 이전 방법과 비교하여 제안된 방법은 더 높은 정확성을 얻었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권10호
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• pp.1002-1009
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• 2009

본 논문에서는 저가의 스트랩다운 센서 및 탐색기 기반의 정밀한 유도필터 설계를 다룬다. 고려된 스트랩다운 센서는 3축의 가속도계와 자이로로 구성된 IMU, 3 축 자기장계 및 압력고도계이다. 유도탄의 위치, 속도, 자세 및 압력고도계의 바이어스 오차가 유도필터의 상태변수로 고려된다. 상태방정식 및 측정방정식의 비선형성이 크기 때문에 UKF(Unscented Kalman Filter)를 도입한다. 제안된 유도필터는 표적 위치오차가 없을 경우 항법필터로 동작한다. 표적오차가 존재하는 경우에도 유도탄-표적간 상대 정보를 정확히 추정함으로서 정밀한 유도성능을 보장한다. 특수한 교전상황에서는 유도필터의 가관측성 문제가 발생함이 확인되었다.