• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.161-166
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• 2006

Localization of mobile agent within a sensing network is a fundamental requirement for many applications, using networked navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, This paper describes a networked sensor-based navigation method in an indoor environment for an autonomous mobile robot which can navigate and avoid obstacle. In this method, the self-localization of the robot is done with a model-based vision system using networked sensors, and nonstop navigation is realized by a Kalman filter-based STSF(Space and Time Sensor Fusion) method. Stationary obstacles and moving obstacles are avoided with networked sensor data such as CCD camera and sonar ring. We will report on experiments in a hallway using the Pioneer-DX robot. In addition to that, the localization has inevitable uncertainties in the features and in the robot position estimation. Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And Extensive experiments with a robot and a sensor network confirm the validity of the approach.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.96-107
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• 2014

Tracking the tactical object is a fundamental affair in network-equipped modern warfare. Geodetic coordinate system based on longitude, latitude, and height is suitable to represent the location of tactical objects considering multi platform data fusion. The motion of tactical object described as a dynamic model requires an appropriate filtering to overcome the system and measurement noise in acquiring information from multiple sensors. This paper introduces the filter suitable for multi-sensor data fusion and tactical object tracking, particularly the unscented transform(UT) and its detail. The UT in Unscented Kalman Filter(UKF) uses a few samples to estimate nonlinear-propagated statistic parameters, and UT has better performance and complexity than the conventional linearization method. We show the effects of UT-based filtering via simulation considering practical tactical object tracking scenario.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.63-69
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• 2020

The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8A호
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• pp.723-729
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• 2011

미 연방통신위원회 FCC가 디지털 방송 전환으로 인해 발생되는 유휴 주파수 대해 비면허 시스템의 사용을 허가함에 따라 비면허 시스템은 사용에 앞서 데이터베이스 혹은 센싱 정보를 통해 면허 사용자로의 간섭을 방지하도록 하고 있다. 미국 디지털 TV 표준인 ATSC 신호는 특정 주파수에 강한 파일럿 신호를 포함하고 있어 센싱 알고리즘들은 이 파일럿 신호를 검출하는 메카니즘으로 연구되어 왔으나 페이딩 등의 영향으로 파일럿 주파수 감쇄가 심한 경우에는 검출이 어려운 특징을 나타냈다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방식으로 수신 신호의 에너지를 가중치로 가지는 싸이클로 스테이셔너리 특성을 이용한 새로운 검출 알고리즘 및 데이터 통합 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 약한 파일럿을 가진 신호의 경우 기존 싸이클로 스테이셔너리 특성 최대값만을 이용한 결과보다 제안된 검출 방식을 적용하였을 때 90% 검출 성능 기준으로 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타났으며, 제안 검출 방식을 이용한 데이터 통합 방식의 경우에도 기존 방식에 비해 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타남으로써 이 방식을 적용할 경우 전송 휴지 기간 감소 흑은 검출 성능 향상 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.593-602
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• 2020

최근 스마트 팜에 대한 연구가 활발히 진행되면서 농작물을 효율적으로 재배하는 시스템들이 도입되고 있으며 에너지 절감을 위해 태양광, 지열, 풍력 발전과 같은 신재생에너지를 활용한 다양한 에너지 시스템들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 에너지 자립도와 작물재배 환경 향상을 제공하는 농작물 대상 신재생에너지 융합 시스템을 제안한다. 먼저 ICT기반의 데이터 수집을 위한 LPWA 기반 통신 노드, 게이트웨이를 제시한 다음 통신노드를 통해 에너지 데이터, 농작물 생육 데이터, 환경 데이터를 수집하여 빅 데이터로 구축하여 농작물 재배 환경 특성을 반영한 최적의 에너지 관리를 수행하는 통합 모니터링 서버를 제안한다. 제안된 시스템은 신재생에너지와 스마트 팜의 융합을 통해 저비용, 고품질의 농작물 생산에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-127
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• 2006

본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제30권8호
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• pp.919-926
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• 2006

To move in unknown or uncertain environment, a mobile robot must collect informations from various sensors and use it to construct a representation of the external world. Ultrasonic sensor can provide range data for this purpose in a simple cost-effective way. However conventional ultrasonic sensor system for a mobile robot are not sufficient for environment recognition because of their large beam opening angle, specular reflection. This paper describe on environmental perception algorithm which can solve these problems in case using ultrasonic sensor. The algorithm consist of two parts. One is to solve beam opening angle problem by fusion from multiple ultrasonic sensors. The other is to cope with specular reflection problem in wall line extract, which is based on Hough Transform. Experiments to verify the validity of the proposed algorithm are carried out, and the results are provided at last part in this paper.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권1호
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• pp.41-48
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• 2007

Latest advances in network sensor technology and state of the art of mobile robot, and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. In this study, as the preliminary step for developing a multi-purpose "Intelligent Space" platform to implement advanced technologies easily to realize smart services to human. We will give an explanation for the ISpace system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Instead we will focus on the main results with relevance to the DIND data fusion with CI of Intelligent Space. We will conclude by discussing some possible future extensions of ISpace. It is first dealt with the general principle of the navigation and guidance architecture, then the detailed functions tracking multiple objects, human detection and motion assessment, with the results from the simulations run.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.225-226
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• 2007

In the semiconductor manufacturing industry, the heterodyne laser interferometer plays as an ultra-precise measurement system. However, the heterodyne laser interferometer has some unwanted environmental error which is caused from refraction in the air. This is an obstacle to improve the measurement accuracy in nanometer scale. In this paper we propose a compensation algorithm based on Data Fusion method which reduces the environmental error in the heterodyne laser interferometer. Through some experiments, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in measurement accuracy.

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.177-195
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• 1998

지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.