• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.119-124
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• 2014

송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.527-532
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• 2013

깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.55-61
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• 2009

본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크와 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 실내에서의 이동로봇에 위치를 인식하고 이를 바탕으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템 개발을 제안한다. 사용한 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 ZigBee 기반으로 위치 인식 엔진을 탑재하고 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호를 사용하여 노드간의 거리를 측정한다. 본 논문에서는 노드 간의 정확한 거리 정보를 얻고 이를 바탕으로 위치를 추정하기 위해 실험 입 출력 데이터를 가지고 퍼지 모델을 구하였고 거리의 오차를 수정하였다. 또한, RSSI 값의 부정확으로 인한 위치 인식의 오류를 보정하기 위해 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 이동로봇의 좌표를 구하고 이를 위치 좌표의 보정에 사용하여 위치 인식의 정확성을 개선하였다. 제안된 방법에 의한 위치 인식을 기반으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템을 개발하였다. 제안된 방법이 USN에 의해 추정된 위치 정보만을 사용하는 경우보다 정확하게 이동로봇의 위치를 추정하고 인터넷을 통한 원격 주행이 가능함을 보였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-99
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• 2024

Collision avoidance system is important to improve the robustness and functional safety of autonomous vehicles. This paper proposes an object-level distance estimation method to develop a collision avoidance system, and it is applied to golfcarts utilized in country club environments. To improve the detection accuracy, we continually trained an object detection model based on pseudo labels generated by a pre-trained detector. Moreover, we propose object-aware depth estimation (OADE) method which trains a depth model focusing on object regions. In the OADE algorithm, we generated dense depth information for object regions by utilizing detection results and sparse LiDAR points, and it is referred to as object-aware LiDAR projection (OALP). By using the OALP maps, a depth estimation model was trained by backpropagating more gradients of the loss on object regions. Experiments were conducted on our custom dataset, which was collected for the travel distance of 22 km on 54 holes in three country clubs under various weather conditions. The precision and recall rate were respectively improved from 70.5% and 49.1% to 95.3% and 92.1% after the continual learning with pseudo labels. Moreover, the OADE algorithm reduces the absolute relative error from 4.76% to 4.27% for estimating distances to obstacles.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권3호
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• pp.18-25
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• 2007

센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.247-256
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• 2012

최근 온실가스 배출량에 대한 국제적 이슈가 지속적으로 대두되어 왔다. 본 연구는 이동 배출원중에서 도로교통부분에 대한 배출량을 산출하는데 필요한 연료소비량 산정에 관한 통계적인 기법들을 비교한 것이다. 지금까지 연료소비량을 산정하는데 단순히 연료공급량 또는 주행거리에 의한 방법으로 초점을 두어왔다. 그러나 연료공급량을 토대로 산출된 배출량은 다양한 차량 및 연식을 반영하지 못한다. 본 연구는 통계적 관점에서 주행거리와 연비를 조합한 각 차량의 연료소비량 및 모든 차량의 소비한 총연료소비량의 추정에 적용되는 방법들을 나열하고 비교한다. 또한 향후 연구로 제시된 일부 방법들에 대해서 차량 및 연식을 고려한 연료소비량의 추정에 관한 현실적인 적용방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.104-113
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• 2022

본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.533-535
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• 2003

The Euclidean distance is sensitive to the absolute offsets of time sequences, so it is not a suitable similarity measure in terms of shape. In this paper. we propose an indexing scheme for efficient matching and retrieval of time sequences based on the minimum distance. The minimum distance can give a better estimation of similarity in shape between two time sequences. Our indexing scheme can match time sequences of similar shapes irrespective of their vortical positions and guarantees no false dismissals

• 대한조선학회논문집
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• 제58권6호
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• pp.424-430
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• 2021

Fire localization is a key mission that must be preceded for an autonomous fire suppression system. Although studies using a variety of sensors for the localization are actively being conducted, the fire localization is still unfinished due to the high cost and low performance. This paper presents the modeling and simulation of the fire localization estimation using Bayesian estimation to determine the probabilistic location of the fire. To minimize the risk of fire accidents as well as the time and cost of preparing and executing live fire tests, a 40m × 40m-virtual space is created, where two ultraviolet sensors are simulated to rotate horizontally to collect ultraviolet signals. In addition, Bayesian estimation is executed to compute the probability of the fire location by considering both sensor errors and uncertainty under fire environments. For the validation of the proposed method, sixteen fires were simulated in different locations and evaluated by calculating the difference in distance between simulated and estimated fire locations. As a result, the proposed method demonstrates reliable outputs, showing that the error distribution tendency widens as the radial distance between the sensor and the fire increases.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.378-386
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• 2017

해양무기체계 연구개발 과정에 있어서 정량적 시험평가를 수행하기 위해 수중에서 기동하는 표적과 계측 장비간의 거리측정이 요구된다. 일반적으로 정확하게 동기화된 송 수신기 사이의 전송 시간차를 측정하는 단방향 ToA(Time of Arrival) 기법을 이용하여 목표물의 거리를 측정한다. 하지만 수신된 신호는 다중경로의 영향으로 왜곡되어 거리 추정 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 음선 기반의 블라인드 디컨볼루션 기법을 사용하여 수신된 각 데이터 프레임으로부터 시변하는 복합 수중 채널 함수를 추정하고 추정된 시변 전달 함수를 시역전하여 다중경로 현상을 제거한다. 제안된 기법으로 시뮬레이션 및 해상실험을 진행하였을 때, 기존의 ToA 기법보다 거리 추정 성능이 향상되는 결과를 확인하였다.