파랑 관측 자료는 인간이 바다에서 활동을 하는데 있어 아주 중요한 정보임에도 불구하고, 국내에서는 파랑 관측 장비에 대한 기술 개발이나 연구가 부족한 형편이다. 본 연구는 Single GPS를 이용한 파고 관측 자료의 정확한 품질을 평가하기 위해 장기간 비교 관측을 실시하였다. 가속도센서(Hippy-40)와 GPS센서(Mose-1000)의 비교 관측 결과, 유의파고의 상관계수는 0.997이며, 유의파 주기의 상관계수도 0.990으로 거의 일치하고 있다. 또한 BIAS에서도 유의파고는 0.014 m, 유의파주기는 -0.212초로 거의 차이가 없는 것으로 평가되었다. 이러한 결과는 GPS를 이용한 파고 관측 자료의 품질이 아주 우수한 것으로 평가되는 것이다.
센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map, 공공데이터를 활용해 사용자 주변의 최저가 업소를 맵에 표기하는 애플리케이션을 개발한다. 이 애플리케이션은 휴대폰 인증을 통한 회원가입 기능을 구현하였으며 안드로이드 GPS 센서를 이용하여 현재 사용자의 위치 주변의 최저가 업소들을 표기한다. 또한 사용자가 검색하고자 하는 업소의 업종을 선택하면 맵에 선택한 업종과 같은 업소들의 위치에 마커를 표시하고 마커를 클릭 시 업소명, 대표메뉴, 가격 등의 정보를 볼 수 있다.
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map 기반의 러닝 운동을 효율적으로 할 수 있는 애플리케이션을 개발한다. 이 애플리케이션은 안드로이드의 GPS 센서를 이용하여 사용자의 위치, 달리는 속도(Km/h), 이동 거리(Km)를 기록하고 페이스 계산을 통해 사용자의 운동 목표량에 도달하도록 도와준다. 그리고 Google Map을 사용하여 사용자의 러닝 경로를 시각화하여 지도에 표시한다. 또한 이전의 운동 기록을 저장하여 효과적인 러닝 플랜을 세울 수 있도록 한다.
철골공사는 고소에서 작업을 하며 많은 위험요소가 따르며, 안전성과 생산성을 향상시키기 위해 로보틱 크레인개발을 위한 프로젝트가 진행되었다. 그 첫 번째 단계로서 실시간 양중위치를 추적하는 시스템을 개발하였는데, 본 연구에서는 이를 위하여 x, y, z 좌표를 쉽게 얻을 수 있는 GPS 센서를 사용하였다. 또한, 본 연구에서는 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 2대의 GPS센서를 사용하였으며, RF모뎀을 이용한 무선인식 태그와 함께 통합된 양중경로 추적 시스템을 개발하였다. 개발된 무선인식 태그와 RF모뎀 기반의 GPS 센서는 함께 최대 1 km까지 안정적으로 신호를 전송할 수 있으며, GPS의 상대측위기법을 사용하여 그 오차를 평균 0.61 m까지 줄일 수 있다.
차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
통합 항법 시스템 구현시 각 센서 측정치의 동기를 맞추어 칼만 필터의 상태변호를 갱신을 해야 하지만, 상용 센서를 사용 할 경우 각 센서 측정치의 출력 동기를 맞추기 어려울 뿐만 아니라, 통합 항법 컴퓨터까지의 전송 과정에서 지연시간이 생기므로 특히 고기동 항체에서는 센서측정치 비동기로 인하여 항법 성능이 저하가 커진다. 본 논문에서는 GPS/INS/Magnetic compass 통합 항번 시스템의 동기 방법을 제안한다. 이 방법은 센서 하드웨어의 변경이 필요 없이 동기를 맞출 수 있어 상용 센서를 사용하여 항법 시스템을 개발할 때 유용하게 사용 할 수 있다. 이 방법의 성능을 검증하기 위해 고속 항체의 시나리오 구성하고 모의실험을 통해 유효성을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에 내장된 중력 센서와 GPS 센서, NFC 태그를 활용한 조난 방지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 중력 센서를 통해 사용자의 움직임을 감지하고 GPS 센서를 사용해 사용자의 위치 정보를 확인하여 필요에 따라 회원가입 시 등록한 보호자에게 문자 메시지를 전송하거나 신고할 수 있도록 구현한다. 또한 등산 중 길을 잃었을 경우, NFC 태그를 통해 등산로의 정보를 이미지로 확인할 수 있도록 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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