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.
스쿨존에서 빈번하게 발생하는 어린이 안전사고에 능동적으로 대처하기 위해서는 상황 인식에 대한 자동화된 모듈에 대한 연구가 필요하다. 스쿨존과 같은 지역에서 차량의 진입, 어린이의 객체 인식, 그리고 GPS 좌표 정보를 기반으로 감시 시나리오를 구축하여, 전략화된 시나리오에 맞는 상황이 발생되었다고 판단되면 스쿨존 안전도를 높이기 위해 이에 대한 조치를 취하게 된다. 본 논문에서는 GPS 센서와 영상센서 그리고 네트워크에 연결된 모니터링 서버와의 통합을 기반으로 상황인식 방안을 연구하였다. 영상센서 부문과 GPS분석부문을 통해 상황인식을 객체분석을 수행하고 시나리오에 기반한 상황에 따라 능동적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
본 논문은 선박의 마그네틱컴파스와 자이로컴파스의 제한점을 극복하기 위하여 첨단 위성항법 방식인 GPS 시스템을 이용하여 고안된 GPS-Compass를 현재의 향상된 GPS 시스템 환경(2000. 5. 1 미국의 전격적인 SA 오차가 중지되어 정밀도가 7-8배 향상된 환경)을 적용하여 모델을 재검토하고 실험을 통하여 함정에서의 제2방위센서 사용 가능 여부를 확인하기 위하여 연구하였다. 따라서 본 논문에서는 GPS-Compass 구성을 위한 이론식을 정립하고 GPS-Compass 모델을 확인하여 이론적 검증을 하였고, 두 대의 GPS 수신기로 실험 장치를 구축하여 분석한 결과 선박의 제2방위 센서로서의 사용 가능 여부를 확인하였다.
The GPS(global positioning system) made up of 28 artificial satellites going round around the earth at a height of 20,000.Km is a system to determine the receiver's location by measuring the distance between the satellite and receivers using an electronic wave. Recently it's been widely used in various applications, such as a navigator, a surveying system, etc. In this paper, we propose a new algorithm to transform coordinates from GPS signals corresponding to various sizes of maps, and the application using this algorithm is also introduced. The algorithm is programmed by MFC on the WinCE 5.0 operating system, and the GPS receiver with a 20 channel high sensitivity and GPS microcontroller chip manufactured by SiRF Technology was used.
본 논문에서는 GPS 기반의 자율주행 군사로봇에 사용된 각종 센서들의 융합(Sensor Fusion)에 대하여 다루고 있다. GPS 를 통한 자율주행의 경우 GPS 의 성능에 따라 정확도 차이는 있으나 특별한 지형지물 없이 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 GPS 만 이용하여 자율주행 알고리즘을 구성하는 경우 로봇의 진행 방향을 특정하지 못한다는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RTK GPS 와 Lidar, IMU 센서를 ROS 환경에서 Robot_Localization 과 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 융합하는 방법에 대하여 다루었다.
최근 국내 구미 불산 누출사고 등과 같은 화학사고들이 많이 발생하면서 화학사고 대응체계 미흡으로 인한 사건 사례들이 발생하였다. 이러한 화학사고에 대한 대응체계를 4차산업혁명에 부합한 기술들을 접목시킴으로써 피해를 최소화 할 필요성이 있다고 판단되었다. 현재 국내의 화학사고 대응을 위해 다양한 센서를 기반으로 하천에서의 계측이 이루어지고 있으나, 아직은 빅데이터가 구축되기 전단계인 단계적 하천관리가 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 화학사고 시 유해물질이나 대체지표를 감지하고 측정할 수 있는 센서기술의 개발이 필요하다. 화학사고의 신속한 대응에 있어 다양한 센서를 기반으로 화학물질을 감지하고, 실시간으로 계측된 데이터들이 IoT망과 연계되어 실시간으로 정보를 제공할 수 있는 기술 개발의 필요성이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 하천의 유해화학물질 유출사고 발생 시 유해화학물질의 유출지점 및 유출량을 규명하고 하류 취수장 등 하천 주요지점에서의 유해화학물질 도달 시간, 기준 농도 초과여부를 예측하여 유출 사고에 대한 신속한 대응을 통해 피해가 최소화가 될 수 있도록 각종 수질센서 모듈, IoT 기술을 접목하여 고성능 GPS 전자부자 기술을 개발하고자 하였다.
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.
도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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