• 한국통신학회논문지
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• 제31권7B호
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• pp.595-601
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• 2006

이 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 절대 위치 좌표를 제공할 수 있는 초음파 위치인식 시스템에 관한 것이다. 무선(RF: Radio Frequency) 신호에 의해 동기화된 다수의 고정된 발신기가 순차적으로 초음파를 발신하며, 초음파 신호들을 수신한 수신기에서 TOF를 파악하여 이를 거리로 환산한 다음 위치정보를 계산한다. 초음파의 전파시간(TOF: Time of Flight)은 주기인식 방법을 통해 파악한다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 인식 영역의 확장을 위해 셀 매칭 기법과 부호화된 초음파 기법을 제안한다. 초음파 위치인식 시스템인 U-SAT을 사용하여 주기인식 기법의 유용성을 입증하기 위하여 다양한 거리에서 실험을 수행하였다. 또한 셀 매칭 기법에 의한 영역 확장에서도 위치 측정의 정확도를 검증하였으며 부호화된 초음파 기법의 분석으로 그 유용성도 입증하였다. 그 결과로 인해 저가격, 높은 갱신율, 그리고 상대적으로 뛰어난 정밀도의 입장에서 GPS가 적용될 수 없는 환경에서의 유비쿼터스 컴퓨팅의 위치인식 시스템으로서의 가능성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권3호
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• pp.74-82
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• 2011

본 논문연구에서는 군용 무인차량과 보병의 위치를 실시간으로 추적하여 충돌을 방지하기 위한 제어시스템을 개발하였다. 개발된 제어시스템은 무선장비들의 위치를 추적하기 위하여 저비용의 RSS 측정값을 사용하였다. 다중경로 환경에서 장비들 위치 추적의 정확성을 향상시키기 위하여 수학적 평균 필터링 과정을 거쳐서 RSS 행렬 값들을 계산하였다. 또한 무선통신 환경에서 빈번히 발생하는 손실된 패킷의 복구 또는 대체를 위하여 퍼지 규칙 선행 알고리즘을 개발하였다. 무선장비들 사이의 거리 정보를 기반으로 무선장비의 위치를 추적하기 위하여 그라디언트(gradient) 알고리즘과 기하학적 삼각 추적 알고리즘을 개발하였다. 성능 평가를 위하여 기하학적 삼각 추적 알고리즘의 위치 추적 결과를 GPS에 의한 위치와 그라디언트 알고리즘의 위치 추적 결과와 비교 분석하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권1호
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• pp.37-42
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• 2018

This paper proposed a microstrip antenna that can perform jamming of satellite signals from the GPS L5, GLONASS G3, BDS B2 frequency bands (1164 - 1217 MHz) that are employed mainly for military purposes among the GNSS frequencies using unmanned aircrafts over the enemy's sky in time of emergency. The single element in the proposed antenna can be easily mounted to unmanned aircrafts. This study analyzed the characteristics of miniaturization and beam of radiating elements by applying the image theories and perturbation effect to satisfy the uniform level at ${\pm}45^{\circ}$ of beam steering goal due to the phase delay after antenna array. The designed microstrip antenna had a miniaturized radiating element area (x-y plane), which was reduced by 76.3% compared to that of basic microstrip antenna, and its beam width was $190^{\circ}$ in the E-plane and $140^{\circ}$ in the H plane. In addition, the simulation was conducted to determine the characteristics due to the phase delay by arranging the designed single microstrip antenna by $1{\times}4$ array and the results showed that beam steering of ${\pm}45^{\circ}$ is possible in the H-plane on the basis of $0^{\circ}$. Thus, the proposed antenna was verified to be effective in satellite signal jamming in the air as it was attached to the lower end of unmanned aircrafts.

• Spatial Information Research
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• 제16권3호
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• pp.373-383
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• 2008

지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.101-115
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• 2018

The Long Valley area and its surroundings are part of a major volcano system where inflation occurred in the resurgent dome in the 1990s. We used ENVISAT data to monitor surface deformation of the Long Valley area and its surroundings after the inflation, from 2003-2010. To retrieve the time series of the deformation, we applied the refined Small BAseline Subset (SBAS) algorithm which is improved using an iterative approach to minimize unwrapping error. Moreover, ascending and descending data were used to decompose the horizontal and vertical deformation in detail. To confirm refined SBAS results, we used GPS dataset. The InSAR errors are estimated as ${\pm}1.0mm/yr$ and ${\pm}0.8mm/yr$ from ascending and descending tracks, respectively. Compare to the previous study of 1990s over the Long Valley and its surroundings, Paoha Island and CASA geothermal area still subside. The deformation pattern in the Long Valley area during the study period (2003-2010) went through both subsidence (2003-2007) and slow uplift(2007-2010) episodes. Our research also shows no deformation signal near McGee Creek. Our study provided a better understanding of the surface changes of the indicators in the 1990s and 2000s.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.851-853
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• 2013

최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.33-41
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• 2008

텔레매틱스 시스템의 기능 중 현실적으로 상품성 있는 기능으로 "차량 원격 진단 기능", "운전 패턴 분석 기능"이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 차량 신호 인터페이스 기술, 자가 진단 인터페이스 기술, 가속도/자이로 센서 인터페이스 기술, PS 신호 처리 기술, 운전 패턴 분석 기술, 무선통신(CDMA) 처리 기술 등이 사용된다. 이러한 기술을 기반으로 본 논문에서는 차량 주행 중에 자각의 EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG 능에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고, 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신(CDMA)을 통해 정보센터로 전송하여 이를 DB화함으로써 효율적 차량 관리 및 운전자 관리가 가능하다. 본 연구는 이러한 차량 원격진단 및 운전 패턴 분석기능을 구현하는 H/W와 S/W를 설계 및 제작하고 실차 시험을 통해 이를 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8A호
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• pp.633-643
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• 2003

UWB 임펄스 신호는 매우 짧은 펄스폭과 초광대역을 가지며 기존의 다른 시스템들과 같은 주파수 스펙트럼을 공유한다. FCC에서는 UWB 시스템이 GPS와 같은 타 시스템들과 간섭을 일으킬 수 있다는 가능성 때문에 UWB 시스템의 주파수 대역을 3.1㎓이상에서 사용하도록 제한하였다. 본 논문에서는 간섭을 제거하기 위해 시간적으로 엄격히 제한하고, 동시에 3.1㎓에서 10.6 ㎓의 주파수 대역에 신호 전력 분포가 포함되도록 참고문헌［1］［2］에서 제안한 펄스를 이용하여 UWB 시스템의 성능을 평가하였다. 특히, 펄스 간격 $\delta$, 사용자 수 Nu, 심볼 수 M 등과 간은 시스템 파라메타들의 변화에 따른 BER 성능을 확인하였다. 참고문헌［1］［2］에서 제안한 UWB 펄스를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 통해 최적의 펄스간의 간격 $\delta$을 찾고, M-ary PPM과 BPSK를 적용한 UWB 시스템에서 이들 펄스와 가우시안 모노사이클 펄스를 이용한 시스템간의 성능을 평가하였다. 이들 결과는 다중사용자 파라메타와 펄스 간격에 따른 M-ary PPM UWB 통신 시스템을 구현하는데 기여할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.390-396
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• 2015

무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)와 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌고 스마트폰에 일반적으로 설치되는 관성센서 (IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내 환경에서 응용하는 시도도 일정부분 성과를 거두었다. LED 조명을 이용한 실내 측위는 LED 조명으로부터 특정 신호를 수신하여 해석을 하는 Li-Fi (Light Fidelity) 통신의 부가 서비스의 한 형태로 조명 받았으나, LED 조명으로부터 신호를 수신하기 위한 수신기를 갖추어야 하는 실제적인 문제가 있다. 본 논문에서는 부가 장비 없이 스마트폰의 이미지 센서만을 이용하여 LED 조명으로부터 신호를 수신하여 해석하는 방식을 제시하고 이를 실내 측위에 이용하는 응용 서비스 기술을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.370-388
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• 2015

The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.