• 한국측량학회지
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• 제18권4호
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• pp.405-414
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• 2000

IKONOS, SPOT-5, OrbView-3, 4와 같은 위성들은 기존의 위성들보다 향상된 방사영역과 기하학적으로 안정된 고해상력 위성영상을 갖게 될 것이며, 탑재된 GPS와 IMU, Star Trackers 등에 의해 고정밀의 궤도위치와 자세자료가 제공될 예정이다. 이러한 정보들은 지상기준점수를 줄일 수 있는 가능성을 보여주고 있으며, 더나가 지상기준점을 이용하지 않고 직접 위성영상을 이용하여 위치결정을 할 수 있다. 본 연구에서는 SPOT-3호와 KOMPSAT-1호 위성영상의 궤도요소계산을 위한 수학적 모델을 개발하였으며, 개발된 모델은 고해상위성영상의 활용이 현실화될 경우 이들 영상을 처리하기 위해 쉽게 확장될 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.343-350
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• 2020

본 연구는 여자 핸드볼 국가대표 선수를 대상으로 관성센서(IMU)를 활용하여 5개월 동안 국내 또는 국외 연습경기 총 16경기를 대상으로 움직임을 정량화하고 훈련의 효율성과 포지션별 움직임 차이를 확인하고자 하였다. 골키퍼를 제외한 15명의 필드플레이어를 대상으로 하였으며 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 플레이어로드는 Wing > Back > Pivot 순으로 나타났고 국외경기에서 높은 것으로 나타났다. 좌·우 방향전환은 Pivot이 저강도에서 가장 많은 것으로 나타났고 중·고강도는 Back에서 가장 많이 나타났다. 국외경기의 저·중강도 방향전환 움직임이 많은 것으로 나타났다. 저강도 가속과 감속은 Pivot이 가장 많은 것으로 나타났고 중·고강도 가속과 감속은 Back이 가장 많은 것으로 나타났다. 국외경기에서 저·중강도 가속과 저·중·고강도 감속이 많은 것으로 나타났다. 점프는 Back이 중강도, Wing이 고강도 점프가 많이 나타났지만 경기 유형간 차이는 나타나지 않았다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.57-67
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• 2013

GPS 기반 차량 내비게이션은 신호 수신이 어려운 터널과 빌딩 숲 같은 곳에서 위치 정확도가 현저히 떨어진다. 이에 본 연구는 GPS 없이 차량의 내부 센서 데이터만을 이용하여 위치 자세를 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실현 가능성 확인하기 위하여 내부 센서 데이터와 기준 데이터를 동시에 취득할 수 있는 시스템을 구축하였다. 취득된 데이터와 이를 이용하여 제안된 방법으로 추정한 경로에 대한 정확도 평가를 수행하였다. 내부센서로 측정된 속력과 각속도는 각각 1.1 km/h와 0.8 deg/s정도의 RMS 오차를 보였고, 이를 이용하여 추정한 경로는 약 15분 정도 주행했을 때 20.8 m의 RMS 오차를 보였다. 향후 카메라와 GPS 등의 추가센서와 융합하면, 고가의 고정밀 외부 IMU가 없어도 높은 정확도의 저가 내비게이션으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4131-4138
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• 2012

본 논문에서는 GPS 수신 불가지역에서 저가형 관성센서를 활용한 보행자용 위치정보시스템을 제안한다. 제안 기법은 보행자의 자세/방향각, 걸음검출 및 보폭 크기를 추정하고, 보조센서 등을 활용하여 위치오차를 줄인다. 제안 시스템은 보행자가 휴대할 수 있는 소형/경량화/저전력 설계된 H/W 모듈 형태로 구현을 하였으며, 건물 내에서의 보행자 이동 실험을 통해 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 실험결과를 통해 보행자가 약 160m 이동시 약 2.4%의 위치오차율을 갖는 결과를 얻었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제20권4호
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• pp.359-364
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• 2003

In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.258-262
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• 2017

In this paper, we propose a new collision detection algorithm for human-robot collaboration. We use an IMU sensor located at the tip of the manipulator and the kinematic behavior of the manipulator to detect the unexpected collision between the robotic manipulator and environment. Unlike other method, the developed algorithm uses only the kinematic relationship between the manipulator joint and the end effector. Therefore, the collision estimation signal is not affected by the error of the dynamics model. The proposed collision detection algorithm detects the collision by comparing the estimated acceleration of the end effector derived from the position, velocity and acceleration trajectories of the robot joints with the actual acceleration measured by the sensor. In simulation, we compare the performance of our method with the conventional Residual Observer (ROB). Our method is less sensitive to the load variation because of the independency on the dynamic modeling of the manipulator.

• 로봇학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.32-38
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• 2020

This paper describes a method for tracking attitude and position of underwater robots. Underwater work with underwater robots is subject to differences in work efficiency depending on the skill of the operator and the utilization of additional sensors. Therefore, this study developed an underwater robot that can operate autonomously and maintain a certain attitude when working underwater to reduce difference of work efficiency. The developed underwater robot uses 8 thrusters to control 6 degrees of freedom motion, IMU (Inertial Measurement Unit), DVL (Doppler Velocity Log) and PS (Pressure Sensor) to measure attitude and position. In addition, the thruster allocation algorithm was designed to follow the control desired value using 8 thrusters, and the motion control experiments were performed in the engineering water basin using the thruster allocation method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.101-107
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• 2007

A coaxial rotor flying robot is developed for surveying and reconnoitering various circumstances under calamity environment. The robot has two contrarotating rotors on a common axis, an embedded microcontroller, an IMU(Inertial Measurement Unit), an IR sensor for height control, a micro camera for surveillance, ultrasonic position sensors and wireless communication devices. A bell-bar mounted on the top of the upper rotor hub increases stability and improves flight performance. In this paper, we present a dynamic model of a coaxial rotor flying robot and design an embedded controller far the robot, and implement them to control the developed flying robot. Experimental results show that the proposed controller is valid for autonomous hovering and position control.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.373-379
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• 2015

A hybrid navigation system is implemented to apply for a mobile robot. The hybrid navigation system consists of an inertial navigation system and a global positioning system. The inertial navigation system quickly calculates the position and the attitude of the robot by integrating directional accelerations, angular speed, and heading angle from a strap-down inertial measurement unit, but the results are available for a short time since it tends to diverge quickly. Global positioning system delivers position, heading angle, and traveling speed stably, but it has large deviation with slow update. Therefore, a hybrid navigation system uses the result from an inertial navigation system and corrects the result with the help of the global positioning system where an indirect feedback Kalman filter is used. We implement and confirm the performance of the hybrid navigation system through driving a car attaching it.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.40-51
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• 2021

실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.