FCC (Federal Communications Commission)는 비면허 광대역 운영을 6 GHz 대역으로 확장하여 공공의 이익을 극대화하고자 5.925 ~ 7.125 GHz(6 GHz) 대역에서 기존 서비스를 지속적으로 제공하면서 비면허 이용이 가능한 1,200 MHz 스펙트럼을 제공할 수 있는 새로운 규칙을 채택하였다. 국내에서도 6 GHz 대역에서 비면허 서비스를 도입하기 위한 M/W(microwave) 주파수 재분배 방안 연구가 진행되어 왔으며, 국민 편익을 고려하여 실내 이용의 경우 1,200 MHz 폭 전체를 공급하되, 실외 이용으로 기존 사업자를 보호하기 위해 출력조건을 제한하여 하위대역(5925 ~ 6425 MHz)의 500 MHz 폭만 우선 공급이 고려되고 있다. 본 논문에서는 국내에서도 6 GHz M/W 주파수 대역에 대한 재분배 등으로 비면허 기기 도입이 적극적으로 추진되고 있지만, 이를 운용하기 위한 기술기준 마련이 절실히 필요하므로 현재 구체화 되고 있는 미국의 6 GHz 비면허 규칙 등을 분석하여 국내 비면허 확장 도입을 위한 기술기준 제정에 필요한 데이터를 제공하고자 한다.
안전성을 최우선시 해야 하는 자동차 환경에서 관심지 (POI, Point-Of-Interest) 도메인을 대상으로 하는 대용량 고려 단어 인식 시스템은 최적의 인간-기계 상호접속(HMI, Human-Machine Interface) 기술을 요구하고 있다. 하지만, 매우 제한된 연산처리 능력과 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서 10만 단어 이상을 일반적인 음성인식 방식으로 처리하기는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 텔레매틱스 단말기의 관심지 인식을 위하여 다단계 구조의 대용량 고립단어 인식 시스템을 제안하였다. 이 관심지 인식 시스템의 성능향상을 위해 음소별 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용한 음소 인식기와 음소별 거리 행렬(PDM, Phoneme-distance Matric) 레빈쉬타인(Levenshtein) 거리를 제안하였다. 제안한 방법은 낮은 처리속도와 적은 양의 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서도 대용량 고립단어에 대하여 우수한 인식 성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 다단계 인식 시스템을 사용하였을 경우 실내에서 최대 94.8%, 자동차환경에서는 최대 92.4%의 인식 성능을 얻을 수 있었다.
다양화 개성화로 확산되고 있는 21세기 고도화된 산업사회에 진입하면서 소득수준의 향상과 토요일 휴무제에 따른 여가활용 시간의 증대에 수반하여 수상레저활동의 인구가 증가한 동시에 그 내용은 매우 활동적이다. 종래 여가활동이라고 하면 정적인 옥내활동이 주류였으나, 현시점의 여가활동은 사회발전과 더불어 옥외활동, 나아가서는 스스로 활동하고 경험하는 쪽으로 전개되고 있다. 이러한 관점에서 수상 레저는 안전한 수상활동으로 성취될 수 있는데, 수상레저활동의 급성장으로 인하여 수상안전사고가 심각한 문제로 대두되고 있다. 따라서 수상 레저기구 활동자의 체계적인 안전관리를 위하여 종합적인 육성과 관리대책 마련하고자한 결론은 안전사고를 예방하기위해서는 소양교육을 실시하여야 하며 안전검사 및 등록을 의무화하여 제도권에서 활동하도록 하여야하며 수상레저활동 안전사고에 대한 피해보전을 위해서 보험에 가입할 수 있도록 강력한 제도적 보완장치가 필요하다.
원격계측기술의 발달에 따라 실내 및 실외의 환경에 대한 날씨, 온도 등을 센서를 통하여 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 신체의 생화학적 상태를 모니터링 할 수 있다. 센서로부터 측정된 데이터는 제어실로 무선 공중 데이터 망을 통하여 전송될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 형태의 여러 센서 데이터를 측정하여 이를 한 시스템에 원격으로 전송하여 처리를 한다. 측정되는 센서의 데이터는 시설물, 장비 등의 동특성 및 정특성에 따라 제어도 가능하도록 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 유선 및 무선을 통한 데이터 수집으로 여러 분야에 적용할 수 있으며 가정이나 사무실 등의 장소에 구애없이 공중망이 제공되는 어느 곳에서 데이터의 수집 및 제어가 가능한 시스템을 구성하였다.
TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 재머 위치추적, 인명구조 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 추정 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.
This paper introduces a study to estimate the user altitude in need of rescue in an emergency. The altitude is estimated by using the barometric pressure sensor embedded in the smartphone. Compared to GPS, which is degraded in urban or indoor environments, it has the advantage of not having spatial restrictions. With the endless development of smartphone hardware, it is possible to estimate the absolute altitude using the measured value if only the bias of the embedded barometric pressure sensor is applied. The altitude information of the person in need of rescue in an emergency is a great help in reducing rescue time. Since time is tight, we propose online calibration that provides the barometric pressure sensor bias used for altitude estimation through database. Furthermore, experiments were conducted to understand the characteristics of the barometric pressure sensor, which is greatly affected by wind. At the end, the altitude estimation performance was confirmed through an actual field tests in various floors in the building.
Many service robots which is interacting with human at home and in buildings have been developed. Few of them are shown in of the United States and of Japan. These robots are supposed to have a powerful indoor navigation performance in places where human beings live and work. The overall capability of service robots to move around in this environment is called environment correspondence, in which localization problem to find the accurate position and orientation is the most critical problem. While users set up a proper or a best environment for industrial robots, but for services robots at home and in buildings, it is very difficult to change the environment for robots. The expanded workspace due to mobility is difficult to be covered by means of those used for industrial robots because the cost increases and human beings do not want their environment to be changed for robots. This fact has made many researchers study efficient and effective environment correspondence problems. Among these problems, localization is the most difficult. Goal of localization study includes (1) Accurate detection of position and orientation (2) Minimum cost of the additional devices (3) Minimum change of human environment. In this study, as a solution of the above, we propose "Artificial Stars" which are attached on room ceiling as landmarks. In addition, we solve an adoption problem raised when a robot is delivered to a customer site and before it can perform its full navigation capability. We call this as "Initialization Problem" of service robots. We solve the initialization problem for both cases of environment with the map and without map. The proposed system is experimented and has shown how well it handles the initialization problem.
빛은 인류가 시작되고나서 현재까지 언제나 인간의 일생에 커다란 영향을 미치는 에너지원이다. 이로 인해 모든 인간은 빛과 함께 할 때 보다 편안함을 느낄 수 있으며 안정된 마음으로 아름다움과 행복을 추구하려는 본능을 가지게 된다. 본 논문에서는 퍼지제어 시스템을 이용하여 외부환경요인을 각각 조합하여 불확실한 내용을 정량적인 값으로 변환하여 LED 조명으로 표현하기 위해 알고리즘을 설계하고, 실내에서 이용 가능한 감성조명용 LED 제어기 회로를 설계 및 제작하였다. 외부환경요소인 온도, 습도, 조도 값을 센서를 통해 제어기로 받아 들이고 이 값들을 퍼지제어 알고리즘을 통해 최적조명값으로 변환되어 인간이 느끼기에 편안한 감성조명을 LED 디밍제어를 통해 표현하고자 한다.
Cho, Seong Yun;Kang, Dongyeop;Kim, Jinhong;Lee, Young Jae;Moon, Ki Young
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제6권3호
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pp.105-116
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2017
Several wireless localization algorithms are evaluated for the IR-UWB-based indoor location with the assumption that the ranging measurements contain the channelwise Non-Calibration Error (NCE). The localization algorithms can be divided into the Model-free Localization (MfL) methods and Model-based Kalman Filtering (MbKF). The algorithms covered in this paper include Iterative Least Squares (ILS), Direct Solution (DS), Difference of Squared Ranging Measurements (DSRM), and ILS-Common (ILS-C) methods for the MfL methods, and Extended Kalman Filter (EKF), EKF-Each Channel (EKF-EC), EKF-C, Cubature Kalman Filter (CKF), and CKF-C for the MbKF. Experimental results show that the DSRM method has better accuracy than the other MfL methods. Also, it demands smallest computation time. On the other hand, the EKF-C and CKF-C require some more computation time than the DSRM method. The accuracy of the EKF-C and CKF-C is, however, best among the 9 methods. When comparing the EKF-C and CKF-C, the CKF-C can be easily used. Finally, it is concluded that the CKF-C can be widely used because of its ease of use as well as it accuracy.
LPWA는 넓은 커버리지를 통해 구축비용 및 시간이 절감되는 기술이다. 하지만 LPWA는 UHF 전파를 사용하는 ISM 대역으로 직진성이 강해 실내에서는 성능이 매우 떨어지지만 실내에서도 다른 통신에 비해 높은 성능을 낼 수 있는 가능성이 있기 때문에 본 논문에서는 LPWA 기술 중 LoRa를 적용하여 실내 통신 성능을 측정하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 4층에 데이터 수신 모듈을 설치한 후 동일 층부터 1층까지 건물의 끝에 송신 모듈을배치한 후 데이터를 수집하였다. 실험결과 1층 송신 모듈의 데이터를 98~99% 확률로 수집 가능하였으며 최저 RSSI는 약 -116 dBm을 나타내었다. 따라서 확산인자가 12일 때 최대 수신감도 -136 dBm을 갖는 LoRa의 스펙을 고려할 경우 산업현장 건물 내부의 LPWA 적용을 충분히 고려할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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