• 전자공학회논문지SC
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• 제42권2호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 이동로봇에 장착된 단일 초음파 센서 회전 모듈을 이용하여 구조화가 잘 된 실내 환경에 대한 지도를 작성하고 작성된 지도를 바탕으로 로봇의 자기 위치를 보정하는 데 있어서 지도작성과 위치 보정에 대한 정량화를 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다 이동로봇의 환경은 물체의 형상, 즉 직선, 모서리 ,곡선 등의 기하학적인 형상으로 표현되는 지도를 구성하고 초음파센서의 거리정보로부터 동일거리영역(Region of Constant Depth: RCD)을 분류하였다. 그리고 물리적 기반의 초음파 센서모델을 적용하여 주행중인 이동로봇의 자기위치 추정할 수 있도록 확장 칼만필터를 이용하였다 제시된 방법을 이용하여 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법을 검증하고 실내 환경에서의 실험을 통해서 그 성능을 제시하고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4B호
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• pp.300-308
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• 2012

다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-12
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• 2006

관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.

• 대기
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• 제28권2호
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• pp.113-121
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• 2018

In order to monitor greenhouse gases including $CO_2$, various types of surface-, aircraft-, and satellite-based measurement projects have been conducted. These data help understand the variations of greenhouse gases and are used in atmospheric inverse modeling systems to simulate surface fluxes for greenhouse gases. CarbonTracker is a system for estimating surface $CO_2$ flux, using an atmospheric inverse modeling method, based on only surface observation data. Because of the insufficient surface observation data available for accurate estimation of the surface $CO_2$ flux, additional observations would be required. In this study, a system that assimilates aircraft $CO_2$ measurement data in CarbonTracker (CT2013B) is developed, and the estimated results from this data assimilation system are evaluated. The aircraft $CO_2$ measurement data used are obtained from the Comprehensive Observation Network for Trace gases by the Airliner (CONTRAIL) project. The developed system includes the preprocessor of the raw observation data, the observation operator, and the ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation process. After preprocessing the raw data, the modeled value corresponding spatially and temporally to each observation is calculated using the observation operator. These modeled values and observations are then averaged in space and time, and used in the EnKF data assimilation process. The modeled values are much closer to the observations and show smaller biases and root-mean-square errors, after the assimilation of the aircraft $CO_2$ measurement data. This system could also be used to assimilate other aircraft $CO_2$ measurement data in CarbonTracker.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.444-450
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• 2015

소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.92-104
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• 2017

기존의 도로교통의 속도관리 목표는 이동성 및 안전성 개선을 목표로 운영되어 왔으며, 환경적 측면과 에너지 효율 측면에 대한 고려는 미미하였다. 하지만, 최근 들어 기후변화로 인한 경제적 피해규모가 증가하고 있으며, 외부적 여건변화에 따라 환경가치는 상승할 것으로 예상된다. 또한, 교통부문에서의 탄소배출량 저감정책은 개인교통수단에서 대중교통으로 의 전환 및 친환경자동차 개발에만 집중되어있어 상대적으로 도로운영의 개선을 통한 저감 노력이 부족하다는 평가를 받았다. 향후 우리나라의 자동차 보유대수는 증가할 것으로 예상되므로 이에 대한 적응전략 및 대비책이 필요한 시점이다. 이를 위해서는 기존의 이동성 중심의 도로운영 정책에서 환경측면을 고려한 정책으로, 도로운영의 패러다임 전환을 통해 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 교통운영 측면에서 온실가스 배출량을 저감하기 위해서는 현재 도로상에서 어느 정도 온실가스가 배출되는지를 실시간으로 모니터링 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 수집되는 교통자료를 이용하여 5분 후의 상태를 예측하고 이를 통해 실시간 온실가스 배출량 모니터링 시스템을 구축할 수 있는 방법론을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.438-444
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• 2004

가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.84-91
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• 2009

본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.802-810
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• 2006

정밀한 열차제어를 위해서는 열차위치의 정확한 검지가 반드시 필요하다. 현재 일반적으로 널리 사용되고 있는 열차검지방법은 궤도회로를 이용하는 방법이다. 궤도회로는 구성이 단순하며, 신뢰성이 확보되는 장점이 있다. 하지만 열차는 궤도회로 위에서만 검지가 가능하므로 모든 지상구간에 궤도회로를 설치해야하며 설치 및 유지보수에 많은 비용이 소모된다. 또한 궤도회로는 폐전로 구성의 특성 때문에 불연속적인 위치검지만이 가능하다. 최근 통신기술의 발달과 차상제어장치의 첨단화에 따라 열차의 위치검지는 열차에서 직접 검지하는 방법들이 연구되고 있다. 차상중심의 위치검지방식은 열차의 위치, 속도, 시각정보를 연속적으로 측정하여 열차의 제어정보로 사용하는 방식이다. 이러한 차상중심의 위치검지방식은 무선기반 열차제어 및 자기부상열차제어와 같이 궤도회로의 사용을 최소화 하는 최근 열차제어시스템의 개발동향이다. 본 논문에서는 GPS항법 및 DR항법의 특징을 분석하고 GPS항법과 DR항법의 단점을 보완하는 구조를 가지는 GPS/DR기반의 차상열차위치검지방식을 제안하였다. 항법오차의 추정자로서 3차윈 위치 오차, 자세각 오차, 타코메타 환산계수 오차를 상태변수로 하는 5차 칼만필터를 사용하여 최적의 위치오차 및 DR항법용 센서의 오차 추정이 가능하도록 필터를 설계하였으며 모의시험을 통해 GPS/DR기반의 차상열차위치검지장치의 위치추정성능을 확인하였다.