• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.914-919
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• 2010

CSS(Chirp Spread Spectrum)기반에서 SDS-TWR(Symmetric Double Side-Two-Way Ranging)의 거리측정 정확도는 실험에 의하면 전파환경 간섭으로 인해 일부 레인징 구간에서 매우 큰 오차가 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 레인징 오차를 감소시킬 수 있는 측정거리의 오차비율 오프셋을 적용한 SDS-TWR의 보정 알고리즘($CA_d$)을 제안하였다. $CA_d$는 두 노드를 LOS(Line Of Sight)환경에서 1~25m까지 1m 간격으로 SDS-TWR으로 거리 값을 측정하여, 거리보정에 필요한 각 파라미터의 값을 계산한 후 이를 사용하여 거리값을 보정한다. 제안한 보정 알고리즘의 성능분석 결과, $CA_d$는 SDS-TWR에 비해 오차가 평균 95cm, 최대 오차가 526cm 감소하였고, 는 25m에서 약 60cm의 오차가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과를 볼 때 제안한 $CA_d$는 LOS 환경에서 SDS-TWR에 비해 매우 정밀한 정확도를 가진 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.36-43
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• 2021

본 논문에서는 제조 공장 내 AGV (Automated Guided Vehicle) 주행 중 객체 인식을 위한 YOLO v3 알고리즘의 정확도에 대해 살펴보았다. 실험을 위해 2D LiDAR 및 스테레오 카메라가 장착된 AGV를 준비하였다. AGV 주행 중 2D LiDAR를 활용한 SLAM 기법으로 지도 정보를 획득하였고 스테레오 카메라를 활용한 객체 인식이 이루어졌다. 그리고 YOLO v3 알고리즘 기반의 학습 정도에 따른 재현율, AP, mAP 등을 측정하였다. 실험 결과, 4000장의 train data 와 500장의 test data 로 훈련된 YOLO v3 알고리즘에 AGV에 장착된 스테레오 카메라의 시점과 높이에서 획득한 1200장의 이미지를 추가로 학습할 경우 mAP가 약 10% 향상되었다. 정밀도(precision) 와 재현율 역시 각각 6.8%와 16.4% 향상되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.421-431
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• 2009

본 연구는 유도초음파를 기반으로 한 구조물 건전성 모니터링 알고리즘 검증에 관한 것이다. 유도초음파 중 램파를 기반으로 하는 능동검사시스템을 사용하였으며 본 알고리즘의 적용에 관한 기초연구로서 강판에 표면결함인 원형노치를 감지하는 실험을 수행하였다. Pitch-catch방법으로 강판 표면 원형노치에 대한 손상 탐상을 수행하여 손상전후의 $S_0$모드를 비교함으로써 손상 특성을 파악하며 손상전후 신호의 수학적 차에 의해 구한 산란램파(scatter)에 의해 손상을 평가할 수 있다. 손상전후 신호의 $S_0$모드 램파를 분석하기 위해서 연속 가보 웨이블릿 변환을 사용하여 전파시간을 구할 수 있다. 본 알고리즘은 손상모니터링 다각형과 Pitch-catch 방법을 기초로 하며 손상 위치표정값들의 평균과 표준편차에 의해 손상위치표정 및 크기를 정확히 추정 가능함이 검증되었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권1호
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• pp.48-54
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• 2007

본 논문에서는 수중에서 이동체의 3차원 위치를 추정하기 위한 위치추적 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 네 개의 초음파 센서를 수중의 서로 다른 위치에 고정시키고, 이동중인 이동체 센서와 서로 다른 신호를 송 수신하게 함으로써 고정체와 이동체 모두에서 이동체의 3차원 위치 추적과 이동체의 원격제어를 가능하게 하였다. 또한 위치 추적 시에 Newton 알고리즘에서 매 iteration 시에 Jacobian 행렬의 norm을 추정하고, 행렬의 norm이 임계값 이상이 되어 역행렬에 의한 해가 불안정해질 때는 또 다른 초기값을 이용하여 해를 구하게 함으로써 이동체의 위치가 보다 신뢰성 있게 추정되게 하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 이용하여 실시간 위치 추적이 가능한 위치 추적 DSP 시스템을 구현하였으며, 성능 검증을 위한 수조 실험을 수행하였다. 성능 검증결과 본 연구에서 구현한 위치 추적 시스템은 1초에 2회 이상의 속도로 오차율 5cm 이내에서 이동체의 위치를 추적함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12A호
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• pp.1153-1160
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• 2005

일반적인 OFDM/QAM 시스템은 시간 영역에서 다중경로 채널에 강인한 특성을 갖기 위해 연속적인 심볼 사이에 보호구간(Guard Interval)을 삽입하는 반면, OFDM/OQAM(Offset QAM)-IOTA 시스템은 보호구간 대신에 시간과 주파수 영역에서 우수한 Localization 특성을 갖는 IOTA(Isotropic Orthogonal Transform Algorithm) 함수를 사용하며, 이로 인하여 OFDM/OQAM-IOTA 시스템은 현저하게 높은 주파수 사용 효율을 갖는다. 하지만 일반적인 OFDM/QAM 시스템에 사용된 채널 추정 방법을 변경 없이 OFDM/OQAM-IOTA 시스템에 적용할 경우 고유의 심볼간 간섭(ISI : Inter-Symbol Interference)이 발생하게 되므로 OFDM/OQAM-IOTA 시스템 채널 추정을 위해서는 별도의 프리앰블 구조를 사용하여야 한다. 본 논문에서는 OFDM/OQAM-IOTA 시스템 채널 추정에 적합한 새로운 프리앰블 구조를 제안하고, 제안된 프리앰블을 사용하여 Ideal 채널 추정과 중저속 이동 환경에서의 Practical 채별 추정을 수행하여, 그 결과를 일반적인 OFDM/QAM 시스템의 성능과 비교 분석한다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안된 프리앰블 구조를 사용한 OFDM/OQAM-IOTA 시스템이 FFT 크기의 1/4을 보호구간으로 사용하는 일반적인 OFDM/QAM 시스템보다 Target BER 10-3에서 1.5 dB 정도의 Eb/NO 이득이 있으며, 또한 $25\%$ 정도의 데이터 전송률 이득을 갖는다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.81-87
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• 2010

청소 로봇의 중요한 기술 중 하나는 커버리지 성능이다. 대부분의 가정용 청소 로봇들은 로봇의 크기나 제작 비용 때문에 로봇을 구성하는 시스템 구성에 제약을 받게 된다. 이러한 이유 때문에 청소 로봇의 가장 중요한 요소인 커버리지 성능을 높이는데 필요한, 위치 인식이나 맵 구성을 위한 기존의 알고리즘들을 쉽게 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 청소 로봇을 위한 두 가지 문제에 초점을 맞추어 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다. 먼저 계산 량을 줄여 저가형 시스템을 구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 청소 환경을 단순화 하는 형태로 변화 시켜 위치 인식과 특징점 맵을 구성하는데 필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 두 번째로 청소로봇에 사용하는 센서들의 성능이 매우 제한적이다. 청소 로봇에 가장 많이 사용되는 센서는 초음파 센서와 적외선 센서이다. 초음파 센서의 경우에는 로봇의 크기나 구조적인 문제 때문에 측정 범위가 제한되고, 적외선의 경우엔 비용 문제와 센서 자체가 가지고 있는 측정 범위에 대한 문제에 의해 근거리 측정용 센서만을 사용한다. 이러한 센서들의 성능을 고려한 특징점 추출 방법을 설명하고 이를 이용한 맵 구성과 청소 영역 분할에 대한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 전 영역 청소를 위한 알고리즘들은 실제 판매되는 청소 로봇에 적용하여, 그 성능을 검증한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.71-79
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• 2016

본 논문에서는 차량 내부 환경에서 음성인식 성능을 향상시켜 안정적인 차량 제어를 위한 방법으로 사용하는 음원 위치추정방법의 성능 비교와 개선 방법을 제안하였다. 일반적으로 음원 위치추정에는 TDOA알고리즘을 사용하는데 여기에는 시간영역에서 상호상관함수를 이용하는 방법과, 주파수 영역에서 계산하는 GCC-PHAT 방법이 있다. 이중 GCC-PHAT 방법은 상호상관함수보다 반향과 잡음에 강한 특성을 보인다고 알려져 있다. 본 연구에서는 반향과 잡음이 많은 차량 환경에서 위 두 방법의 성능을 비교하고 추가로 미디언 필터 사용을 제안하여 음원위치 추정 성능과 시스템의 안정성을 나타내는 지표로 사용하는 분산값이 모두 향상됨을 확인하였다. 실험결과에서 음성을 사용한 실험에서는 두 방법의 성능 차이가 거의 없지만, 노래신호를 사용한 음원위치 추정에서는 GCC-PHAT 방법이 상호상관함수에 비해 인식률이 10% 우수함을 확인하였다. 또한 미디언 필터를 추가한 경우에는 상호상관함수 방법의 인식률을 최고 11%까지 향상시킬 수 있었고 분산값에서도 두 방법 모두 안정적인 성능을 보여주었다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 2015

Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1077-1083
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• 2012

GNSS의 재밍에 대응하는 기법은 입사되는 재밍 전력을 억제하는 항재밍 기법과 재밍신호원의 위치를 찾아내는 재머위치결정 기법이 주로 사용된다. 두 방법 모두 재밍신호의 방향을 탐지해야 하며 일반적으로 대표적인 도래각 결정알고리즘인 MUSIC이 사용된다. 그러나 MUSIC은 높은 분해능을 가짐에도 불구하고 모든 후보각에 대한 검색을 수행하므로 검색시간이 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 MUSIC의 목적함수를 Cholesky 분해를 이용하여 제곱 항들의 합 형태로 나타내고, 목적함수 계산 도중 일부의 합이 이미 기존의 최소값 보다 크면 계산을 중단함으로써 검색속도를 향상시키는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 동작은 소프트웨어 기반의 모의실험을 통하여 검증하였으며 기존 MUSIC 알고리즘과 비교하여 도래각 추정 성능은 같으나 검색속도가 최대 1.15배 향상됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.776-787
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• 2002

Automation of welding process in shipyards is ultimately necessary, since the welding site is spatially enclosed by floors and girders, and therefore welding operators are exposed to hostile working conditions. To solve this problem, a welding mobile robot that can navigate autonomously within the enclosure has been developed. To achieve the welding task in the closed space, the robotic welding system needs a sensor system for the working environment recognition and the weld seam tracking, and a specially designed environment recognition strategy. In this paper, a three-dimensional laser vision system is developed based on the optical triangulation technology in order to provide robots with 3D work environmental map. Using this sensor system, a spatial filter based on neural network technology is designed for extracting the center of laser stripe, and evaluated in various situations. An environment modeling algorithm structure is proposed and tested, which is composed of the laser scanning module for 3D voxel modeling and the plane reconstruction module for mobile robot localization. Finally, an environmental recognition strategy for welding mobile robot is developed in order to recognize the work environments efficiently. The design of the sensor system, the algorithm for sensing the partially structured environment with plane segments, and the recognition strategy and tactics for sensing the work environment are described and discussed with a series of experiments in detail.