The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.11C
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pp.957-964
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2010
In this paper, we propose an indoor positioning algorithm based on 3 points near field angle-of-arrival estimation without side information. The conventional angle-of-arrival based positioning scheme requires the distance between the listener and the center of two points which is obtained by a received signal strength based range estimation. However, a received signal strength is affected by structure of room, placement of furniture, and characteristic of signal, these effects cause a large error to estimation of angle. In this paper, the proposed positioning scheme based on near field angle-of-arrival estimation can be used to estimate the position of listener without a prior distance information, just using time-difference-of-arrival information given from 3 points microphones. The performance of the proposed scheme is shown by cumulative distribution function of root mean squared error.
This paper introduces a new P wave arrival time determination algorithm of acoustic emission (AE) suitable to identify P waves with low signal-to-noise ratio generated in rock masses around the high-level radioactive waste disposal repositories. The algorithms adopted for this paper were amplitude threshold picker, Akaike Information Criterion (AIC), two step AIC, and Hinkley criterion. The elastic waves were generated by Pencil Lead Break test on a granite sample, then mixed with white noise to make it difficult to distinguish P wave artificially. The results obtained from amplitude threshold picker, AIC, and Hinkley criterion produced relatively large error due to the low signal-to-noise ratio. On the other hand, two step AIC algorithm provided the correct results regardless of white noise so that the accuracy of source localization was more improved and could be satisfied with the error range.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.379-388
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2019
Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.1
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pp.7-14
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2013
Presently, there are many different technologies used for position detection. However, as signal-receiving devices operating in different locations must detect the precise position of objects located at long distances, it is essential to know the precise time at which an object's or a user's terminal device sends a signal. For this purpose, the existing time of arrival (ToA) technology is not sufficiently reliable, and the existing time difference of arrival (TDoA) technology is more suitable. If a TDoA-based electric surveillance system and other tracking devices fail to achieve precise time-synchronization between devices with separation distance operation, it is impossible to obtain correct TDoA values from the signals sent by the signal-receiving devices; this failure to obtain the correct values directly affects the location estimation error. For this reason, the technology for achieving precise time synchronization between signal-receiving devices in separation distance operation, among the technologies previously mentioned, is a core technology for detecting TDoA-based locations. In this paper, the accuracy of the proposed time synchronization and the measurement error in the TDoA-based location detection technology is evaluated. The TDoA-based location measurement error is significantly improved when using the proposed method for time-synchronization error reduction.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.2
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pp.71-78
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2012
Based on the Zigbee-based wireless sensor network, I suggest the way to reduce errors between the short distance, improving the accuracy of the presumed distance by revising the deviation of RSSI(Received Signal Strength Indication) values is to estimate the distance using only the RF signal power without the additional hardware. In general, the graph measured by RSSI values shows the proximity values which are ideally reduced in proportion to the distance under the free outdoor space in which LOS(Line-Of-Sight) is guaranteed. However, if the result of the received RSSI values are each substituted to the formula, it can produce a larger margin of error and less accurate measurement since it is based upon the premise that this free space is not affected by reflected waves or obstacles caused by the ground and electronic jamming engendered by the environment. Therefore, the purpose of this study is to reduce the margin of errors between the distances and to measure the proximity values with the ideal type of graph by suggesting the way to revise the received RSSI values in the light of these reflected waves or obstacles and the electronic jamming. In conclusion, this study proves that errors are reduced by comparing the proposed deviation correction method to the revised RSSI value.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.1430-1436
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2007
A principal components analysis (PCA) of the median head-related impulse responses (HRIRs) in the CIPIC HRTF database reveals that the individual HRIRs can be adequately reconstructed by a linear combination of 12 orthonormal basis functions. These basis functions can be used generally to model arbitrary HRIRs, which are not included in the process to obtain the basis functions. To clarify whether these basis functions can be used to model other set of arbitrary HRIRs, an numerical error analysis for modeling and a series of subjective listening tests were carried out using the measured and modeled HRIRs. The results showed that the set of individual HRIRs, which were measured in our lab using different measurement conditions, techniques, and source positions, can be well modeled with reasonable accuracy. Furthermore, all subjects reported not only the accurate vertical perception but also the front-back discrimination with the modeled HRIRs based on 12 basis functions. However, as less basis functions were used for HRIR modeling, the modeling accuracy and localization performance deteriorated.
In actual statistical surveys, the inconsistencies within the record are often occurred due to incorrect response. The users may be confused and statistical agencies may have a problem of reliability on statistical data in this case. It is needed to detect and correct the unconvinced record without any special reasons. However, it is not simple to determine which item should be corrected in every failed record. In this paper we briefly introduce Fellegi-Holt method, apply to a business survey, and then discuss the problems for this trial editing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.2
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pp.237-242
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2009
Comparing with fixed-type Robots, Mobile Robots have the advantage of extending their workspaces. But this advantage need some sensors to detect mobile robot's position and find their goal point. This article describe the navigation teaching method of mobile robot using omni-directional position detection system. This system offers the brief position data to a processor with simple devices. In other words, when user points a goal point, this system revise the error by comparing its heading angle and position with the goal. For these processes, this system use a conic mirror and a single camera. As a result, this system reduce the image processing time to search the target for mobile robot navigation ordered by user.
This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot's two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.
Recently, robotic automation in clinical laboratory becomes of keen interest as a fusion of bio and robotic technology. In this paper, we present a new robotic platform for clinical tests suitable for small or medium sized laboratories using mobile robots. The mobile robot called Mobile Agent is designed as transfer system of blood samples, reagents, microplates, and any instruments. Also, the developed mobile agent can perform diverse tests simultaneously based on its cooperative and distributed ability. The driving circuits for the mobile agent are embedded in the robot, and each mobile agent communicates with other agents by using Bluetooth communication. The RFID system is used to recognize patient information. Also, the magnetic hall sensor is embedded to remove and compensate the cumulated error of locomotion at the bottom of mobile agent. The proposed mobile agent can be easily used for various applications because it is designed to be compatible with general software development tools. The Mobile agents are manufactured, and feasibility of the robot and localization of the agents using magnetic hall sensor are validated by preliminary experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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