• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권4호
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• pp.1153-1164
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• 2024

In recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) have been used to search for lost or stolen radioactive sources to avoid radiation exposure for operators. To achieve autonomous localization of radioactive sources, the UGVs must have the ability to automatically determine the next radiation measurement location instead of following a predefined path. Also, the radiation field of radioactive sources has to be reconstructed or inverted utilizing discrete measurements to obtain the radiation intensity distribution in the area of interest. In this study, we propose an effective source localization framework and method, in which UGVs are able to autonomously explore in the radiation area to determine the location of radioactive sources through an iterative process: path planning, radiation field reconstruction and estimation of source location. In the search process, the next radiation measurement point of the UGVs is fully predicted by the design path planning algorithm. After obtaining the measurement points and their radiation measurements, the radiation field of radioactive sources is reconstructed by the Gaussian process regression (GPR) model based on machine learning method. Based on the reconstructed radiation field, the locations of radioactive sources can be determined by the peak analysis method. The proposed method is verified through extensive simulation experiments, and the real source localization experiment on a Cs-137 point source shows that the proposed method can accurately locate the radioactive source with an error of approximately 0.30 m. The experimental results reveal the important practicality of our proposed method for source autonomous localization tasks.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.64-73
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• 2012

본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.649-656
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• 2012

GPS(Global Positioning System)는 사용자 및 물체의 위치를 추정하기 위해 군사용과 상용으로 광범위하게 사용되고 있다. GPS는 다양한 고의적 또는 비고의적 간섭들로부터 영향을 받게 되는데, 이러한 간섭들을 제거하고 효율적인 데이터 수신을 위해 GPS의 정확한 도래각(AOA; angle-of-arrival) 추정이 필요하다. GPS의 신호전력은 잡음이나 간섭에 비해 매우 낮으므로, 역확산(despreading) 이전에 GPS 신호의 AOA를 추정하기는 매우 어려워 일반적으로 역확산 이후에 GPS의 AOA를 추정한다. 하지만, 고 출력의 간섭 존재 시 역확산 이후의 AOA 추정결과는 간섭신호의 AOA 들도 포함하고 있어, 어떤 추정 값이 GPS의 AOA 인지를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 추정된 AOA 값들로부터 효과적으로 GPS 신호의 AOA를 선택하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 역확산 이전과 이후의 AOA 들을 비교하여 정확한 GPS 신호의 AOA를 선택한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 GPS AOA 선택 알고리즘의 성능을 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.601-608
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• 2023

모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권8호
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• pp.663-673
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• 2013

무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)과 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌다. 이에 관성센서(IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내환경에서 응용하려는 시도가 정밀 측위의 관점에서 논의되고, 관성센서의 장착이 스마트폰에 일상화 되면서 실내 정밀 측위 확산의 시초를 갖게 되었다. 본 논문에서는 IMU와 WPS를 결합하여 각각의 단점을 극복하고 측위 품질을 혁신적으로 향상 시킬 수 있는 알고리즘 프레임워크를 제안한다. 본 연구를 위해 스마트폰에서 구현되는 측위 테스트 프로그램을 구현하고 이를 적용할 실질적인 실내외 테스트베드를 구성하여 활용하였으며 이로서 대규모로 확장 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서 충분한 의미를 지닌다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.232-238
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• 2013

본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.153-164
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• 2010

프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.60-68
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• 2014

최근 전자전 지원 시스템 분야에서는 TDOA(time difference of arrival)와 FDOA(frequency difference of arrival) 정보를 활용한 고 정밀 위치 추정 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. TDOA/FDOA 위치 추정 시스템은 TDOA와 FDOA 정보를 추출하는 단계와 추출한 정보로부터 신호원의 위치를 추정하는 두 단계로 나뉘며, 정보 추출 단계에서 보편적으로 사용하는 알고리즘으로 CAF(complex ambiguity function) 기반 방법이 알려져 있다. 하지만 기존의 CAF 기반 알고리즘은 VHF 대역의 통신 신호로부터 TDOA 및 FDOA 정보를 추출하는 경우, 많은 연산량으로 인해 제한된 시간에 처리하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 통신 신호 기반 TDOA/FDOA 정보 추출을 연산량 측면에서 효율적으로 수행하기 위해 개선된 CAF 기반 순차 추정 알고리즘을 제안하고, 기존 CAF기반 알고리즘과 연산량을 비교 분석한다. 또한 제안한 알고리즘의 추출 성능을 검증하기 위해 CRLB(Cramer-Lao lower bound)를 이용해 유도된 이론적 한계 성능과 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.59-64
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• 2012

본 논문에서는 임의의 음성 압축 비트스트림의 구조를 분석하여 음성 신호의 부호화 방식을 추정 및 분류하는 기법을 제안한다. 저 비트율 전송 및 저장을 위하여 다양한 보코더 방식의 음성 압축 기법이 개발되었는데, 이들은 블록 구조를 반드시 포함하고 있다. 각 부호화 방식을 구분하는데 있어, 본 논문에서는 Measure of Inter-Block Correlation (MIBC)를 이용하여 블록 구조의 유무 및 신호 블록의 길이를 파악하고, 블록 길이가 동일한 부호화 방식의 경우 각 부호화 방식마다 압축 스트림 내의 각 비트 위치별로 상관도 분포가 다르다는 점을 이용하여 해당 부호화 방식을 정확하게 추정하는 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 비트스트림 분석 기법은 다양한 음성 신호의 종류, 음성 신호의 길이 및 잡음 환경에 강인한 검출 능력을 나타냄을 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.115-122
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• 2005

본 연구에서는 토사사면의 안전율을 산정하고 최소임계단면을 탐색하기 위하여 개별요소법과 유전자 알고리즘으로 조합된 새로운 해석방법이 제안되었다. 안전율 산정시, 한계평형법에 근거한 통상적인 사면안정 해석법들은 전체적인 힘평형을 만족하지 못하기 때문에 절편간에 작용하는 힘의 경사와 위치에 대한 가정이 불가피하다. 개별요소법에 근거하여 개발된 사면안정해석법은 힘과 변위간의 적합조건을 만족할 수 있다. 또한 제안된 해석기법에서는 최소임계 단면을 탐색하기 위하여 실수형 유전자 알고리즘이 적용되었다. 이 방법은 지역해에 쉽게 수렴하는 간편한 최적화기 법보다 안정적으로 전역해를 탐색할 수 있다 제안된 해석기법의 적용성을 검토하기 위하여 예제해석이 수행되었다.