최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.
If an appliance perceives the location or health condition of a resident in the smart home, it can provide more intelligent service actively. That is, while the conventional appliance is operated by manual input of a resident, the location-based human adaptive appliance detects the resident's information such as location, activity pattern, or health condition by itself and provides the most suitable living condition for the resident autonomously. This paper presents the real-time location-based metabolic rate estimation method that measures the amount of physical activity (metabolic rate) for location-based human adaptive air-conditioner. And, the feasibility of the algorithm is evaluated experimentally on a test bed using the pyroelectric infrared sensor-based indoor location aware system (PILAS) that is a non-terminal-based location-aware system.
This paper presents a new analytical method for estimating the location of a target using directional data. Based on a nonlinear programming (NLP) problem formulated for the line method, which is a well known algorithm for two-dimensional location estimation, we present a method to find an optimal solution for the problem. Then we present a two-stage method for better location estimation based on the NLP problem. In addition, another two-stage method is presented for location estimation problems in which different types of observers are used to obtain directional data based on the analysis of the maximum likelihood estimate of the target location. The performance of the suggested method is evaluated through simulation experiments, and results show that the two-stage method is computationally efficient and highly accurate.
센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.
This paper presents the rapid and accurate algorithm for fault detection and location estimation in the transmission line. This algorithm uses wavelet transform for fault detection and harmonics elimination and utilizes least square error method for fault impedance estimation. Wavelet transform decomposes fault signals into high frequence component Dl and low frequence component A3. The former is used for fault phase detection and fault types classification and the latter is used for harmonics elimination. After fault detection, an adaptive data window technique using LSE estimates fault impedance. It can find a optimal data window length and estimate fault impedance rapidly, because it changes the length according to the fault disturbance. To prove the performance of the algorithm, the authors test relaying signals obtained from EMTP simulation. Test results show that the proposed algorithm estimates fault location within a half cycle after fault irrelevant to fault types and various fault conditions.
Since most of the Extra High Voltage (EHV) transmission lines are untransposed and multi-circuits, errors are occurred inevitably because of the unbalanced impedances of the lines and so on. Therefore, a distance relaying algorithm applicable to the untransposed multi-circuits transmission lines needs to be developed. The proposed algorithm of fault location estimation in the paper uses the fundamental phasor to reduce the effects of the harmonics. This algorithm also analyzes the second-order difference of the phasor to calculate the traveling times of waves generated by faults. The traveling time of the waves generated by faults is derived from the second-order difference of the phasor. Finally, the distance from the relaying point to the faults is estimated using the traveling times. To analyze the performance of the algorithm, a power system with the EHV untransposed double-circuit transmission lines are modeled and simulated under various fault conditions such as several fault types, fault locations, fault inception angles and fault resistances. The results of the simulations show that the proposed algorithm has the capability to estimate the fault locations quickly and accurately.
A new diagnastic method for detection and location of faults in a linear time-invariant system is proposed. The fault detection algorithm is formulated in a signal space, while the fault location algorithm with estimation is done in a parameter space. In a way different from the conventional approach, the method of fault location with estimation is studied to apply the new concept to establish the models with an unknown parameter under the assumption of 1-fold fault. According to computer simulation, the proposed diagnostic method is effective as an algorithm for fault diagnosis of industdrial process controllers.
본 논문에서는 위성통신시스템에서 임의의 전파를 발사하는 미지의 송신원의 위치를 파악하기 위한 효율적인 추정 알고리즘을 제안한다. 정지궤도 위성 시스템에 대하여 불법적으로 전파를 발사하는 미지의 지구국 위치를 추정하는 방법의 하나로써 시간 차이와 주파수 차이를 이용하는 교차 모호 함수(cross ambiguity function; CAF)를 주로 사용한다. 그러나 현실성이 있는 지구국 위치의 계산을 위해서는 엄청난 계산량을 필요로 하는 CAF가 요구되므로, 정확한 위치의 계산이 매우 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 CAF에서 추정하는 시간 차이와 주파수 차이의 특성을 이용하여 계산상의 효율성은 크게 증대되면서도 추정 성능 저하가 전혀 없는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 또한, CAF 계산 알고리즘의 분해능이 추정 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션한 결과를 제시함으로써 향후 실제 시스템 구축 및 활용에 기여하였다.
Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.
이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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