High impedance fault(HIF) is defined as a fault that the general overcurrent relay can not detect or interrupt. Especially when HIF occurs in residential areas, energized high voltage conductor results in fire hazard, equipment damage or personal threat. This paper proposes a fault location estimation algorithm for high impedance fault using wavelet transform. The algorithm is based on the wavelet analysis of the fault voltage and current signals. The performance of the proposed algorithm is tested on a typical 154kV korean transmission line system under various fault conditions. From the tests presented in this paper it can be concluded that a fault location estimation algorithm using wavelet transform can precisely calculate the fault point for HIF.
본 논문에서는 2.45GHz 대역 RTLS 환경에서 탐색범위 확장을 고려한 위치추정 알고리즘을 제안하고 평균 추정오차 성능을 분석하였다. 확장 가능한 탐색범위는 $300m{\times}300m$, 2차원 평면상의 정사각형으로, 가용리더의 배치 형태는 원형 배치와 사각형 배치 그리고 탐색범위 확장을 위한 축소된 사각형 배치를 고려하였다. 또한, RTLS의 위치추정 실험 조건으로 LOS 전파환경을 가정하였으며, 수신된 sub-blink 수에 따른 가용리더의 배치 형태별로 위치추정 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제안하는 위치추정 알고리즘을 적용하여 위치를 추정한 결과, 원형 리더 배치가 탐색범위 확장이 유리한 사각형 리더 배치에 비하여 우수한 위치추정 정확도를 보였다. 이에, 위치추정의 정확도가 우수한 원형배치와 확장이 유리한 사각형 배치의 장점을 절충하여 탐색범위 확장을 위한 축소 사각형 배치를 제안하였으며, 실험 결과, 제안한 위치추정 알고리즘이 탐색범위 확장을 고려한 축소된 사각형 리더 배치에서도 높은 위치추정 성능이 나타남을 확인하였다.
This paper presents methods of robot localization using recent radio frequency identification technology. If the absolute position and orientation of a tag are given in an indoor environment where RFID tags are installed, a robot can estimate its location using the relationship of the identified tag and the robot in a relative coordinate. To derive this relationship, we propose three estimation techniques using a model of a RFID reader, the direction of identification and the detection range. In this algorithm, a suitable estimation method is selected out of the three proposed techniques depending on the situations and trajectory of robot in the detection range. Simulation and experimental results show that the proposed methods can provide good performance for localization.
산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만, 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.
A promising approach to improve the performance of mobile location system is the use of antenna arrays in both transmitter and receiver sides. Using advanced array signal processing techniques, such multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems can offer more mobile location information by exploiting the spatial properties of the multipath channel. In this paper, we propose a novel approach to determine the position of mobile terminal based on estimated multipath signal parameters using only one base station in MIMO communication systems. This approach intends to minimize the error occurring from the estimation of multiple paths and gives an optimal estimation of the position of mobile terminal by simultaneously calculating a set of nonlinear location equations. This solution breaks the bottleneck of conventional mobile location systems which have to require multilateration of at least three base stations.
기존 무선망 네트워크에서의 위치 추정 알고리즘은 주로 단말이 고정되어 있는 상태에서의 3개 이상의 절대 위치를 확인할 수 있는 기지국을 활용한 위치 추정 기법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 이동 단말을 활용하여 지속적으로 이동 가능한 이동 기지국의 위치를 삼변 추정을 활용한 트래버스 기법을 사용하여 단말 및 이동 기지국의 위치를 추정하는 위치 인식 알고리즘을 제안하였다.
This paper presents a real-time indoor location and pose estimation method that utilizes simple artificial markers and image analysis techniques for the purpose of warehouse automation. The conventional indoor localization methods cannot work robustly in warehouses where severe environmental changes usually occur due to the movement of stocked goods. To overcome this problem, the proposed framework places artificial markers having different interior pattern on the predefined position of the warehouse floor. The proposed algorithm obtains marker candidate regions from a captured image by a simple binarization and labeling procedure. Then it extracts maker interior pattern information from each candidate region in order to decide whether the candidate region is a true marker or not. The extracted interior pattern information and the outer boundary of the marker are used to estimate location and heading angle of the localization system. Experimental results show that the proposed localization method can provide high performance which is almost equivalent to that of the conventional method using an expensive LIDAR sensor and AMCL algorithm.
For the location estimation in the conventional LPMS(Loose Parts Monitoring System), it is popular to employ a group delay among the acoustic sensors installed within a 3 ft range from the impact source. However, there exists inherent error in determining the arrival time differences of the generated wave group among the neighboring sensors. To overcome this problem in this study, the two dimensional approach has been proposed and applied to effectively estimate the arrival time differences by using a continuous wavelet transform which is one of the linear time-frequency analysis methods. The experiment has been performed to both the plate model and the real steam generator in a nuclear power plant. It is expected that the reliability of the location estimation could be enhanced when the proposed time-frequency method is introduced into the LPMS system.
In the microcell- or picocell-based system the frequent movements of the mobile bring about excessive traffics into the networks. A mobile location estimation mechanism can facilitate both efficient resource allocation and better QoS provisioning through handoff optimization. Existing location estimation schemes consider only LOS model and have poor performance in presence of multi- path and shadowing. In this paper we study a novel scheme which can increase estimation accuracy by considering NLOS environment
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[게시일 2004년 10월 1일]
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