• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.10
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• pp.785-791
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• 2011

This paper describes the evaluation and selection of MEMS(Micro-Elect Mechanical System) based inertial sensor to fit to implement the Inertial Measurement Unit(IMU) for a small-sized vessel at sea. At first, the error model and the noise model of the inertial sensors are defined with Euler's equations and then, the inertial sensor evaluation is carried out with Allan Variance techniques and Monte Carlo simulation. As evaluation results for the five sensors, ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH and ADXL103, the combination of gyroscope and accelerometer of ADIS16405 is shown minimum error having around 160 m/s standard deviation of velocity error and around 35 km standard deviation of position error after 600 seconds. Thus, we select the ADIS16405 inertial sensor as a MEMS-based inertial sensor to implement IMU and, the error reducing method is also considered with the search for reference papers.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.191-192
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• 2011

MEMS 기반 관성 센서를 이용한 항법장치를 개발하는 경우, 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 구축 여부에 따라 그 성능이 결정된다. 특히 해상에서 이러한 MEMS 기반 관성항법 장치를 사용하는 경우에는, 육상과 달리 다양한 제약조건이 따르게 된다. KF는 선형과 비선형으로 구분되고, 비선형은 다시 확장 KF와 Unscented KF, Particle KF 등 다양한 것이 연구 개발되어 있는데, 해상에 적용하기 위해서는 이러한 다양한 필터들의 특징과 추가 요청사항 등을 사전 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 개발된 KF를 조사하여 해상용 MEMS 기반 관성 항법장치를 개발하는 경우 필요한 필터 구성 방법을 조사하여 문제점을 살펴보고, 이 문제 해결을 위한 방안을 검토하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.47 no.6
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• pp.438-445
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• 2019

In this paper, we present a new approach to extract the g-sensitivity scale-factor error for a MEMS gyroscope. MEMS gyroscopes, based on the use of both angular momentum and the Coriolis effect, have a g-sensitivity error due to mass unbalance. Generally, the g-sensitivity error is not considered in general use of gyroscopes, but it deserves our attention if we are to develop for tactical class performance and reliability. The g-sensitivity error during vehicle flight increases navigation error; so it must be analyzed and compensated for the use of MEMS IMU for high dynamics vehicle systems. Therefore, we analyzed how to extract the g-sensitivity scale-factor error from the inertial sensor error model. Furthermore we propose a new method to extract the g-sensitivity error using flight motion simulator. We verified our proposed method with experimental results.

• The Magazine of the IEIE
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• v.31 no.1
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• pp.28-37
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• 2004

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.379-385
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• 2007

관성 센서는 외부 장치의 도움 없이 3차원 공간상에서 움직임 측정이 가능하다. 최근 MEMS 기술의 발달로 소형 저가 관성 센서(가속도 센서 혹은 각속도 센서) 제작이 가능해져 관성 센서를 소형 휴대 기기에 내장하여 사용자의 움직임을 감지하거나 의도 파악하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 관성 센서가 내장된 휴대 기기를 이용하여 3차원 공간상에서 6가지 위치에 따라서 각기 다른 6가지 소리를 발생하는 가상의 멀티 타악기 시스템을 제안한다. 즉, 휴대 기기를 상/하로 흔들면 가상 타악기의 타점 위치에 왔을 때 비트 음을 발생하고, 6개의 다른 위치를 구분하여 다른 타점의 위치에서 휴대 기기를 흔들면 각각 그 위치와 미리 지정된 소리가 발생하도록 하였다. 이러한 가상의 멀티 타악기 시스템을 위해서 3차원 공간상에서 실시간으로 사용자의 움직임을 감지하고 휴대 기기의 위치를 파악하는 것이 필요하다. 저가의 관성 센서를 이용하여 사용자가 휴대 기기를 움직이는 동작이 있는 상황에서 실시간으로 휴대 기기의 위치를 추정하는 것은 쉽지 않지만 본 연구에서는 다양한 사용자의 움직임 동작 분석을 통하여 사용자가 가상의 멀티 타악기를 상/하로 흔드는 동작을 감지하고 다른 위치로 이동하는 동작을 구분하였다. 개발된 동작 감지 알고리즘과 위치 구분 알고리즘을 휴대 기기에 적용되어 실제로 가상의 타악기 시스템을 구현하였다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.1
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• pp.177-186
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• 2017

Recently, Autonomous vehicles are getting hot attention. Amazon, the biggest online shopping service provider is developing a delivery system that uses drones. This kinds of platforms are need accurate attitude information for navigation. In this paper, a structure design of AHRS using low-cost inertia sensor is proposed. To estimate attitudes a Kalman filter which uses a quaternion based dynamic model, bias-removed measurements from MEMS Gyro, raw measurements from MEMS accelerometer and magnetometer, is designed. To remove bias from MEMS Gyro, an additional Kalman filter which uses raw Gyro measurements and attitude estimates, is designed. The performance of implemented AHRS is compared with high price off-the-shelf 3DM-GX3-25 AHRS from Microstrain. The Gyro bias was estimated within 0.0001[deg/s]. And from the estimated attitude, roll and pitch angle error is smaller than 0.2 and 0.3 degree. Yaw angle error is smaller than 6 degree.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.302-307
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• 2004

무인 항공기는 지상 조종 또는 자동 비행으로 원격제어, 각종 정찰, 수송, 및 공격 등의 다양한 임무를 수행할 수 있는 비행체 및 이를 포함한 시스템을 의미한다. 무인기의 자율 운항을 위해서는 위치, 속도 및 자세 등의 항법 정보를 제공하는 항법 시스템이 반드시 필요하며 크기가 작은 무인기를 위해서는 탑재체의 중량이 적은 항법 시스템이 반드시 필요하다. 최근에는 반도체 MEMS 기술을 이용한 저가형 관성 센서들이 많이 개발 되고 있으며 이를 이용한 소형, 저전력, 고정밀 항법 시스템들이 많이 연구 개발되고 있다. GPS/AHRS 결합 시스템은 자세각, 각속도, 가속도 정보 및 GPS를 이용한 위치, 슥도 정보 제공이 가능한 시스템으로 비행체의 자율비행을 위한 정보 제공이 가능한 시스템이다. 본 논문에서는 MEMS 센서를 기반으로한 GPS/AHRS 결합 항법 시스템 설계하고 차량을 이용하여 성능을 평가한 결과를 보여준다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.7
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• pp.979-986
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• 2013

Recently, in the electric, electronic, robotic, and medical industries, a great attention has been paid to the development of MEMS-based smart devices with a compact size and highly intelligency. The MEMS technology is very effective in designing into a compact size and lightweight by combining into one the complex electrical, mechanical, chemical, and biological features which are required by smart devices, and at the same time, in bulk batch manufacturing. Therefore, this study, to prepare for upcoming new MEMS-based technological paradigm, analyzes MEMS processes and then considers its Applications.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.8
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• pp.63-70
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• 2006

Due to the small size and weight of micro aerial vehicle (MAV), only miniaturized MEMS type sensors are applicable for MAV autonomous flight system. In this paper, we propose a accelerometer and gyro mixing algorithm to improve an attitude performance of MEMS type sensors. The performance of the proposed mixing algorithm is compared with the performance of fuzzy-based mixing algorithm through simulation. The simulation results show that the attitude compensation method through the attitude compensation has better performance than the fuzzy-based mixing method for MAV attitude estimation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.475-478
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• 2006

본 논문에서는 소형 무인항공기의 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하기 위해 저급의 MEMS IMU를 이용한 항법 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 비행체의 직선운동과 회전운동을 측정할 수 있는 관성측정기와 위성신호를 수신하여 항체의 위치, 속도 정보를 제공하는 GPS 수신기, 지구 자기장 정보를 이용하여 방향각 정보를 제공하는 지자기 센서들로 구성되었다. SDINS와 약결합 방식의 칼만필터를 이용한 항법 시스템은 초기정렬 알고리즘과 센서 오차 보상 알고리즘, 자력계 보상 알고리즘 및 복합항법 알고리즘으로 나뉘며, 설계된 항법 알고리즘들은 시뮬레이션과 차량 실험을 통해서 성능을 분석하였다.