• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.65-72
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• 2010

본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.54-61
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• 2012

In this paper, the pose estimation method for the satellite GTB (Ground Test Bed) using vision/MEMS IMU (Inertial Measurement Unit) integrated system is presented. The GTB for verifying a satellite system on the ground is similar to the mobile robot having thrusters and a reaction wheel as actuators and floating on the floor by compressed air. The EKF (Extended Kalman Filter) is also used for fusion of MEMS IMU and vision system that consists of a single camera and infrared LEDs that is ceiling landmarks. The fusion filter generally utilizes the position of feature points from the image as measurement. However, this method can cause position error due to the bias of MEMS IMU when the camera image is not obtained if the bias is not properly estimated through the filter. Therefore, it is proposed that the fusion method which uses the position of feature points and the velocity of the camera determined from optical flow of feature points. It is verified by experiments that the performance of the proposed method is robust to the bias of IMU compared to the method that uses only the position of feature points.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.11-18
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• 2008

본 연구는 다족 로봇용 자세제어장치(ACS - Attitude Control System)인 관성측정 시스템(IMU) 의 H/W 설계와 자세제어 알고리즘 S/W을 설계하여 다관절용 로봇의 IMU 통합시스템을 구현 후 이 시스템의 동작성능을 검증하기 위해 Mtx와 MTx와의 성능을 비교 검증을 하고자 한다. ACS는 자이로와 가속도계 그리고 지자기 센서를 이용하여 항체의 롤, 피치각 자세를 제어하는 시스템이다. 일반적인 저가형 MEMS 관성센서로는 오차가 심하게 발생하여 항체의 정확한 위치를 계산하기 힘들다. 본 연구에서는 ACS 개발하기 위하여 상용의 MEMS 가속도계 및 자이고 센서, 추가적으로 지자기 센서를 사용하여 관성측정 시스템(IMU)을 표현한다. 구현된 IMU 시스템에 자세계산 프로그램을 내장하여 일정 성능을 보장하는 롤, 피치, 요 자세각 알고리즘을 설계하여 시스템에 포팅한다. 본 연구에서는 자이로와 가속도계 출력을 혼합하여 롤, 피치각을 보상함으로써 지속적으로 일정 수준이상의 성능을 보장하는 ACS를 구현하기위해 목표 플랫폼에 적재하여 실시간으로 구동하여 포팅하고 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1762-1763
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• 2011

자동차 블랙박스는 자동차의 사고 전/후의 주행상태를 저장하여 사고의 원인을 규명하는데 사용된다. 사고 발생 시의 자동차의 주행상태를 정확히 기록하기 위해서는 자동차의 위치와 속도에 대한 정보도 필요하므로 자동차 블랙박스에서는 위치/속도 정보를 제공하기 위한 항법 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPS 수신기와 MEMS 기반의 IMU를 사용하는 자동차 블랙박스용 항법 시스템을 설계하고 그에 대한 성능평가 결과를 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.133-139
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• 2007

An unmanned ground vehicle can perform its mission automatically without human control in unknown environment. To move up to a destination in various surrounding situation, navigational information is indispensible. In order to be adopted for an unmanned vehicle, the navigation box is small, light weight and low power consumption. This paper suggests navigation system using a low grade MEMS IMU for supplying position, velocity, and attitude of an unmanned ground vehicle. This system consists of low cost and light weight MEMS sensors and a GPS receiver to meet unmanned vehicle requirements. The sensors are basically integrated by loosely coupled method using Kalman filter and internal algorithms are divided into initial alignment, sensor error compensation, and complex navigation algorithm. The performance of the designed navigation system has been analyzed by real time field test and compared to commercial tactical grade GPS/INS system.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.225-234
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• 2009

실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권6호
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• pp.575-580
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• 2013

IMU(Inertial Measurement Unit)는 선박, 잠수함, 항공기 및 군용장비 응용분야에서 적용되어 자세 측정 영역에 주로 사용되고 있지만, 이런 IMU는 고가의 장비이기 때문에 특수 분야에서만 한정적으로 이용되어 왔다. 그러나 MEMS AHRS(MEMS : Micro Electro Mechanical System, AHRS : Attitude and Heading Reference System)의 현 기술 상황은 지능형 MEMS AHRS가 채택된 응용분야에서 가격이 높은 IMU를 대체 할 수 있는 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서를 사용한 AHRS를 이용하여 선박의 주요 운동 요소인 횡동요, 종동요, 선수동요 값을 측정할 수 있는 무선 선체 운동 측정 시스템을 개발하였다. 또한 AHRS 센서가 발생시키는 오차인 순간 가속도, 지자기의 영향 및 진동에 대응하기 위하여 칼만 필터링 기능이 탑재된 센서를 적용함으로서 최적의 성능을 실현하고자 하였다. 본 연구에서 구현한 AHRS 센서를 이용한 무선 선체 운동 측정 시스템을 이용하여 실선 실험을 실행하였으며, 선박의 제한적인 설치 상황에서도 편리하게 적용할 수 있을 것으로 보여진다. 향후 이 시스템이 선박에서 INS(Integrated Navigation System) 및 VDR(Voyage Data Recorder)과 같은 선박 장비와 호환되어 활용될 경우 항해 안전과 해양사고 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.296-297
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• 2010

본 연구는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU를 이용하여 동영상과 위치/자세 데이터를 동시에 취득하는 방법을 제안하고 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템에 실시간 영상 georeferencing 알고리즘을 적용한다면 데이터 취득과 동시에 georeferenced 동영상을 획득할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이로부터 신속하게 대상물의 3차원 모델 등의 다양한 공간정보를 구축하여 증강현실 등에 활용될 수 있을 것이다. 향후 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 입증할 것이다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.62-66
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• 2023

With the advancement in technology and rapid increase in the demand for microelectromechanical systems (MEMS) based inertial measurement units (IMUs), high-volume production and test system remain a major challenge for the MEMS industry. To compete with the challenging market of Industry 4.0, here we developed an automatic test system to evaluate the performance of the ovenized IMU sensors as well as analyze the data. The automatic test system was developed by interfacing a commercial MEMS IMU (BMI 088) using LabVIEW. The BMI 088 was tested experimentally for long-term bias stability, ON/OFF bias repeatability, and root mean square (rms) noise. Furthermore, the data was analyzed through the developed test system. The results show that the automatic test system has improved the test time and reduced human effort. The developed automatic test system is a significant approach to MEMS research and development (R&D) to increase and improve the mass production of IMUs.