간섭계를 이용한 링레이저 자이로의 플렉셔 각도 측정기법이 연구되었다. Dummy mass를 추가하여 중력가속도 이상의 고가속도 환경을 구현하였으며, 이에 따른 피에조 간섭무늬의 변화로부터 자이로 입력축의 단위 중력가속도에 대한 플렉셔 각도 변화를 조사하였다. 링레이저 자이로가 가지는 플렉셔 각도 변화계수는 2.37 arcsec/g로,플렉셔 측정 반복도 오차는 0.07arcsec/g정도로 측정되었다. 플렉셔 각도를 감소시켰을 때, 링레이저 자이로 관성항법장치의 플렉셔 오차가 뚜렷이 개선됨을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권4호
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pp.205-211
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2017
Combining dispersion-managed optical links with midway optical phase conjugation (OPC) is a possible method of compensating for optical signal distortion due to group velocity dispersion and nonlinear Kerr effects. Although an improvement in the performance of these optical links has been reported, the fixed residual dispersion per span (RDPS) that is typically used restricts the flexibility of link configurations. Thus, in this paper, a flexible dispersion-managed link configuration, comprising artificial distributions of linearly/nonlinearly incremented RDPS, is proposed. Simulations show that a descending distribution of RDPS before the midway OPC, and an ascending distribution of RDPS after the midway OPC, gives the best artificial distribution pattern as the number of fiber spans is increased, regardless of the RDPS incrementation method.
본 논문에서는 확률신경망 이론을 적용하여 GPS 단절구간에서 보행자의 위치정보의 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 일반적인 보행 외 옆으로 걷기, 오리걸기, 기어가기 등 여러 보행 형태에 대한 보행 패턴을 학습하고 이에 대한 이동거리를 구하여 관성항법의 적분오차를 최소화하도록 한다. 제안 시스템은 보행자가 휴대할 수 있는 소형/경량화/저전력 설계된 H/W 모듈 형태로 구현을 하였으며, 건물 내에서의 보행자 이동 실험을 통해 제안 시스템의 성능을 검증하였다.
We describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and Virtual Reality Modeling Language (VRML). The robot identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
It is known that Global Positioning System(GPS) is the most efficient navigation system because it provides precise position information on the all areas of Earth regardless of metrology. Until now, the size of GPS receivers has become smaller and the performance of receivers has become higher. So receivers provide the position information of not only static system but also dynamic system. Usually, users make similar movement trajectory according to their life pattern and it is possible to build up efficient database by collecting only the repeated users' position. Because position information calculated by the receiver is erroneous about 10-30m within 5% error tolerance, the position information is oscillated even on the same area. In this paper, we propose the system that can estimate whether users are out of trajectory or in dangerous situation by soft-computing method.
As the demand for simulated flight training and interest in new technology training increase, this study analyzed the performance of flight simulator training and actual flight training subjects to confirm efficient flight simulator training curriculum. Summarizing the results of the study, found that flight simulator training had a significant positive effect on the actual flight training performance and in particular had a relatively large effect on the air maneuver, traffic pattern, cross country flight subjects. As a result of analyzing theoretical major classes that affect flight simulator training to verify the correlation, found that principle of air navigation, air traffic service, and helicopter flight theory were affected in order. The significance of this study was to identify the curriculum and ground lesson that should be focused on effectively performing flight simulator training in the helicopter private pilot course.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.226-233
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2022
Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.
AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.
기존의 UWB용 계단형 슬롯 안테나의 크기를 절반으로 줄이기 위해 개방 종단된 계단형 슬롯 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 방사부로써 접지면에 에칭된 계단형 슬롯과 윗면의 광대역 임피던스 정합을 위한 사각형 패치를 가진 마이크로스트립 급전선으로 구성된다. 제안된 안테나는 유전상수(${\epsilon}_r$)가 4.3, 두께가 1.6 mm, 크기가 $28.5{\times}32mm^2$ 인 FR4 기판에 설계 및 제작 되었다. 제안된 안테나의 제작 및 측정 결과, 임피던스 대역폭(${\mid}S_{11}{\mid}{\leq}-10dB$)이 7.99 GHz (3.01~11 GHz)로 UWB 대역(3.1 ~ 10.6 GHz)을 충분히 만족하였다. 특히 제안된 안테나의 크기가 기존의 안테나에 비해 절반으로 줄어들었음에도 불구하고, 사용하고자 하는 전 대역에서 안정되고 우수한 무지향성 방사패턴을 얻을 수 있었으며 2.18 ~ 4.93 dBi의 높은 이득 또한 얻을 수 있었다.
최근 실내 위치측위 기술을 이용하여 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 실내 위치측위 방식에는 대표적으로 fingerprinting 방식과 삼변측량 방식이 있으나 활용의 제한성 및 위치추정 오차 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 측위 방식인 AOA, TOA, TDOA 등의 측위 기술을 응용한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 RSSI 차이를 이용한 AOA 기반 위치 추정 알고리즘에 대해 연구한다. 4개의 안테나를 가지는 하나의 AP를 가정하여 연구를 진행하며, RSSI를 기반으로 도래각을 추정 후 AOA 알고리즘에 적용한다. RSSI의 보정을 위해 재귀식 평균 필터를 이용하며, 도래각 추정을 위해 보정된 RSSI와 피타고라스 정리를 이용한다. 실험 결과 좁은 간격으로 배치된 4개의 무지향성 안테나의 방사 패턴으로 인하여 18%의 오차율을 보였으며, 지향성 안테나를 이용할 경우 실내 환경에서 AOA 알고리즘을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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