본 논문은 GNSS의 문제점인 위치오차와 실외음영지역을 해소하기 위하여 GNSS와 vision system을 융합한 신뢰성있는 고정밀 측위와 최적의 vision system을 분석하였다. 위치결정을 위해서는 최소 4개 이상의 GNSS로부터 신호를 수신 받아야 한다. 그러나 도심지역에서는 고층건물이나 장애물 또는 반사파에 의해 정확한 위치가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 vision system을 이용한다. GNSS를 사용하기 열악한 도심지역의 target object에 정확한 위치 값을 결정해 놓는다. 그리고 vision system을 이용해 target object를 인식하고, 인식된 target object를 이용하여 위치오차를 보정해 준다. 이동체는 이동 중 vision system을 이용하여 target object를 인식하여 위치 데이터 값을 만들어내고, 위치 계산을 수정하여 안정되고 신뢰성 있는 고정밀 측위를 할 수 있다.
본 논문은 바닥 격막을 고려한 코어 및 오프셋 아웃리거 구조의 최적위치를 파악하기 위하여 70층 규모의 초고층 아웃리거 건물을 대상으로 MIDAS-Gen을 이용하여 구조설계를 실시하였다. 그리고 본 해석연구의 주요 변수는 슬래브의 강성, 전단벽의 강성, 아웃리거의 평면상 위치이다. 또한 본 해석결과에 근거하여 슬래브의 강성과 전단벽의 강성이 바닥 격막을 고려한 코어 및 오프셋 아웃리거 구조의 최적 위치에 미치는 영향을 분석하였다. 본 해석연구의 결과에서는 슬래브의 강성, 전단벽의 강성, 아웃리거의 평면상 위치가 초고층 아웃리거 구조시스템의 최적위치에 어떤 영향을 주는 지를 분석하여 나타났다. 그리고 본 논문의 결과는 초고층 아웃리거 구조시스템의 최적위치를 조사하는데 필요한 구조공학자료를 얻는데 도움이 된다고 사료된다.
본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권3호
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pp.561-576
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2007
Five plotting positions are applied to the computation of probability weighted moments (PWM) on the parameters of the generalized logistic distribution. Over a range of parameter values with some finite sample sizes, the effects of five plotting positions are investigated via Monte Carlo simulation studies. Our simulation results indicate that the Landwehr plotting position frequently tends to document smaller biases than others in the location and scale parameter estimations. On the other hand, the Weibull plotting position often tends to cause larger biases than others. The plotting position (i - 0.35)/n seems to report smaller root mean square errors (RMSE) than other plotting positions in the negative shape parameter estimation under small samples. In comparison to the maximum likelihood (ML) method under the small sample, the PWM do not seem to be better than the ML estimators in the location and scale parameter estimations documenting larger RMSE. However, the PWM outperform the ML estimators in the shape parameter estimation when its magnitude is near zero. Sensitivity of right tail quantile estimation regarding five plotting positions is also examined, but superiority or inferiority of any plotting position is not observed.
Most car navigation systems(CNS) estimate the vehicle's location using global positioning system(GPS) or dead reckoning(DR) system. However, the estimated location has undesirable errors because of various noise sources such as unpredictable GPS noises. As a result, the measured position is not lying on the road, although the vehicle is known to be restricted on the road network. The purpose of map matching is to locate the vehicle's position on the road network where the vehicle is most likely to be positioned. In this paper, we analyze some general map matching algorithms first. Then, we propose a map matching method using compensation vectors to improve the performance of map matching. The proposed method calculates a compensation vector from the discrepancy between a measured position and an estimated position. The compensation vector and a newly measured position are to be used to determine the next estimation. To show the performance improvement of the map matching using compensation vectors, the real time map matching experiments are performed. The real road experiments demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed map matching.
In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices for these fish robot. The model of the fish is designed to detect the position of the optical flow of the Robotic Fish in the Simulink through Matlab. This paper intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fish. Here, we are applied to the image comparing algorithm by using the average color weight algorithm method. In this, position coordinate system is used to find the position coordinates of the fish to identify the position of the Robotic fish. It was verified by the performance test of design robot.
스마트 케어 감시 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신 기능을 사용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적하는 시스템이다. 그러나 일반적인 스마트 디바이스의 GPS 위치 정보는 상당한 오차를 포함하고 있기 때문에 추적을 원활히 하기 위하여 GPS 위치 정보의 보정을 필요로 한다. 기존의 스마트 케어 시스템에서는 두 대 이상의 CCTV를 이용하여 이러한 GPS 위치 정보 오차를 보정하였다. 그러나 이러한 방법은 반드시 두 대 이상이 동일한 지점을 촬영해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 위치 정보의 오차를 보정하기 위하여 단지 하나의 CCTV만을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과, 하나의 CCTV만을 이용하더라도 두 대의 CCTV를 이용한 위치 정보 보정방법 만큼 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있다.
This paper deals with an optimal determination process for the built-in location of localizer under restrictive siting area conditions of a domestic P-airport. Aerodynamic forces and moments acting on the localizer structure can be used a reference to find the safe distance from jet blast and the position at which the reasonable structural loading is applied. Wind tunnel experiment is conducted to measure aerodynamic loadings. The finite element analysis for structural deformation is employed to get the information of structural failure. A new localizer's position is determined by considering aerodynamic loading, structural strength and thermal loading due to jet blast. Deflector effect was also investigated in this study. In conclusion, the location of localizer can be placed at shorter than the current position and greatly decreased if the deflector is applied at the front of localizer.
기존의 위치 추정 기법인 AOA, TOA, TDOA는 실내 위치 추정 시 Wi-Fi와 Beacon을 이용한 기법보다 실내 사용자의 위치를 추정하기 부적합한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 실내 위치 추정에 AOA 기법이 부적합한 문제를 해결하기 위해 하나의 AP에 4개의 방향성 안테나가 부착된 단일 AP를 기반으로 AOA 기법을 이용한 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 4개의 안테나에 수신된 각도만을 이용하여 각각의 신호에 대한 직선 방정식을 도출하고, 직선 방정식들 간의 교차점을 구함으로써 사용자의 위치를 추정한다.
Beacon은 주로 선박이나 항공기 등의 위치 확인이나 운행 상의 안전을 돕기 위해 사용하는 신호장치이다. 최근 IT 분야에서는 BLE(Bluetooth Low Energy) 기반 Beacon을 이용함으로써 적은 에너지로도 수개월 이상 동작이 가능해졌으며 BLE Beacon을 이용한 위치기반의 서비스 및 기술이 연구되고 있다. 하지만 Beacon 단독으로, 위치 측위 시 오차율이 높아 정확한 위치를 측정할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 스마트폰 기반의 WiFi와 Beacon을 결합하여 실내 위치 측위 알고리즘을 사용하고 위치 측위 값의 오차율을 줄일 수 있도록 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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