열차의 위치를 정확하게 추정하는 것은 열차제어를 위해 필수적이며 선로변에 시스템을 설치하지 않고 열차의 위치를 추정하기 많은 연구가 있었다. 열차는 선로 위를 움직이므로 위치 추정을 일차원적으로 검색이 가능하며 그 선로 또한 위치 정보를 미리 알 수 있다는 특징이 있다. 특히 고속열차의 경우 속도가 커서 도플러 주파수가 비교적 크며 선로 모양도 직선 혹은 반경이 큰 곡선으로 되어 있다. 본 연구에서는이를 활용하여 두 지점(기지국)에서 송신한 신호의 도플러 주파수를 이용하여 열차의 위치를 추정하는 방안에 대하여 제안한다. 직선과 곡선, 직곡선 혼합 선로 구간에 대하여 위치를 추정하는 수식을 도출한다. 일반적으로 도플러 레이더는 속도를 측정하는데 사용되나 여기에서는 속도와 위치를 모르는 상태에서 두 신호의 도플러 주파수 비율을 이용하여 위치와 속도를 순차적으로 구한다. 시뮬레이션을 통해 열차 위치 및 측정 오차 수준에 따른 추정 오차의 변화를 구한다. 제안하는 방안과 기존 방안에서의 목표 추정 오차 수준을 얻기 위한 조건과 측정 오차가 커짐에 따른 오차의 증가량을 비교함으로써 성능과 강인성 면에서 제안하는 방안의 우수성을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.670-691
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2013
In RSSI-based RFID(Radio Frequency IDentification) indoor localization system, the signal path loss model of each sub-region is different from others in the whole localization area due to the influence of the multi-path phenomenon and other environmental factors. Therefore, this paper divides the localization area into many sub-regions and constructs separately the signal path loss model of each sub-region. Then an improved LANDMARC method is proposed. Firstly, the deployment principle of RFID readers and tags is presented for constructing localization sub-region. Secondly, the virtual reference tags are introduced to create a virtual signal strength space with RFID readers and real reference tags in every sub-region. Lastly, k nearest neighbor (KNN) algorithm is used to locate the target object and an error compensating algorithm is proposed for correcting localization result. The results in real application show that the new method enhances the positioning accuracy to 18.2% and reduces the time cost to 30% of the original LANDMARC method without additional tags and readers.
본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
온보드영상장치(OBI)를 사용하고 있는 콘빔CT(CBCT)를 이용하여 인체 팬텀 자세 및 위치와 모의치료시 인체 팬텀 자세 및 위치를 비교하여 CBCT의 3D 타깃 위치의 유용성을 평가하고자 한다. 실제방사선 치료와 동일한 과정으로 모의 치료계획을 하기 위해서 인체 팬텀(The Rando Phantom) 을 set up 한다. 기준점에 놓인 인체팬텀에서 CBCT를 이용하여 평행이동 및 회전이동 하였다. 이때 얻어진 영상들의 위치 차이에 대한 평균 및 편차를 인체 팬텀의 실제 이동 값과 비교하였다. 실험은 10회씩 반복하여 오차의 표준 편차를 구하였다. CBCT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3D/3D 매칭에서 평균 setup의 residual error의 평균 및 표준편차는 lateral $0.2{\pm}-0.2$ mm, longitudinal $0.4{\pm}0.3$ mm, vertical $-0.4{\pm}0.1$ mm 로 각각 0~4 mm의 범위 이내로 나타났다. 모의실험 된 회전 내용은 $0.4{\pm}0.2$ mm, $0.3{\pm}0.3$ mm, 그리고 $0.3{\pm}0.4$ mm이다. 회전에 의한 error는 $0{\sim}0.6^{\circ}$ 범위이다. 인체 팬텀을 이용한 CBCT 3D/3D 매칭은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 하였다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.3-12
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2020
Nowadays, as-is BIM generation has been popularly adopted in the architecture, engineering, construction and facility management (AEC/FM) industries. In order to generate a 3D as-is BIM of a structural component, current methods require a registration process that merges different sets of point cloud data obtained from multiple locations, which is time-consuming and registration error-prone. To tackle this limitation, this study proposes a registration-free 3D point cloud data acquisition technique for as-is BIM generation. In this study, small-size mirrors that rotate in both horizontal and vertical direction are used to enable the registration-free data acquisition technique. First, a geometric model that defines the relationship among the mirrors, the laser scanner and the target component is developed. Second, determinations of optimal laser scanner location and mirror location are performed based on the developed geometrical model. To validate the proposed registration-free as-is BIM generation technique, simulation tests are conducted on key construction components including a PC slab and a structural wall. The result demonstrates that the registration-free point cloud data acquisition technique can be applicable in various construction elements including PC elements and structural components for as-is BIM generation.
본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 움직이는 사용자를 대상으로 하였다. 실외환경에서 GPS를 이용한 위치 측위는 정확하지만 실내 환경에서는 위치 측위가 부정확하고 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 Wi-Fi, Zigbee, 블루투스 등의 무선 통신 기술을 기반으로 위치 측위를 위한 다양한 기술들의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비콘의 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터 베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 RSSI Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용하였다. 평균 필터링과 계수 값을 0.5로 설정한 Feedback 필터링을 통하여 불규칙하고 높은 RSSI 값이 다소 감소하는 것을 확인하였으며, 거리계산 보정 알고리즘을 통해 거리가 증가함에 따른 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하고 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 시행하였다.
장거리 탐지 레이다의 목표물에 대한 고도 탐지 정확도를 높이기 위해서는 대기에 의한 전파의 굴절 현상이 고려되어야 한다. 하지만 모든 탐지 경로 상에서 대기 상태에 의한 정확한 굴절현상을 파악하기에는 물리적인 한계가 있다. 본 논문에서는 장거리 탐지 레이다의 PSR(Primary Surveillance Radar)과 SSR(Secondary Surveillance Radar) 항적의 고도를 이용하여 각 위치에서의 대기 상태를 파악할 수 있는 대기평가함수를 제안한다. 제안된 대기평가함수의 적합성을 파악하기 위해 다양한 대기 상태를 가지는 측정데이터를 이용하여 시간 및 위치에 따른 고도의 평균 오차와 대기의 상태를 분석하였다.
Purpose: In order to accurately reach an underwater projectile to a target point, reliable INS and accurate arrangement of INS between master and slave INS is paramount. Unlike terrestrial and aerial environments, underwater projectile will operates in a restricted environment where location information cannot be received or sent through satellites. In this report, we review the factors affecting the transfer alignment of master and slave INS, as well as how to improve the positional error between INS through improved transfer alignment algorithms. Methods: In this work, we propose an improvement algorithm and verify it through simulation and driving test. The simulation confirmed the difference in the transfer alignment azimuth by fitting the MINS and SINS indoors, displacement in posture, and the process of transfer alignment between MINS and SINS through a driving test to confirm algorithm can improve the arrangement. Results: According to this study, reason for the error in the transfer alignment between MINS/SINS is the factors of the system where movements such as roll, pitch, yaw are not inter locked in real time due to the delay in transmit/receive system. And confirm that the improved algorithm has a desirable effect on accuracy. Conclusion: Through this work, it is possible to identify ways to improve the accuracy of underwater projectiles to reach their target points under various underwater environments and launch condition.
An effective algorithm for implementation of unmanned surveillance system which detects moving object from image sequences, predicts the direction of it, and drives the camera in real time is proposed. Outputs of proposed algorithm are coordinates of location of moving object, and they are converted to the values according to camera model. As a pre- processing, extraction of moving object and shape discrimination are performed. Existence of the moving object or scene change is detected by computing the temporal derivatives of consecutive two or more images in a sequence, and this result of derivatives is combined with the edge map from one original gray level image to obtain the position of moving object. Shape discri-mination(Target identification) is performed by analysis of distribution of projection profiles in x and y directions. To reduce the prediction error due to the fact that the motion cha- racteristic of walking man may have an abrupt change of moving direction, an order adaptive lattice structured linear predictor is proposed.
조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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