본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.
This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.277-290
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2019
The demand for indoor positioning is increasing day by day. However, the widely used positioning methods today cannot satisfy the requirements of the indoor environment in terms of the positioning accuracy and deployment cost. In the existing research domain, the localization algorithm based on three-dimensional space is less accurate, and its robustness is not high. Visible light communication technology (VLC) combines lighting and positioning to reduce the cost of equipment deployment and improve the positioning accuracy. Further, it has become a popular research topic for telecommunication and positioning in the indoor environment. This paper proposes a surface centroid TOA localization algorithm based on the VLC system. The algorithm uses the multiple solutions estimated by the trilateration method to form the intersecting planes of the spheres. Then, it centers the centroid of the surface area as the position of the unknown node. Simulation results show that compared with the traditional TOA positioning algorithm, the average positioning error of the surface centroid TOA algorithm is reduced by 0.3243 cm and the positioning accuracy is improved by 45%. Therefore, the proposed algorithm has better positioning accuracy than the traditional TOA positioning algorithm, and has certain application value.
본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.
본 논문은 g-inverse를 이용한 자유망 조정으로서, 미지 Parameter를 이용한 해법에 있어서는 모든점의 좌표가 동일경중률에 의한 Parameter로 처리되기 때문에 정규방정식의 행열이 특이행열이 된다. 이 논문은 망조정에 있어서의 특이행열과 삼변측양에 있어서 기존방법의 정확도 분석 및 삼변자유망조정의 문제를 검토하였다. 본 삼변자유망 조정의 경우에 있어서는 조정좌표의 최소제곱근 오차가 심다변망에서 35.6%, 사변망에서 50.5%로 정확도가 향상되었고, 오차구원의 요소에 있어서도 최소제곱근오차가 유심다변망에서 a=24.5%, b=5.0%, 사변망에서는 a=42.6%, b=49.2%로 감소하였다. 따라서 자유망조정 방법의 적용은 기준점의 수평위치결정에 있어서 상대오차의 개선을 위하여 필요한 것으로 사료된다.
대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.
실내 측위를 위한 기법으로 Fingerprinting, 삼변 측량을 이용한 실내 위치 측위 방법, Wi-Fi / Bluetooth 등 장비로 얻은 정보를 활용하여 사용자의 실내 위치를 특정 하는 것이 일반적이고 대표적인 방법이다. 하지만 이러한 방법들은 실내 공간이 다수의 장비(AP, Beacon)를 설치할 수 있을 만큼의 장소가 마련되어야 한다. 본 논문에서는 폭이 좁은 건물 등 기존 방식을 적용할 수 없는 건물 구조에서 GPS 신호와 비콘 으로부터 전달된 신호를 동시에 이용하여 건물 내 사용자의 위치를 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 최단 경로 탐색을 위해 가장 대표적이고 효율적인 최단 경로 탐색 알고리즘 중의 하나인 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)를 적용하여 최단 경로 탐색 시스템을 설계 구현했다. 제안된 기법은 향후 건물 구조 특성을 고려한 사용자 실내 위치 측정 방법 중 하나로 고려될 수 있을 것이다.
이동 통신망을 이용한 지상파 측위 기술은 GPS와 더불어 LBS를 구성하기 위한 핵심 기술이다. WiBro 시스템은 차세대 통신망으로 주목 받고 있으며, WiBro 망에서 매 프레임마다 방송되는 프리앰블 심볼의 특성을 이용하면 TDOA 방식의 무선 측위가 가능하다. 그러나 WiBro 시스템은 셀룰러 구조로 되어 있기 때문에 일반적으로 단말기가 다수의 기지국 신호로부터 거리정보를 구하기 어렵다. WiBro 망에서 삼변측량을 이용한 무선 측위를 하기 위해서는 수신 신호의 세기를 증가시켜야 하며, 장기 중첩 기법을 이용하여 가청성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 주파수 잔여 오차와 수신 신호의 SNR에 따른 동기 중첩 및 비동기 중첩의 성능을 비교하여 WiBro 망에서 최적의 혼합 중첩 방법을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 혼합 중첩의 성능을 분석하고 WiBro 망을 이용한 무선 측위의 가능성 및 한계를 확인하였다.
IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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