• 지구물리와물리탐사
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• 제12권3호
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• pp.233-238
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• 2009

시추공 주시 토모그래피의 주요 요소 중 하나인 초동주시의 측정오차 정보를 사용한 주시 토모그래피 법을 제안하고, 이 역산 방법을 실제 시추공 탐사 자료에 적용하는 실험을 수행 하였다. 제안된 역산방법은 2단계 제어 처리 공정이다. 1) 성취하고자하는 속도 영상의 분해능에 기초하여 측정 주시의 허용 오차한계를 설정하고 측정오차가 오차한계 이상인 기록은 역산에서 제외한다. 2) 반복역산 과정에서 계산된 주시 차 중에서 해당기록의 측정오차 보다 작은 주시 차를 0(영) 처리함으로써 무의미한 수치가 누적되어 속도 개선에 기여함을 방지한다. 모든 기록을 사용한 속도영상과 제어역산으로 도출한 속도영상을 비교한 결과에 의하면, 제어 역산으로 도출한 속도영상에서 수치잡음이 상대적으로 적게 표출되었다. 그리고 Fermat 원리에 의하면, 이 영상이 보다 현실가능성이 높은 속도모델임을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제28권6호
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• pp.345-354
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• 2019

The 3D position of pedestrians is a physical quantity used in various fields, such as automotive navigation and augmented reality. An inertial navigation system (INS) based pedestrian dead reckoning (PDR), hereafter INS-PDR, estimates the relative position of pedestrians using an inertial measurement unit (IMU). Since an INS-PDR integrates the accelerometer signal twice, cumulative errors occur and cause a rapid increase in drifts. Various correction methods have been proposed to reduce drifts. For example, one of the most commonly applied correction method is the zero velocity update (ZUPT). This study investigated the characteristics of the existing INS-PDR methods based on shoe-mounted IMU and compared the estimation performances under various conditions. Four methods were chosen: (i) altitude correction (AC); (ii) step length correction (SLC); (iii) advanced heuristic drift elimination (AHDE); and (iv) magnetometer-based heading correction (MHC). Experimental results reveal that each of the correction methods shows condition-sensitive performance, that is, each method performs better under the test conditions for which the method was developed than it does under other conditions. Nevertheless, AC and AHDE performed better than the SLC and MHC overall. The AC and AHDE methods were complementary to each other, and a combination of the two methods yields better estimation performance.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권2호
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• pp.117-124
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• 2020

In this paper, the symmetric position drift of the integration approach in pedestrian dead reckoning (PDR) system with dual foot-mounted IMU is analyzed. The PDR system that uses the inertial sensor attached to the shoe is called the IA-based PDR system. Since this system is designed based on the inertial navigation system (INS), it has the same characteristics as the error of the INS, then zero-velocity update (ZUPT) is used to correct this error. However, an error that cannot be compensated perfectly by ZUPT exists, and the trend of the position error is the symmetric direction along the side of the shoe(left, right foot) with the IMU attached. The symmetric position error along the side of the shoe gradually increases with walking. In this paper, we analyze the causes of symmetric position drift and show the results. It suggests the possibility of factors other than the error factors that are generally considered in the PDR system based on the integration approach.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.9-16
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• 2014

레벨셋 기법과 위상민감도를 이용하여 선형 탄성 구조물에 대하여, 초기 설계형상에 의존성이 없는 위상 및 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 레벨셋 기법에서는 복잡한 위상 형상변화를 쉽게 다루기 위해 초기 영역은 고정한 채 레벨셋 함수로 표현되는 암시적 이동경계로 경계를 표현한다. 해밀턴-자코비(H-J) 방정식과 수치적으로 강건한 기법인 'up-wind scheme'은 컴플라이언스 목적함수를 최소화시키고 허용체적 제약조건을 만족시키면서, 초기 암시적 경계를 법선 속도장에 따라 최적의 형상으로 이끌어 낸다. 점근적인 정규화 개념에 근거하여, 구멍의 반지름을 0으로 접근시켜 형상 미분의 극한을 취한 위상민감도를 고려하였다. 최적조건으로부터 유도된 라그란지안의 감소 방향을 이용하여 H-J 방정식을 갱신하기 위한 속도장을 결정하였다. 개발한 방법에서는 위상민감도로부터 얻어지는 지표를 이용하여 구멍을 언제든지 어디에서나 생성가능하기 때문에 초기 구멍이 최적 형상을 얻기 위해 요구되지 않는다는 사실을 확인하였다. 또한 효율적인 최적화 과정을 위해서는 구멍 생성을 위한 조정변수의 적절한 선택이 중요함을 확인하였다.