International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.1
no.1
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pp.70-80
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2000
The attitude knowledge error model is formulated for specifically KOMPSAT attitude determination system using the Lefferts/Markley/Shuster method, and the attitude determination(AD) error analysis is performed so as to investgate the on-board attitude determination capability of KOrea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT) using the covariance analysis method. Analysis results show there is almost no initial value effect on Attitude Determination (AD) error and the sensor noise effects on AD error are drastically decreased as is predicted because of the inherent characteristic of Kalman filter structure. However, it shows that the earth radiance effect of IR-sensor(earth sensor) and the bias effects of both IR-sensor and fine sun sensor are the dominant factors degrading AD error and gyro rate bias estimate error in AD system. Analysis results show that the attitude determination errors of roll, pitch and yaw axes are 0.056, 0.092 and 0.093 degrees, respectively. These numbers are smaller than the required values for the normal mission of KOMPSAT. Also, the selected on-orbit data of KOMPSAT is presented to demonstrate the designed AD system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.431-432
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2018
Humans have used acceleration sensors to perceive behavior. Using the application principles of inertia sensor such as acceleration and gyro sensors, the sensor indirectly measures movement through forces applied on a three-dimensional axis. This may result in different results depending on the location of the sensor in possession, even in the same way. The sensor, which is also mounted on popular smartphones, measured different values of acceleration sensors, whether in hand or in pocket, which are commonly used by people.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.2
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pp.51-59
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2018
Health care has attracted a lot of attention, recently due to an increase in life expectancy and interest in health. Various biometric data of the user are collected by using the air pressure sensor, gyro sensor, acceleration sensor, and heart rate sensor to perform the Smart Health Care Activity Tracker function. Basically, smartphone application is made and tested for biometric data collection, but the Arduino platform and bio-signal measurement sensor are used to confirm the accuracy of the measured value of the smartphone. Use the Google Maps API to set user goals and provide guidance on the location of the user and the points the user wants. Also, the basic configuration of the main UI is composed of the screen of the camera, and it is possible for the user to confirm the forward while using the application, so that accident prevention is possible.
In this paper, were developed the 3 axes attitude control sensor system to control and monitoring the moving object. The proposed sensor system has been studied in Japan, America for a year ago. But it is high expensive and has a difficulty in application. To overcome these problems, proposed the 3 axes attitude control sensor system is low cost and easily applied. Proposed sensor system is equipped with the 3 gyro sensors, 2 tilt sensors and 3 MR sensors using 80C51 microprocessor for signal processing. It's output value transmit at long distance using RS232 serial communication protocol. We expect this system shall have a good performances in many applications of control and monitoring the moving object.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1241-1248
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2019
In this paper, an auxiliary device was implemented to help blind people more safely from obstacles or risk factors while walking. The ultrasonic sensors detect obstacles in the front, so that the noise gap and the vibration intensity of the buzzer can be heard differently by distance and angle, and so the situation can be perceived by pedestrians. When the ambient light becomes darker than the light intensity set using the CdS resistance value of the light sensor, the LED automatically turns on, makes it easier for pedestrians to recognize the position of the auxiliary device through buzzer if the pedestrian misses the aid using the gyro sensor's slope. Moreover, the location and situation of the blind were transmitted to the caregiver to check safety and behavior using GPS and Bluetooth.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.129-136
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2010
In this paper proposed the sensor fusion algorithm between a gyroscope and an accelerometer to maintain the inverted posture with two wheels which can make the robot body move to the desired destination. Mobile inverted robot fall down to the forward or reverse direction to converge to the stable point. Therefore, precise information of tilt angles and quick posture control by using the information are necessary to maintain the inverted posture, hence this paper proposed the sensor fusion algorithm between a gyroscope to obtain the angular velocity and a accelerometer to compensate for the gyroscope. Kalman Filter is normally used for the algorithm and numerous research is progressing at the moment. However, a high-performing DSP and systems are needed for the algorithm. This paper realized the robot control method which is much simpler but able to get desired performance by using the sensor fusion algorithm and PID control.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.3
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pp.315-327
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2017
In this paper, we present a method for estimating of position and velocity of a moving target by using the range and the bearing measurements from multiple sensors of aiming unit. In many cases, conventional low cost gyro sensor and a portable laser range finder(LRF) degrade the accuracy of estimation. To enhance these problems, we propose two methods. The first is background image tracking and the other is principal component analysis (PCA). The background tracking is used to assist the low cost gyro censor. And the PCA is used to cope with the problems of a portable LRF. In this paper, we prove that our method is robust with respect to low-frequency, biased and noisy inputs. We also present a comparison between our method and the extended Kalman filter(EKF).
The precision aerial application of agricultural unmanned helicopters has become a new paradigm for small farms with orchards, paddy, and upland fields. The needs of agricultural applications require easy and affordable control systems. Recent developments of MEMS technology based on inertial sensors and high speed DSP have enabled the fabrication of low-cost attitude system. Therefore, this study evaluates inertial MEMS sensors for estimating the attitude of an agricultural unmanned helicopter. The accuracies and errors of gyro and acceleration sensors were verified using a pendulum system. The true motion values were calculated using a theoretical estimation and absolute encoder measurement of the pendulum, and then the sensor output was compared with reference values. When comparing the sensor measurements and true values, the errors were determined to be 4.32~5.72%, 3.53~6.74%, and 3.91~4.16% for the gyro rate and x-, z- accelerations, respectively. Thus, the measurement results confirmed that the inertial sensors are effective for establishing an attitude and heading reference system (AHRES). The sensors would be constructed in gimbals for the estimating and proving attitude measurements in the following paper.
This paper proposes a non-uniform de-blur algorithm using IMU sensor and a long/short exposure-time image pair to efficiently remove the blur phenomenon. Conventional blur kernel estimation algorithms using sensor information do not provide acceptable performance due to limitation of sensor performance. In order to overcome such a limitation, we present a kernel refinement step based on images having different exposure times which improves accuracy of the estimated kernel. Also, in order to figure out the phenomenon that conventional non-uniform de-blur algorithms suffer from severe degradation of visual quality in case of large blur kernels, this paper a homography-based residual de-convolution which can minimize quality degradation such as ringing artifacts during de-convolution. Experimental results show that the proposed algorithm is superior to the state-of-the-art methods in terms of subjective as well as objective visual quality.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.17
no.2
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pp.61-66
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2016
With the recent introduction of HMD devices, there is a growing interest in simulator games that are difficult to experience directly like a FPS, racing game. However, because these gaming require a large volume consol and a additive user manipulating devices for the more reality experience, most of these games are very expensive. Therefore, we propose the Arduino Air Mouse for a sniper simulator game, which maximizes realism and can be enjoyed with small volume and low cost devices. The implemented Arduino Air Mouse uses an acceleration sensor and gyro sensor. Specially, after this device was tested in the a sniper simulator game that is applied the ballistics in the Unity3D environment, the implemented game showed more reality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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