• 전기학회논문지
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• 제67권6호
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• pp.773-781
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• 2018

In recent years, a study of power-line inspection using an unmanned aerial vehicle (UAV) has been actively conducted. However, relevant studies have been conducting power-line inspection with an UAV operated by manual control, and they have developed just power-line detection algorithm on aerial images. To overcome limitations of existing research, we propose a drone-based power-line tracking system in this paper. The main contributions of this paper are to operate developed system under configured environment and to develop a power-line detection algorithm in real-time. Developed system is composed of the power-line detection and the image-based tracking control. To detect a power-line in real-time, a region of interest (ROI) image is extracted. Furthermore, clustering algorithm is used in order to discriminate the power-line from background. Finally, the power-line is detected by using the Hough transform, and a center position and a tilt angle are estimated by using the Kalman filter to control a drone smoothly. We design a position controller and an attitude controller for image-based tracking control, and both controllers are designed based on the proportional-derivative (PD) control method. The interaction between the position controller and the attitude controller makes the drone track the power-line. Several experiments were carried out in environments where conditions are similar to actual environments, which demonstrates the superiority of the developed system.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.370-376
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• 2021

항공 우주 산업의 발전으로 발사체의 연구가 많아지고 있다. 더불어 많은 시험이 진행하고 있고 그에 따라 많은 실패도 발생한다. 발사체는 다른 전자장비보다 위험성이 높기 때문에 실패를 최소화할 수 있어야 한다. 따라서 발사체에 전원을 공급하기 전에 배선을 검증할 필요가 있다. 이에 따라 저항 측정을 통해 배선 상태를 검증하였다. 하지만 이전의 저항측정 방식의 배선 점검은 발사체 회로의 커패시터, 인덕터등의 소자들 때문에 정확한 측정을 할 수 없다. 본 논문에서는 TDR 미터를 이용하여 케이블 및 발사체의 연결 상태에서 임피던스를 측정한다. 측정한 정상상태의 임피던스의 기준 값을 설정하기 위해 Z-Segmentation 알고리즘을 사용한다. Z-Segmentation 알고리즘은 우선 임피던스 파형의 피크 값들을 칼만 필터를 이용하여 찾고 찾은 피크값을 Segmentation을 통해 최종 impedance peak segment를 얻는다. 이런 방법으로 배선의 정상 상태에 대한 기준 값으로 설정하고 이를 기준으로 배선 상태를 판정한다.

• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.55-76
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• 2011

본 논문에서는 북미자유무역협정(NAFTA) 지역의 경기변동을 살펴본다. 이를 위해 경기변동의 전형적 특징인 주요 변수들간의 동조성(co-movement)과 확장/수축기간의 비대칭성을 감안하는 동시에, 경기변동을 초래하는 영구적 요인과 일시적 요인을 모두 포괄하는 모형을 구축하였다. 김창진(1994)이 제시한 칼만 필터에 기반한 근사적 최우추정법을 활용하여 모형을 추정한 후, 추정된 두 요인의 움직임에 기반하여 NAFTA 지역내 경기변동의 국면이 달라지는 전환점(turning point)을 규명하였다. 추정된 두 요인은 경기변동상의 추세와 사이클을 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 경기확장기에 비해 급격하고 짧은 경기수축국면, 변수들간의 동조성, 그리고 확장기와 수축기간의 국면 전환 등 경기변동의 전형적인 모습들이 이 지역내에서도 확인되었다. NAFTA의 발효 이전과 비교하여, 발효 이후에는 경기변동 충격의 변동성과 지속성이 증가한 것으로 나타났다. 또한 한국과 NAFTA 지역 경기변동간의 동조성을 측정한 결과, NAFTA 발효 이후에 두 지역 간의 경기변동 동조성이 크게 증가한 결과를 얻었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.101-108
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• 2019

최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.56-73
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• 2019

무선통신기기 보급 확대로 인해 프로브 기반 교통정보시스템이 확대 구축되고 있다. 프로브 기반 통행시간 정보의 시간 처짐 현상 극복을 위해 다수의 예측 기법들이 적용되고 있지만, 일별 및 요일별 교통패턴이 불규칙한 구간에서는 예측 기법의 효용성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 불규칙한 교통패턴을 나타내는 구간에서는 일반적으로 5분 집계단위의 프로브 정보를 사용하는데, 이는 집계 시간간격만큼 시간 처짐 현상을 증대시킨다. 이에 본 연구에서는 통행시간 패턴이 불규칙한 구간에 적용 가능한 교통정보 제공 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 개별차량 단위 프로브 정보와 5분 집계 프로브 정보를 융합 적용하는 것으로써, 제안된 방법론 적용 시 통행시간 정보 오차를 최대 18%까지 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.228-236
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• 2019

최근 도심지, 터널, 지하도 등과 같이 위성항법시스템 (GPS; global positioning system) 신호 수신이 어려운 환경에서 안정적으로 정확한 위치 해를 획득하기 위한 다중센서 결합 기법들이 활발하게 연구되고 있다. GPS 음영 지역에서의 위치 정확도를 개선하기 위하여 본 논문에서는 초음파의 전파 특성을 활용하여 동체의 전방 속도를 추정할 수 있는 저가의 초음파 속도계(ultrasonic-speedometer)를 설계하였고, 이를 활용하여 관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)과 효율적으로 결합하는 INS/초음파 속도계 결합 항법 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 분석하기 위해 차량 탑재 실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 저가의 MEMS IMU (micro electro mechanical systems inertial measurement unit)를 활용하고 GPS 신호가 10초 이상 가용하지 않는 경우에도 제안된 INS/ 초음파 속도계 결합 항법 시스템은 위치 정보 정확도의 열화를 효과적으로 제한할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.245-250
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• 2019

관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.805-810
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• 2019

본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.159-172
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• 2017

비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.14-19
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• 2021

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.