MEMS(Micro Electro Mechanical System)기술이 발전하여 작고 저렴한 IMU(Initial Measurement Unit)와 GPS(Global Positioning System)통합센서가 생산되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 경량화하기 위해서 MEMS 기반 IMU/GPS 통합센서가 적합할 것으로 판단하고 XSens사 MEMS 기반 IMU/GPS 통합센서(MTi-G)의 특성 분석을 위한 실험을 수행하였다. 차량 대시보드에 통합센서를 고정하고 인천 송도 국제도시 도로구간과 터널구간을 주행하여 후처리 과정을 거치지 않은 좌표성과를 취득하였다. 전반적으로 위치결정 성과가 양호했지만 일부 구간(정지구간, 과속방지턱, 터널구간 등)에서 센서 특성, XKF(칼만필터) 특성 및 GPS 신호 수신환경 제한으로 인해 양호하지 못한 부분이 확인되었다. 실험결과 경량 모바일매핑시스템의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 다양한 GPS 신호 수신환경과 주행 조건에서의 실험과 보다 정밀한 정확도 분석이 요구된다.
현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로 지도제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 MMS을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 보고되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 레이저 측량 데이터에 대한 처리를 목적으로 개발된 기본적인 RTF 필터 알고리즘을 MMS에 적합하도록 수정하여 적용하였다. 실험을 통해 도출된 정량적 분석 결과 지면은 99.71%, 비지면은 99.95%의 매우 높은 제작자 정확도를 나타내고 있으며, 도로 내에 존재하는 자동차, 가로수, 중앙분리대 등의 도로 장애물이 효과적으로 제거된 결과가 도출되었다. 이를 통해 실무 작업에 효과적인 적용 및 작업 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
사회가 발전함에 따라서 보다 높은 수준의 삶을 추구하고자 하는 욕구가 증대되고 있으며 이에 따라 많은 주요한 시설물이 구축되고 있다. 그 중 도로 및 노변에 존재하는 시설물은 사고예방, 재해방지, 운전자의 편의성 제공 등 다양한 목적으로 사용되므로 적절한 유지관리가 요구된다. 현재 이 시간에도 많은 지역에서 도로 및 노변에 존재하는 시설물 공사가 진행중이거나 유지보수중인 상태에 있다. 도로 시설물 유지관리를 위해서 인력을 이용한 현장조사도면과 관리대장작성의 업무가 수작업에 의존하고 있어 자료의 구축에 많은 시간이 걸리는 실정이다. 본 연구에서는 인력을 이용하여 현장을 조사하는 기존 방법과는 달리 멀티 센서(multi sensor)를 장착한 모바일 매핑 차량 시스템을 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 본 연구에서는 연구목적에 적합한 센서의 선정 및 차량 시스템을 설계하였으며, 그에 따른 전체적인 데이터의 처리절차를 설명하였다. 처리된 데이터를 DB화하여 사용자가 쉽게 접근이 용이하게 할 수 있도록 하여 공무원 및 유관기관 담당자가 현장에 갈 필요 없이 찾고자 하는 도로구간의 위치에 해당하는 도로 및 노변 영상과 그에 따른 속성 정보를 확인하여 해당 시설물에 대한 정보를 확인 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축된 시스템의 데이터를 사용하여 도로 시설물관리 업무의 효율성이 향상될 수 있을 것으로 판단된다.
최근, 자전거도로 관련 시설 등의 모니터링과 관리 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 자전거도로를 포함한 보행공간에 대한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 모니터링과 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)을 활용하여 자전거보행자겸용도로의 상태 모니터링 데이터를 구축하고, 인공지능 기반객체인식 기법을 이용하여 보행자와 자전거 이용자들의 관점에서 겸용도로의 서비스 수준 산정방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시한 자전거보행자겸용도로의 모니터링과 서비스 수준 산정 방안은 향후 전기자전거와 개인형 이동수단(personal mobility, PM)의 증가에 대비한 보행공간의 정비와 재구조화(reconstruction) 등 계획과 관리에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 이동 환경 위주의 미래 인터넷 환경을 위해 제안된 Mobile Oriented Future Internet (MOFI) 구조에 대하여 OpenFlow 기반 구현 이슈와 KOREN 실험망을 이용한 성능 분석을 논의한다. MOFI 구조는 호스트 식별자(host identifier)와 지역 위치자(local locator) 사용, 데이터 전달을 위한 Query 우선의 데이터 전달(Query-First Data Delivery), 식별자와 위치자간 분산형 매핑 시스템(Distributed Mapping System)을 특징으로 한다. 기존 MOFI 연구에서는 intra-domain 이동성 지원을 위해 6-to-4 터널링 기법 및 리눅스 플랫폼을 활용한 구현 방식을 제안하고 실험실 테스트베드에서 성능분석을 수행하였다. 한편, 본 논문에서는 inter-domain 이동성 지원을 위한 세부 절차를 논의하고 Click Modular Router와 OpenFlow 플랫폼을 활용한 MOFI 구현 방식을 제안한다. 나아가, 실제 KOREN 실험망을 활용한 성능 실험을 통해 MOFI 구조와 기존 이동성 제어 방식인 Proxy Mobile IP (PMIP) 기법을 비교한다. 실험 결과, 이동성 제어를 위한 시그널링 지연 시간 및 처리되는 메시지 수 측면에서 MOFI 구조가 기존 PMIP 이동성 제어 기법에 비하여 더 좋은 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
MMS(Mobile Mapping System) generates a efficient image data for mapping and facility management. However, this image data of MMS has many difficulties in a practical use because of huge data volume. Therefore the important information likes road sign post must be extracted from huge MMS image data. In Korea, there is the HMS(Highway Management System) to manage a national road that acquire the line and condition of road from the MMS images. In the HMS each road sign information is manually inputted by the keyboard from moving MMS. This manually passive input way generate the error like inaccurate position, mistaking input in this research we developed the automatic road sign identifying technique using the image processing and the direct geo-referencing by GPS/INS data. This development brings not only good flexibility for field operations, also efficient data processing in HMS.
This paper addresses the localization and navigation problem in the movement of service robots by using invisible two dimensional barcodes on the floor. Compared with other methods using natural or artificial landmarks, the proposed localization method has great advantages in cost and appearance since the location of the robot is perfectly known using the barcode information after mapping is finished. We also propose a navigation algorithm which uses a topological structure. For the topological information, we define nodes and edges which are suitable for indoor navigation, especially for large area having multiple rooms, many walls, and many static obstacles. The proposed algorithm also has the advantage that errors which occur in each node are mutually independent and can be compensated exactly after some navigation using barcodes. Simulation and experimental results were performed to verify the algorithm in the barcode environment, showing excellent performance results. After mapping, it is also possible to solve the kidnapped robot problem and to generate paths using topological information.
This paper proposes a novel method based on error back propagation neural networks to fuse laser sensor data and ultrasonic sensor data for enhancing the accuracy of mapping. For navigation of single robot, the robot has to know its initial position and accurate environment information around it. However, due to the inherent properties of sensors, each sensor has its own advantages and drawbacks. In our system, the robot equipped with seven ultrasonic sensors and a laser sensor navigates to map two different corridor environments. The experimental results show the effectiveness of the heterogeneous sensor fusion using an error backpropagation algorithm for mapping.
최근 복수개의 단말을 가진 사용자들이 끊김없는 연결성을 유지하기 위한 망 이동성 지원에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 LISP 구조에서 망 이동성 지원 스킴을 제안하였다. 제안된 스킴에서 모바일 라우터 접속 동안에 맵 서버에서 EID-to-RLOC 매핑 데이터베이스가 리프레쉬(refresh)된다. 또한 이동 망을 위한 자연스런(smooth) 핸드오프를 지원하기 위한 맵 갱신 방법을 제안하였으며, 성능 분석을 위해 제안된 스킴을 NEMO와 비교하였다.
Kim, Ki-Seol;Hyun, Kwang-Min;Yu, Chang-Wahn;Park, Youn-Ok;Yoon, Dong-Weon;Park, Sang-Kyu
ETRI Journal
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제28권3호
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pp.291-300
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2006
A simple and general bit log-likelihood ratio (LLR) expression is provided for Gray-coded rectangular quadrature amplitude modulation (R-QAM) signals. The characteristics of Gray code mapping such as symmetries and repeated formats of the bit assignment in a symbol among bit groups are applied effectively for the simplification of the LLR expression. In order to reduce the complexity of the max-log-MAP algorithm for LLR calculation, we replace the mathematical max or min function of the conventional LLR expression with simple arithmetic functions. In addition, we propose an implementation algorithm of this expression. Because the proposed expression is very simple and constructive with some parameters reflecting the characteristic of the Gray code mapping result, it can easily be implemented, providing an efficient symbol de-mapping structure for various wireless applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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