Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.2
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pp.62-67
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2013
Recently, users have been receiving LBS(Local Based Service) which provides various services. The LBS uses positioning information from satellites with using GPS(Global Positioning System). However, due to satellite signal's characteristics which are reflection and refraction in urban areas, users get unexpected positioning information error, expecially if there are so many tall buildings in a small area. To solve this problem, this paper offers a post-processing algorithm. It is consisted of users' direction vectors and positioning information. The positioning information with error is designed to be put on the direction vector. Through a car driving test in urban areas, we've got 11.1m(43%) improved result and demonstrated the superiority of its algorithm.
Even though there are several Global Navigation Satellite Systems under development, only GPS and GLONASS are currently available for satellite positioning. In this study, GLONASS orbits were predicted from broadcast ephemeris using the 4th-order Runge-Kutta numerical integration. For accuracy validation, predicted orbits were compared with precise ephemeris. The RMS(Root Mean Square) and maximum 3-D errors were 14.3 km and 17.4 km for one-day predictions. In case of 7-day predictions, the RMS and maximum 3-D errors were 15.7 and 40.1 km, respectively. Also, the GLONASS satellite visibility predictions were compared with real observations, and they agree perfectly except for several epochs when the satellite signal was blocked by nearby buildings.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.2
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pp.276-281
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2014
In this research, we describe a force feedback control for industrial robots has been proposed as a system which is suitable to work utilizing pressure sensitive alternative to human. Conventionally, polished surface of the workpiece are recognized, chamfer ridge, machining processes such as deburring, and it is most difficult to automate because of its complexity, has been largely dependent on the human. To aim to build automatic vacuum system robotic force control was gripping the grinding tool, the present study we examined the adaptability to the polishing process to understand the characteristics of the control system feedback signal obtained from the force sensor mainly. Furthermore, as a field, which holds the key to the commercialization, I went ahead with the application to robotic sweeping machine. As a result, the final sweeping utilizing a robot machine to obtain a very good grinded surface was revealed.
For precise positioning, GPS carrier measurements are often used. In this case, accurate position having mm${\sim}$cm error can be obtained. For 3D positioning, in CDGPS, more than five carrier phase measurements are required. When GPS signals are blocked or carrier phase measurements are insufficient, it cannot provide positioning solution. By integrating CDGPS with INS, continuity of positioning solution can be guaranteed. However, when a vehicle moves in low speed or in stationary, the CDGPS/INS integrated system is difficult to compensate INS attitude errors because GPS velocity error become relatively lange. In this paper, we used the 3D attitude GPS receiver to compensate the INS attitude error. By field experiments, it is shown that the proposed integration system maintains the navigation performance even when a vehicle is in low speed or GPS signal is blocked for a period of time.
Underwater acoustics, which is the study of the phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. Underwater acoustics is mainly applied in the field of remote sensing, wherein information on a target object is acquired indirectly from acoustic data. Presently, machine learning, which has recently been applied successfully in a variety of research fields, is being utilized extensively in remote sensing to obtain and extract information. In the earlier parts of this work, we examined the research trends involving the machine learning techniques and theories that are mainly used in underwater acoustics, as well as their applications in active/passive SONAR systems (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b; Yang et al., 2020c). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications for the inversion of ocean parameters such as sound speed profiles and sediment geoacoustic parameters.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.59
no.2
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pp.118-124
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2022
Marine environment analysis and ship motion prediction during ship navigation are important technologies for safe and economical operation of autonomous ships. As a marine environment analysis technology, there is a method of analyzing waves by measuring the sea states through images acquired based on radar(radio detection and ranging) signal. However, in the process of deriving marine environment information from radar images, noises generated by external factors are included, limiting the interpretation of the marine environment. Therefore, image processing for noise removal is required. In this study, image inpainting by partial convolutional neural network model is proposed as a method to remove noises and reconstruct radar images.
Today the congestion problem is a problem for the most of the cities to solve. Especially, traffic congestion in the big cities is occurring regardless of the rush-hours. Because the transportation facilities secured in the big cities are very low, and the financial resources and sites for the expansion of new transportation facilities are also limited. Therefore the appropriate Transportation system Management(TSM) techniques which could improve the transportation system are absolutely required to solve the transportation problems instead of the expansion of the transportation facilities in the big cities. The purpose in this study was to review the travel characteristics on the Pretimed Signalized - Intersections under the study in Pusan area, construct the travel systems during the different time-periods based upon the travel characteristics reviewed, and finally suggest the optimal travel systems which could reduce the traffic delay and fuel consumption of the Pretimed Signalized - Intersections based upon the travel system constructed. Based upon the results, it could be concluded that the pretimed signal system based upon the on-peak periods should not be applied to all the different time-periods on the Pretimed Signalized - Intersections(PSI) to reduce traffic delay and fuel consumption, and increase the travel capacity on the intersections in Pusan area.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.8
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pp.112-119
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1996
Among the various type of accelerometer, the servo rebalancing type accelermoter can be suitable for Inertial Navigation System, because of its high sensitivity and good response in low frequency. In this paper, we proposed a new technology to control inductive tuype accelerometer utilizing digital PWM method. The new developed digital PWM control has special design scheme for transmitting measurement value to outer device in its servo ollp. So it has no quantized error of transforming outputs of sensors to digital domain. The quantized error may make serious problem in INS system, because outputs of sensor are integrated once or twice by digital computer and it happens every sensor reading times. Therefore, in order to get the accurate information such as displacement, it is necessary to measure accurately the input current. In addition, Digital Signal Processing needs digital data transmission, digital PWM method is adaptive for this purpose. We realized a practical circuit for digital PWM control, analyzed the stability of the circuit, and designed the controller etc. In this study, we solved many practical problem for this application, and got out good results.
Hyeonjae Gil;Dongjae Lee;Gwanhyeong Song;Seunguk Ahn;Ayoung Kim
The Journal of Korea Robotics Society
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v.18
no.1
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pp.72-81
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2023
We introduce tightly-coupled GNSS-LiDAR-Inertial state estimator, which is capable of SLAM (Simultaneously Localization and Mapping) and autonomous driving. Long term drift is one of the main sources of estimation error, and some LiDAR SLAM framework utilize loop closure to overcome this error. However, when loop closing event happens, one's current state could change abruptly and pose some safety issues on drivers. Directly utilizing GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning information could help alleviating this problem, but accurate information is not always available and inaccurate vertical positioning issues still exist. We thus propose our method which tightly couples raw GNSS measurements into LiDAR-Inertial SLAM framework which can handle satellite positioning information regardless of its uncertainty. Also, with NLOS (Non-light-of-sight) satellite signal handling, we can estimate our states more smoothly and accurately. With several autonomous driving tests on AGV (Autonomous Ground Vehicle), we verified that our method can be applied to real-world problem.
Kim, Hyung-gyun;Kim, Du-hyun;Baek, Seung-hyun;Jang, Min-seok;Lee, Yonsik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.524-526
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2021
As the invention of automobiles and construction of roads for vehicles began, the occurrence of traffic accidents began to increase. Accordingly, efforts were made to prevent traffic accidents by changing the road construction method and using signal systems such as traffic lights, but until now, numerous human and property damages have occurred every year due to traffic accidents caused by freezing of the road due to bad weather. In this paper, we propose a method of transmitting ice detection data detected using vehicle sensor data to vehicle navigation to reduce traffic accidents caused by road freezing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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