Intelligent devices using ICT technology have been introduced in the field of construction machinery to improve productivity and stability. Among the intelligent devices, Machine Guidance is a device that provides real-time posture, location, and work range to drivers by installing various sensors, controllers, and satellite navigation systems on construction machines. Conversely, the efficiency of equipment that requires location information, such as machine guidance, will be greatly reduced in buildings, and tunnels in the GPS blind spots. Thus, the other high-precision positioning technologies are required in the GPS blind spot zone. In this study, we will develop a relative position measurement system that provides precise location information such as construction machinery and robots in a local area where the GPS reception is difficult. A relative position measurement system tracks a marker in the form of a sphere installed on a vehicle by using the image base tracking technology, and measures the distance and direction information to the marker to calculate a position.
In this paper, we propose a method to design and implement a smart pipeline information management system that can provide visualization information linked to GIS and roadmap based on the construction of precise pipeline buried information. The smart pipeline information management system consists of a positioning device for high-precision pipeline location measurement and surround view image data recording, a database for data storage and management, and a mobile app for remote monitoring and management. It connects surrounding image data and location data with GIS and roadmap. Convenience and accessibility of management can be improved.
Kim, Young-Rok;Park, Eun-Seo;Park, Sang-Young;Choi, Kyu-Hong;Hwang, Yoo-La;Kim, Hae-Yeon;Lee, Byoung-Sun;Kim, Jae-Hoon
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.26
no.1
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pp.89-98
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2009
In this study, the YLPODS (Yonsei Laser-ranging Precision Orbit Determination System) is developed for POD using SLR (Satellite Laser Ranging) NP (Normal Point) observations. The performance of YLPODS is tested using SLR NP observations of TOPEX/POSEIDON and CHAMP satellite. JPL's POE (Precision Orbit Ephemeris) is assumed to be true orbit, the measurement residual RMS (Root Mean Square) and the orbit accuracy (radial, along-track, cross-track) are investigated. The validation of POD using GPS (Global Positioning System) raw data is achieved by YLPODS performance and highly accurate SLR NP observations. YGPODS (Yonsei GPS-based Precision Orbit Determination System) is used for generating GPS based precise orbits for TOPEX/POSEIDON. The initial orbit for YLPODS is derived from the YGPODS results. To validate the YGPODS results the range residual of the first adjustment of YLPODS is investigated. The YLPODS results using SLR NP observations of TOPEX/POSEIDON and CHAMP satellite show that the range residual is less than 10 cm and the orbit accuracy is about 1 m level. The validation results of the YGPODS orbits using SLR NP observations of the TOPEX/POSEIDON satellite show that the range residual is less than 10 cm. This result predicts that the accuracy of this GPS based orbits is about 1m level and it is compared with JPL's POE. Thus this result presents that the YLPODS can be used for POD validation using SLR NP observations such as STSAT-2 and KOMPSAT-5.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.4
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pp.388-396
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2007
This paper describes a multipath estimation method for Global Positioning System (GPS) dual frequency carrier phase measurements. Multipath is a major error source in high precision GPS applications, i.e., carrier phase measurements for precise positioning and attitude determinations. In order to estimate and remove multipath at carrier phase measurements, an array GPS antenna system has been used. The known geometry between the antennas is used to estimate multipath parameters. Dual frequency carrier phase measurements increase the redundancy of measurements, so it can reduce the number of antennas. The unscented Kalman filter (UKF) is recently applied to many areas to overcome some of the limitations of the extended Kalman filter (EKF) such as weakness to severe nonlinearity. This paper uses the UKF for estimating multipath parameters. A series of simulations were performed with GPS antenna arrays located on a straight line with one reflector. The geometry information of the antenna array reduces the number of estimated multipath parameters from four to three. Both the EKF and the UKF are used as estimation algorithms and the results of the EKF and the UKF are compared. When the initial parameters are far from true parameters, the UKF shows better performance than the EKF.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.1
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pp.46-55
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2006
The purpose of this study is a development of an automatic mosaicing for applying to large number of airborne multispectral images, which reduces manual operation by human. 2436 airborne multispectral images were acquired from DuncanTech MS4100 camera with three bands; green, red and near infrared. LIDAR(LIght Detection And Ranging) data and GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system) data were collected with the multispectral images. First, the multispectral images were converted to image patterns by unsupervised classification. Their patterns were compared with those of adjacent images to derive relative spatial position between images. Relative spatial positions were derived for 80% of the whole images. Second, it accomplished an automatic mosaicing using GPS/INS data and unsupervised classification. Since the time of GPS/INS data did not synchronized the time of readout images, synchronized GPS/INS data with the time of readout image were selected in consecutive data by comparing unsupervised classified images. This method realized mosaicing automatically for 96% images and RMSE (root mean square error) for the spatial precision of mosaiced images was only 1.44 m by validation with LIDAR data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1284-1289
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2014
In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by EKF (Extended Kalman Filter). However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by UPF (Unscented Particle Filter). In the case of UPF, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from UPF to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.1
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pp.693-700
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2009
For real-time precise GPS data processing such as a long baseline network RTK (Real-Time Kinematic) survey, PPP (Precise Point Positioning) and monitoring of ionospheric/tropospheric delays, it is necessary to guarantee accuracy comparable to IGS (International GNSS Service) precise orbit with no latency. As a preliminary study for determining near real-time satellite orbits, the general procedures of satellite orbit determination, especially the dynamic approach, were studied. In addition, the transformation between terrestrial and inertial reference frames was tested to integrate acceleration. The IAU 1976/1980 precession/nutation model showed a consistency of 0.05 mas with IAU 2000A model. Since the IAU 2000A model has a large number of nutation components, it took more time to compute the transformation matrix. The classical method with IAU 2000A model was two times faster than the NRO (non-rotating origin) approach, while there is no practical difference between two transformation matrices.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.2
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pp.88-93
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2017
Due to the requirement of the development of the precision manufacturing industry, the accuracy of machine tools has become a key issue in this field. A critical factor that affects the accuracy of machine tools is the feed system, which is generally driven by a ball screw. Basically, to improve the performance of the feed drive system, which will be thermally extended lengthwise by continuous usage, a thermal error compensation system that is highly dependent on the feedback temperature or positioning data is employed in the machine tool system. Due to the overdependence on measuring technology, the cost of the compensation system and low productivity level are inevitable problems in the machine tool industry. This paper presents a novel feed drive thermal error compensation system method that could compensate for thermal error without positioning or temperature feedback. Regarding this thermal error compensation system, the heat generation of components, principal of compensation, thermal model, mathematic model, and calculation method are discussed. As a result, the test data confirm the correctness of the developed feed drive thermal error compensation system very well.
Among Wi-Fi based indoor positioning systems, fingerprinting localization is the most common technique with high precision. However, construction of the initial radio map and the update process require considerable labor and time effort. To address this problem, we propose an efficient method that constructs the initial radio map at each vertex based on a graph. In addition, we introduce a method to update the radio map automatically by mapping signal data acquired from users to the reference point created on each edge. Since the proposed method collects signal data manually only at the vertex of the graph to build the initial radio map and updates it automatically, our proposed method can dramatically reduce labor and time effort, which are the disadvantages of the conventional fingerprinting method. In our experimental study, we show validity of our radio map update method by comparing with the actual reference point data. We also show that our proposed method is able to construct the radio map with an accuracy of about 3.5m by automatically updating the radio map.
Hwang, Yu Min;Jung, Jun Hee;Shim, Issac;Kim, Tae Woo;Kim, Jin Young
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.4
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pp.58-62
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2016
In this paper, we propose a pre-processing scheme for improving indoor positioning accuracy in impulsive noise channel environments. The impulsive noise can be generated by multi-path fading effects by complicated indoor structures or interference environments, which causes an increase in demodulation error probability. The proposed pre-processing scheme is performed before a triangulation method to calculate user's position, and providing reliable input data demodulated from a received signal to the triangulation method. Therefore, we studied and proposed an adaptive threshold function for mitigation of the impulsive noise based on wavelet denoising. Through results of computer simulations for the proposed scheme, we confirmed that Bit Error Rate and Signal-to-Noise Ratio performance is improved compared to conventional schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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