이 연구 에서 수동형 UHF RFID을 기반으로 하는 개체 위치인식 시스템에서 리더 안테나 위치가 미치는 영향을 조사하였다. 고정식 RFID 판독기 시스템을 사용하는 개체 위치인식 시스템의 성능은 리더 안테나와 수동형 RFID 테그간 통신 시 전파의 지상 및 장애물에 의한 반사로 인하여 그 성능이 현저하게 변화된다. 이 연구에서 다양한 안테나 위치와 RF의 조건과 차이점을 연구하였으며, 본 연구에서 UHF RFID 기반 위치 파악 시스템을 구축하여 리더 안테나의 위치와 타겟 간의 내 외부 조건에 따른 성능 차이를 실험을 통하여 상세 분석하였다.
Since the operation of the first satellite-based navigation service, satellite positioning has played an increasing role in both surveying and geodesy, and has become an indispensable tool for precise relative positioning. However, in some situations, e.g. at a low angle of elevation, the use of satellites for navigation is seriously restricted because obstacles like buildings and mountains can block signals. As a mean to resolve this problem, the quasi-zenith satellite system has been proposed as a next-generation satellite navigation system. Quasi-zenith satellite is a system which simultaneously deploys several satellites in a quasi-zenith geostationary orbit so that one of the satellites always stay close to the zenith if viewed from a specific point on the ground of East Asia. Thus, if a position measurement function compatible with CPS is installed in the quasi-zenith and stationary satellites, and these satellites are utilized together with the CPS, four satellites can be accessed simultaneously nearly all day long and a substantial improvement in position measurement, especially in metropolitan areas, can be achieved. The purpose of this paper is to evaluate the effectiveness of quasi-zenith satellite system on positioning accuracy improvement through simulation by using precise orbital information of the satellites and a three-dimensional digital map. Through this developed simulation system, it is possible to calculate the number of simultaneously visible satellites and available area for positioning without the need of actual observation. Furthermore, this system can calculate the Dilution Of Precision (DOP) and the error distribution.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.751-756
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2002
Since the operation of the first satellite-based navigation services, satellite positioning has played an increasing role in both surveying and navigation, and has become an indispensable tool for precise relative positioning. However, in some situations, e.g. at a low angle of elevation, the use of satellites for navigation is seriously restricted because obstacles like buildings and mountains can block signals. As a mean to resolve this problem, the quasi-zenith satellite system has been proposed as a next-generation satellite navigation system. Quasi-zenith satellite is a system which simultaneously deploys several satellites in a quasi-zenith geostationary orbit so that one of the satellites always stay close to the zenith if viewed from a specific point on the ground of East Asia. Thus, if a position measurement function compatible with GPS is installed in the quasi-zenith and stationary satellites, and these satellites are utilized together with the GPS, four satellites can be accessed simultaneously nearly all day long and a substantial improvement in position measurement, especially in metropolitan areas, can be achieved. The purpose of this paper is to evaluate the effectiveness of quasi-zenith satellite system on positioning accuracy improvement through simulation by using precise orbital information of the satellites and a three-Dimensional digital map. Through this simulation system, it is possible to calculate the number of simultaneously visible satellites and available area of the positioning without the need of actual observation.
형상의 제한이 없는 장애물들로 구성된 미지의 2차원 환경에서 주어진 목표점을 향하는 로보트의 효율적인 경로를 생성하기 위한 지능적인 경로를 생성하기 위한 지능적 운동 계획 시스템을 제안하였다. 지능적 운동 계획 시스템은 지능적인 운동을 만들어 내기 위한 세 가지의 성분으로 이루어져 있으며, 불연속 경계 방식에 기초한 실시간 경로계획 알고리즘과, 경험적인 지식을 표현하기 위한 퍼지 신경회로망 판단 시스템, 그리고 기억의 손실과 보장 기능이 있는 외부 지도 생성 기술로 나뉘어진다. 먼저 실시한 경로 계획 알고리즘 부분에서는 중간 목표점을 생성하기 위한 행동 기준 구성 방식을 이용한다. 각 행동약식은 새롭게 제안된 실시간 충돌회피 얄고리즘인 불연속경계 방식을 이용하여 독립적으로 중간 목표점을 생성할 수 있다. 중간 목표점을 수행하기 위하여 퍼지 신경회로망 판단 시스템을 이용하였으며 지능적인 판단을 위한 경험적인 규칙들은 퍼지 신경회로망 내에 삽입되어 있다. 마지막 부분은 외부 환경 지도를 생성하기 위한 기억의 손실과 보강기능이 있는 기억 기술로서, 격자 공간 내에서 활성된 모든 기억 소자들의 활성 값은 점진적으로 감소하며 결국에는 모든 기억이 사라진다. 그러나 기억 소자가 재활성 되었을 때는 퍼지 규칙을 이용하여 더욱 길어진 활성 시간을 갖게 되므로 충분한 이동 후에는 동적인 장애물들이 존재하여도 고정적인 외부 환경 지도를 생성한다. 다양한 예제를 통하여 제안된 지능적 운동 계획 시스템이 여러 형태의 장애물들로 구성된 미지의 환경속에서 주어진 목표점에 효율적으로 도달할 수 있음을 보였다.
미래의 주가를 예측하기 위한 시도는 과거부터 꾸준히 연구되어왔다. 그러나 일반적인 시계열 데이터와 달리 금융 시계열 비정상성(non-stationarity)과 장기 의존성(long-term dependency), 비선형성(non-linearity) 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한, 광범위한 데이터의 변수는 기존에 사람이 직접 선택하는 것에 한계가 있으며 모델이 변수를 자동으로 잘 추출할 수 있도록 하여야 한다. 본 논문에서는 비정상성 데이터를 정규화할 수 있는 슬라이딩 타임스텝 정규화(sliding time step normalization) 방법과 LSTM 형태의 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 모든 변수로부터 압축된 변수로 미래 주가를 예측하는 방법, 기간을 나누어 전이 학습을 하는 이동 전이 학습(moving transfer learning)을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 100개의 주요 금융 변수들만을 사용하는 것보다 뉴럴 네트워크를 통해서 가능한 많은 변수를 사용하였을 때 성능이 우수함을 보이며, 슬라이딩 타임스텝 정규화 방법을 사용하여 모든 구간에서 데이터의 비정상성에 대해 정규화를 수행함으로써 성능 향상에 효과적임을 보인다. 이동 전이 학습 방법은 스텝 별 테스트 구간에서 모델의 성능을 평가하고 전이학습을 함으로써 긴 테스트 구간에서 성능 향상에 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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