• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.49-54
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• 2023

GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.277-282
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• 2006

It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.82-90
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• 2011

본 논문에서는 실외 정밀 위치 추정을 위하여 설계된 GPS(Global positioning system)-INS(Inertial navigation system) 결합 시스템의 잡음 필터링 기법과 데이터 결합을 위한 기법을 소개한다. 실외 이동 항체의 속도 변화에 따라 차등적으로 발생하는 INS의 잡음들을 이산 웨이블릿 변환을 통해 신호를 분석하고 발생하는 잡음들을 데이터의 왜곡을 최소화하며 제거할 수 있는 차등 임계화 기법을 통한 필터링 기법을 제안하였다. 이는 항체의 가/감/등속을 고려하지 않고 특정 로우/하이 필터를 적용하여 데이터의 왜곡이 일어나는 기존 필터링 기법을 개선한 것이다. 또한 UPF를 이용해 비선형 특성과, 비가우시안 잡음의 특성을 가지는 실외 이동 항체의 GPS와 INS의 결합시킴으로서 실외에서 정밀하게 위치를 추정할 수 있게 하였고 이를 설계하여 실험을 통해 성능을 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.982-988
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• 2006

The errors of INS (Inertial Navigation System) are known to grow in time. To compensate the accumulated errors, measurements of external or onboard sensors are extensively utilized to form an integrated navigation system. Recently, INS/GPS integrated navigation systems have become popular since exact position and velocity information can be utilized by low cost GPS receivers. Unfortunately, this configuration cannot be trusted at all times especially when there are intentional or unexpected jammings and interruptions. To aid INS irrespectively of these cases, an INS/Image sensor integrated navigation system configuration is designed only based on the information of image sensor gimble angles. The performance of the INS/Image sensor integrated navigation system is evaluated by Monte Carlo simulation.

• 한국운동역학회지
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• 제31권4호
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• pp.234-240
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• 2021

Objective: The purpose of this study is to analyze the distance, number, duration, velocity of sprints generated during women's hockey competition by position to identify sprint patterns. Method: The data was collected in 17 matches between 2016 and 2018, 49 elite women's hockey players were tested using SPI-HPU to identify differences by position using SPSS 25.0. A total of 376 Sprint information was utilized. Results: First, women's hockey players all showed significant differences in the number of sprints, duration, distance, and max velocity depending on their positions. Second, there was a significant difference in the number of sprints in the difference between quarters. And the factors of duration, distance, and max velocity showed differences between positions. Third, according to the results, there were differences in the number of times, duration, distance, and max velocity in the difference between positions. Conclusion: These results can be confirmed the sprint patterns of depends on position during the women's hockey game and can be used as information for the development of physical and tactical training programs.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.249-255
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• 2002

Since the stationary alignment process of the SDINS is not completely observable, some furls of the aided alignment have been applied. The purpose of this paper is to propose a new initial alignment algorithm, which utilizes the attitude output from the AGPS(Attitude Determination GPS) receiver and to demonstrate the feasibility of the proposed algorithm with several experimental results. A Kalman filter is designed for utilizing the attitude output as well as the zero velocity information. Also analyzed is the observability of the SDINS error model. To show the feasibility of the proposed scheme, we implement an alignment system where HG1700AE IMU (Inertial Measurement Unit) from Honeywell and an AGPS receiver designed at Chungnam National University are used. Test trials are done to evaluate the performance of the proposed alignment scheme. The proposed algorithm provides as good initial alignment performance as a high accurate navigation system, MAPS(Modular Azimuth Positioning System) INS.

• 한국항해학회지
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• 제6권2호
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• pp.13-33
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• 1982

The NAVSTAR/GPS is a satellite-based navigation system that will provide extremely accurate three-dimensional position and velocity information to users anywhere on or near the earth. This system has been studied primarly for military use and thus the results of studies are seldom obtainable for civilian use up to date. Expecting this system to be opened to civilian use in the future, this paper aims to the collection of basic data of the PN phase modulated communication system adopted in the GPS system by computer simulation. The results of studies are as follows; 1) The PN phase modulation of the speed of 106b/s can be simulated by Fourier summation, the spectrum region which can be restricted is in the region of 0.5-1.5 MHz and spectrum number required is over than 270. 2) By computer simulation, it is verified that optimum r.f filter bandwidth is about 0.3 MHz for the case of $10^6$b/s PN codes phase modulated in 1.575GHz carrier. 3) In case that PN rate to data rate is between 10 and 100, the allowable minimum SNR to demodulate data signal correctly by optimum LPF is about 0.3. It is also verified that the larger the frequency ratio of PN code to the data code, the lower the allowable minimum SNR required.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-25
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• 2023

도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.158-163
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• 2013

The fusion of the GPS (Global Positioning System) and DR (Dead Reckoning) is widely used for position and latitude estimation of vehicles such as a mobile robot, aerial vehicle and marine vehicle. Among the many types of aerial vehicles, grater focus is given on the quad-rotor and accuracy of the position information is becoming more important. In order to exactly estimate the position information, we propose the fusion method of GPS and Gyroscope sensor using the DEKF (Dual Extended Kalman Filter). The DEKF has an advantage of simultaneously estimating state value and a parameter of dynamical system. It can also be used even if state value is not available. In order to analyze the performance of DEKF, the computer simulation for estimating the position, the velocity and the angle in a circle trajectory of quad-rotor was done. As it can be seen from the simulation results using own proposed DEKF instead of EKF on own fusion method in the navigation of a quad-rotor gave better performance values.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4B호
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• pp.329-337
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• 2009

본 연구에서는 GPS와 RF 통신을 이용하여 개발한 전자부자 시스템을 간략하게 설명하고 현장 실측 결과를 분석하고 제시 하였다. 개발된 시스템은 15개의 전자부자를 동시에 이용하여 유량측정에 활용할 수 있다. 전자부자는 GPS를 이용하여 실제 유하경로를 측정할 수 있으며, 이를 통해 기존 부자법에 비해 10% 정도의 유속 측정 정확도의 개선이 가능하였다. 또한 ADCP와 유속 측정값을 비교한 결과 대체로 일치하는 결과를 보였다. 전자부자와 일반 부자법에 의해 계산된 소단면별 단면적 차이는 -79~71%에 달하였으며, 특히 부자의 중앙 수렴 경향으로 인해 좌우안 부근의 단면적 차이가 증가하였다. 부자의 유하경로와 단면의 배치가 불규칙한 지점에서 전자부자는 댐 방류량 대비 5~6%의 유량 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다. 전자부자는 GPS에 기반한 측위 정보를 제공함으로써 정확한 유속과 단면적 산정이 가능하며, 현장 여건과 관계없이 적은 인력으로 측정과 분석, 유량계산을 신속하게 실시간으로 수행함으로써 홍수 유량측정의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.