현재 사용중인 로오란C의 9970 chain 표와 일반전파속도 및 송신국간의 거리와 전파시간으로써 계산한 계산전파속도를 이용하여 구한 시뮬레이션의 표와 그 정도를 비교.검토하고, 우리나라 남해안에서 측정한 9970 chain의 시간차를 이들 표로써 위치를 구하여 로오란C표에 의한 위치에 대한 시뮬레이션의 위치의 상대오차를 비교하였다. 또한, 정점에서 측정한 5970 chain의 시간차에 대하여도 두 전파속도를 이용한 시뮬레이션의 위치를 구하여 정점에 대한 위치의 정도를 검토하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 계산전파속도를 이용한 것이 일반전파속도를 사용한 시뮬레이션의 표보다 로오란C의 표에 더욱 접근하였으며 송신국 가까이에서는 그 정도가 현저하였다. 2. 남해안에서 측정한 57개의 9970 chain의 시간차로써 구한 표의 위치에 대하여, 일반전파속도를 사용한 시뮬레이션의 위치는 0.2~0.7마일의 범위에서 평균 0.46마일, 표준편차 0.1마일의 오차가 있었으며, 계산전파속도를 사용한 시뮬레이션의 위치는 0.01~0.14마일의 범위에서 평균 0.07마일, 표준편차 0.03마일의 오차가 있었다. 3. 정점에 대한 5970 chain의 시뮬레이션의 위치는 계산전파속도를 사용한 것이 약 0.2마일의 오차가 있었으나 일반전파속도를 이용한 것보다 약 0.1~0.2마일의 오차를 줄일 수 있다.

The assessment of wind resources must be carried out to choose wind farm sites adequately. Additionally, input data on surface roughness maps and topographic maps are required to evaluate wind resources, where input data accuracy determines the accuracy of their overall analysis. To estimate this accuracy, we used met-mast data in Jeju and produced the ground roughness value for the Jeju region. To determine these values, an unsupervised classification method using SPOT-5 images was carried out for image classification. The wind resources of the northeastern part of Jeju were predicted, and the ground roughness map of the region was calculated by the WindPRO software. The wind speed of the Pyeongdae region of Jeju from the ground roughness map was calculated using WindPRO as 8.51 m/s. The wind speed calculated using the remote sensing technology presented in this study was 8.69 m/s. To assess the accuracy of the measured WindPro and the remote sensing technology values, we compared these results to the observed values in the Pyeongdae region using met-mast. This comparison shows that remote sensing data are more accurate than the WindPro data. We also found that the ground roughness map calculated in this study is useful for generating an accurate wind resource map of Jeju Island.

The bridges with damage can be a huge threat to human society. However, AASHTO (2012) and Korean Highway Bridge Design Code (2012) do not account for dynamic impacts for bridge column design under the impact loading. It recommends static force for bridge column design due to high computational cost and analysis time. In this study, in order to reduce the computational cost and time for the dynamic analysis, low dimensional model for the dynamic analysis was developed and residual displacements were compared with direct impact analysis.

본 연구에서는 내륙에서 수신한 로란 9930M 포항 송신국의 로란신호를 이용하여 Loran differential ASF를 측정하였고, 이를 통해 로란 신호의 시각동기 정확도를 향상시켰다. Differential ASF는 한국표준과학연구원(KRISS)의 UTC(KRIS) 기준 TOA 데이터에서 충남대학 교와 국립해양측위정보원에 설치된 원자시계를 기준으로 동시에 측정된 TOA 데이터를 각각 차분함으로써 구하였다. 자기장 안테나를 이용한 충남대학교에서의 60분 평균 TOA 측정결과는 0.1 μs 이내의 변동성을 보였고 국립해양측위정보원에서의 TOA 측정결과는 0.05 μs 이내의 변 동성을 보였다. 또한 충남대학교와 국립해양측위정보원에서의 60분 평균 differential ASF 측정결과는 수신국의 주변 환경 영향에 의해 최대 0.1 μs 정도까지 시각 변동성을 나타냈다. 따라서 UTC(KRIS)를 기준으로 측정한 TOA 데이터로 충남대학교와 국립해양측위정보원 측정 데이 터를 각각 보상하면 differential ASF 변화가 상쇄되어 로란 신호를 이용한 시각동기 정확도를 10 ns 정도 이내로 향상시킬 수 있다. 그리고 세 슘원자시계를 기준으로 포항 송신국 로란 신호의 기준위상과 KRISS에서의 로란 수신기의 출력 기준위상을 측정하여 두 지점 사이의 ASF는 약 3.5 μs로 나타났다.

본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 강우발생을 판단하는데 있어 그 정확성을 살펴보고, 이를 높이기 위한 방법으로 가강수량의 역할을 평가하고자 한다. 강우/무강우 정보는 재해 차원에서는 중요성이 덜하지만 농업, 건설 등의 산업분야나 우리의 일상생활에 많은 영향을 미치는 인자이다. 이러한 이유로 강우강도의 추정뿐만 아니라 강우발생 자체를 예측하는 기술도 기상예보의 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용한 강우발생 판단의 정확성을 파악하기 위하여 관악산 레이더 자료와 레이더 반경 내 분포되어 있는 30개 지점의 AWS 강우자료를 분석하였다. 또한, 레이더를 이용한 강우발생 판단의 정확성에 가강수량이 미치는 영향을 분석하기 위하여 오산 고층기상관측소와 백령도 고층기상관측소 자료를 이용하여 산정한 가강수량을 적용하였다. 가강수량의 경우 오산 고층기상관측소와 백령도 고층기상관측소의 영향권 내에 위치한 AWS 지점에 적용하여 강우 발생 판단을 위한 월별 기준을 결정하였다. 이러한 연구를 통해 본 연구에서는 (1) 레이더 자료를 이용한 강우발생 판단의 정확성을 검토하고, (2) 강우발생 판단의 정확성에 미치는 가강수량의 영향을 분석하였다.

Localization is one of the essential tasks necessary to achieve autonomous navigation of a mobile robot. One such localization technique, Monte Carlo Localization (MCL) is often applied to a digital surface model. However, there are differences between range data from laser rangefinders and the data predicted using a map. In this study, commonly observed from air and ground (COAG) features and candidate selection based on the shape of sensor data are incorporated to improve localization accuracy. COAG features are used to classify points consistent with both the range sensor data and the predicted data, and the sample candidates are classified according to their shape constructed from sensor data. Comparisons of local tracking and global localization accuracy show the improved accuracy of the proposed method over conventional methods.

GPS anomaly has increased according to the degradation of satellite performance, and many GPS users could be exposed to any kinds of error-included signals without any previous notice when unscheduled error occurred. RSIM (Reference Station Integrity Monitors) is a typical monitoring method to broadcast PRC (Pseudo Range Correction) for users. However, there were some cases that the receiver detected the anomalous satellite's signal even though it was unhealthy set, consequently it occurred a large range error. Then it is important to monitor the integrity of GPS signal and it is needed to devise the correction method of pseudorange by eliminating error-occurred PRN for notification to GPS users when it is monitored that the anomaly occurred. This paper proposes the basic concept of how to correct the pseudorange. The paper also shows the analysis results of PRN10 GPS anomaly occurred on day 39 in 2007 with corrected results by eliminating anomaly satellite (PRN10). The proposed correction method shows decreased pseudorange error range compared to the case when the anomaly satellite were used.

Recently, automatic parking assist systems are commercially available in some cars. In order to improve the reliability and the accuracy of parking control, pose uncertainty of a vehicle and some experimental issues should be solved. In this paper, following three schemes are proposed. (1) Odometry calibration scheme for the Car-Like Mobile Robot.(CLMR) (2) Accurate localization using Extended Kalman Filter(EKF) based redundant odometry fusion. (3) Trajectory tracking controller to compensate the tracking error of the CLMR. The proposed schemes are experimentally verified using a miniature Car-Like Mobile Robot. This paper shows that odometry accuracy and trajectory tracking performance can be dramatically improved by using the proposed schemes.

수중음향 위치시스템은 해상뿐만 아니라 수중 표적의 위치 측정에 널리 쓰이고 있다. 최근에 이러한 시스템은 해양 시설물의 설치나 수중 구조물의 검사 등 여러 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 이들 시스템은 잡음이 섞인 수신 신호와 파랑에 의한 측정 선박의 불규칙한 운동 등으로 인하여 위치 오차를 포함하고 있기 때문에, 이 논문에서는 위치의 정도를 높이기 위하여 단기선(SBL) 음향 위치 시스템에 칼만 필터를 적용시켰다. 필터에 의해 결정된 최적 위치는 원래의 잡음이 섞인 위치보다 개선된 것을 시뮬레이션과 기존의 실측 자료를 이용하여 비교 확인하였다.

Nowadays Hyperbolic Navigation System-LORAN, DECCA, OMEGA, OMEGA-is available on the ocean, and Spherical Navigation System, GPS (Global Positioning System) is operated partially. Hyperbolic Navigation System has the blind area near the base line extention because divergence rate of hyperbola is infinite theoretically. The Position Accuracy is differ from the cross angle of LOP although each LOP has the same error of quantity. GDOP(Geometric Dilution of Precisoin) is used to estimate the position accuracy according to the cross angle of LOP and LOP error. Hyperbola and ellipse are crossed at right angle everywhere. Hyperbola and ellipse are used to LOP in Rectangular Navigation System. The equation calculating the GDOP of rectangular Navigation System is induced and GDOP diagram is completed in this paper. A scheme that can improve the position accuracy in the blind area of Hyperboic Navigation System using the Rectangular Navigation System is proposed through the computer simulation.

The tedious work, connected to the traditional computation of altitudes and azimuths and the plotting of the position lines, has been a severe objection to celestial fixes. But recently computers have become to be used generally for computations of altitudes and aximuths and the computing objection seems to be practically overruled. Now it seems appropriate to concentrate on other problems which are the procedure of improving accuracy of ship's position and the design of a general computing procedure to determine the coordinates of the optimally estimated ship's position. In this paper, such procedures as an application of Kalman filter and the results of the Digital simulation conducted under various noise conditiions are presented. The positions estimated by Kalman filter are compared with the running fixes and the most probable positions obtained from a single position line, and it is confirmed that the resutls of the proposed method is evidently accurate than others.

As it is well-known, in recent years the Kalman filter has been extensively used in the engineering field. The authors tried to apply the extended Kalman filter for optimal estimation of ship's positiion which is fixed by simultaneous visual (or radio) bearings to two known locations. In practical piloting, bearings are generally measured intermittently, so in this case the original Kalman filter can not be applied because of the long sampling time. In this paper, the extended Kalman filter is revised in order to be used in such an unfavorable case, adn the Digital simulation is conducted by using the revised extended Kalman filter under various noise conditiions. Good results have been obtaiend and effectiveness of the proposed filter has been confirmed.