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      신발 장착 관성 센서 기반 보행자 추측 항법의 센서 대역폭 및 샘플링 주파수에 따른 성능 분석

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      https://www.riss.kr/link?id=T15111620

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      개인의 위치를 기반으로 다양한 서비스를 제공하는 기술들에 대한 관심이 높다. 이러한 기술은 개인 항법 시스템(PNS, Personal Navigation System)이라 불리는데, 예로, 소방관이나 군인의 임무수행 중 위치 정보 제공이나 쇼핑몰 내에서 고객들의 위치 정보 제공 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.
      개인 항법 시스템 중 보행 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)은 관성 센서를 사용하여 보행자의 위치를 추정한다. 신발에 관성 센서를 부착한 보행 항법은 관성 항법을 기반으로 한다. 자이로와 가속도계이 바이어스와 백색 잡음에 의해 발생하는 추정 오차를 줄이기 위해서 관성 항법은 영속도 보정(ZUPT, zero-velocity update)과 결합된다. 영속도 보정은 보행자 신발의 속도가 접지기(stance phase)에서 0이라고 가정한다. 바이어스와 백색 잡음으로 인한 오차는 ZUPT등을 이용하여 줄일 수 있지만, 다른 원인으로 인한 오차는 여전히 남아 있다.
      보행 중 신발의 움직임은 다양한 주파수 성분으로 표현된다. 특히, 신발이 지면에 닿으면서 충격이 발생하는 heel-strike에서는 자이로와 가속도계 신호가 급격히 변하면서 고주파 성분이 포함될 것이다. 센서는 대역폭과 샘플링 주파수에 의해 측정할 수 있는 주파수 범위가 결정된다. 대역폭 또는 샘플링 주파수가 작을 경우, 이를 초과하는 주파수 성분이 측정되지 않아 측정 정확도가 낮아지고 위치 오차가 발생한다. 본 논문에서는 보행 주기 동안 센서가 측정한 신호를 주파수 분석을 하고 측정 신호의 정확도의 저하를 방지하기 위한 주파수 범위를 제안한다. 다양한 대역폭과 샘플링 주파수에 따라 보행 항법 시스템의 위치 추정 성능을 비교하여 제안한 주파수 범위의 타당성을 검증한다.
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      개인의 위치를 기반으로 다양한 서비스를 제공하는 기술들에 대한 관심이 높다. 이러한 기술은 개인 항법 시스템(PNS, Personal Navigation System)이라 불리는데, 예로, 소방관이나 군인의 임무수행 ...

      개인의 위치를 기반으로 다양한 서비스를 제공하는 기술들에 대한 관심이 높다. 이러한 기술은 개인 항법 시스템(PNS, Personal Navigation System)이라 불리는데, 예로, 소방관이나 군인의 임무수행 중 위치 정보 제공이나 쇼핑몰 내에서 고객들의 위치 정보 제공 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.
      개인 항법 시스템 중 보행 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)은 관성 센서를 사용하여 보행자의 위치를 추정한다. 신발에 관성 센서를 부착한 보행 항법은 관성 항법을 기반으로 한다. 자이로와 가속도계이 바이어스와 백색 잡음에 의해 발생하는 추정 오차를 줄이기 위해서 관성 항법은 영속도 보정(ZUPT, zero-velocity update)과 결합된다. 영속도 보정은 보행자 신발의 속도가 접지기(stance phase)에서 0이라고 가정한다. 바이어스와 백색 잡음으로 인한 오차는 ZUPT등을 이용하여 줄일 수 있지만, 다른 원인으로 인한 오차는 여전히 남아 있다.
      보행 중 신발의 움직임은 다양한 주파수 성분으로 표현된다. 특히, 신발이 지면에 닿으면서 충격이 발생하는 heel-strike에서는 자이로와 가속도계 신호가 급격히 변하면서 고주파 성분이 포함될 것이다. 센서는 대역폭과 샘플링 주파수에 의해 측정할 수 있는 주파수 범위가 결정된다. 대역폭 또는 샘플링 주파수가 작을 경우, 이를 초과하는 주파수 성분이 측정되지 않아 측정 정확도가 낮아지고 위치 오차가 발생한다. 본 논문에서는 보행 주기 동안 센서가 측정한 신호를 주파수 분석을 하고 측정 신호의 정확도의 저하를 방지하기 위한 주파수 범위를 제안한다. 다양한 대역폭과 샘플링 주파수에 따라 보행 항법 시스템의 위치 추정 성능을 비교하여 제안한 주파수 범위의 타당성을 검증한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      There is a high interest in technologies that provide various services based on personal location. These service is called personal navigation system (PNS), and it is used in a variety of fields such as providing location information during the mission of firefighters or soldiers, and providing customers’ location in shopping malls.
      Pedestrian dead reckoning (PDR), a personal navigation system, uses an inertial sensor to estimate the position of a pedestrian. PDR with foot-mounted IMU is based on inertial navigation system (INS). In order to reduce the estimation error caused by gyro and accelerometer bias and white noise, INS is combined with zero-velocity update (ZUPT). The ZUPT assumes that the velocity of the pedestrian shoe is zero in the stance phase. Error due to bias and white noise can be reduced by using ZUPT, but error still remain due to other factors.
      The movement of the shoe during walking is represented by various frequency components. In particular, the gyro and accelerometer signal change suddenly and contain high-frequency components in the heel-strike, when the impact occurs as the shoe touches the ground. The IMU determines the frequency range that can be measured by the bandwidth and the sampling rate. If the bandwidth or sampling rate is narrow, the frequency components exceeding boundary can not measured and position error occurs because the measurement accuracy is lowered. In this paper, I propose a frequency range to analyze the signal measured by the sensor during the gait cycle and to prevent the degradation of the accuracy of the signal. The validity of the proposed frequency range is verified by comparing the position estimation performance of the PDR system with various bandwidth and sampling rate.
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      There is a high interest in technologies that provide various services based on personal location. These service is called personal navigation system (PNS), and it is used in a variety of fields such as providing location information during the missio...

      There is a high interest in technologies that provide various services based on personal location. These service is called personal navigation system (PNS), and it is used in a variety of fields such as providing location information during the mission of firefighters or soldiers, and providing customers’ location in shopping malls.
      Pedestrian dead reckoning (PDR), a personal navigation system, uses an inertial sensor to estimate the position of a pedestrian. PDR with foot-mounted IMU is based on inertial navigation system (INS). In order to reduce the estimation error caused by gyro and accelerometer bias and white noise, INS is combined with zero-velocity update (ZUPT). The ZUPT assumes that the velocity of the pedestrian shoe is zero in the stance phase. Error due to bias and white noise can be reduced by using ZUPT, but error still remain due to other factors.
      The movement of the shoe during walking is represented by various frequency components. In particular, the gyro and accelerometer signal change suddenly and contain high-frequency components in the heel-strike, when the impact occurs as the shoe touches the ground. The IMU determines the frequency range that can be measured by the bandwidth and the sampling rate. If the bandwidth or sampling rate is narrow, the frequency components exceeding boundary can not measured and position error occurs because the measurement accuracy is lowered. In this paper, I propose a frequency range to analyze the signal measured by the sensor during the gait cycle and to prevent the degradation of the accuracy of the signal. The validity of the proposed frequency range is verified by comparing the position estimation performance of the PDR system with various bandwidth and sampling rate.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서 론 1
      • 1.1. 연구 배경 1
      • 1.2. 연구 목적 및 내용 4
      • 2. 보행 항법 시스템 6
      • 2.1. 서론 6
      • 1. 서 론 1
      • 1.1. 연구 배경 1
      • 1.2. 연구 목적 및 내용 4
      • 2. 보행 항법 시스템 6
      • 2.1. 서론 6
      • 2.2. 적분 기반 보행 항법 7
      • 2.2.1. 스트랩다운 관성 항법 9
      • 2.2.2. 확장 칼만 필터 15
      • 2.2.3. INS-EKF-ZUPT 18
      • 2.3. 일반적인 보행 항법 시스템의 한계 24
      • 2.3.1. 불충분한 센서 대역폭 25
      • 3. 센서 대역폭과 샘플링 주파수에 대한 보행 항법의 성능 27
      • 3.1. 보행자 동작의 주파수 성분 27
      • 3.1.1. 데이터 수집을 위한 실험 환경 27
      • 3.1.2. 에너지 스펙트럼의 누적 분포 30
      • 3.1.3. 단시간 푸리에 변환 36
      • 3.2. 센서 대역폭과 샘플링 주파수에 대한 보행 항법의 성능 비교 41
      • 3.2.1. 성능 비교를 위한 실험 환경 41
      • 3.2.2. 대역폭이 보행 항법 시스템에 미치는 영향 43
      • 3.2.3. 샘플링 주파수가 보행 항법 시스템에 미치는 영향 45
      • 3.3. 요약 47
      • 4. 결론 49
      • 참 고 문 헌 52
      • ABSTRACT 59
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