유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 위치보정 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다. 본 논문에서는 CSS기반의 RF칩을 이용하여 실내에서 각 노드 간의 위치를 측정하는 시스템을 개발하고, 이에 대한 정밀도를 높이는 알고리즘을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 GB-SAR의 간섭기법을 이용하여 물체의 변위 측정에 대한 정밀도를 조사하였으며, 또한 대기보정을 거친 후 정밀도의 변화에 대해서 확인하였다. GB-SAR 시스템에서 안테나는 중심주파수 5.3 GHz, 밴드 폭 600 MHz인 C밴드 안테나를 사용하였고, 신호의 증폭을 위해 마이크로파 앰프를, 다편파 측정 및 분석을 위하여 스위치를 장착하였다. 레일의 총 길이는 5 m, 이동간격은 5 cm, 최대 관측 거리는 약 200 m이다. 변위 측정에 사용된 이동산란체는 trihedral corner reflector로서, 시스템 전방 약 160 m에 위치하며 시스템 방향으로 1 mm에서 40 mm 전진시켰다. 이동산란체의 실제 변위와 GB-SAR 시스템의 위상변화로 관측된 변위의 상관계수는 편파에 따라 0.9995에서 0.9996으로 나타났다. 마이크로파의 전파과정에서 거리와 습도에 따른 지연 효과를 고려하기 위하여 대기보정식을 구하였으며, 이를 이동산란체의 위상에 적용한 결과 상관계수는 0.9997에서 0.9999의 값을 나타냈고 40 mm 이동시 오차가 1 mm 이내를 나타냄으로서 대기보정을 통한 결과가 더 높은 정밀도를 나타냄을 확인하였다.
케이싱 시추공 구간의 밀도검층에서 정확한 밀도 값의 산출을 위한 기초연구의 일환으로 세 종류의 서로 다른 밀도를 가진 보정 실험공에서 공벽과 검출기간의 이격 거리를 달리하면서 세 가지 다른 검출기 옵셋 거리에 따른 반응 값의 변화를 알아보았으며 과거 석유 검층에서 이수 보정에 활용되어 온 spine and ribs 기법을 활용함으로써 케이싱 속에서의 감마감마 측정치로부터 지층의 참 밀도를 찾아가는 효과적인 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 위성항법시스템(GNSS)의 다양화에 따른 DGNSS 기준국(RSIM, Reference Station and Integrity Monitor)의 재구축을 위하여, 유럽연합(EU) 위성항법시스템인 Galileo의 E1 의사거리 보정정보 생성 알고리즘과 GPS/Galileo 시뮬레이션을 통한 성능검증에 대해 다룬다. 먼저 DGPS RSIM에서 DGNSS RSIM으로 전환을 위한 운영적 측면에서의 기술 및 메시지 표준과 사용자 방송 측면에서의 메시지 표준에 대해 살펴본다. 일반적으로 GNSS의 의사거리 보정을 위해서는 정확한 GNSS 위성위치와 사용자 위치를 알아야만 한다. 그러므로 Galileo 위성위치를 정확하게 계산하기 위해서, Galileo ICD 문건의 위성위치 계산식을 이용하여 사용자 수신기에서 제공하는 궤도력 정보를 기반으로 해당 위성 위치를 추정한다. 그리고 위성시계 옵셋과 사용자 수신기의 시각오차, GPS와 Galileo 위성의 시스템 타임 옵셋을 계산하여 GPS/Galileo 의사거리 보정정보를 생성한다. GPS/Galileo 시뮬레이터를 연동한 성능검증 플랫폼을 기반으로 GPS/Galileo 보정정보의 오차를 분석하고, 측위정확도를 분석하여 그 성능을 검증하였다. 국제기구(RTCM)에서 요구하는 기준국 운영을 위한 측위 성능을 충족할 수 있음을 확인하였다.
분포형 모형이 개발되어 지면서 이러한 유역의 공간적인 특성을 고려한 정확한 강우 자료와 조밀한 계측망의 요구는 더욱 커지고 있다. 그러나 현실적으로 조밀한 계측망에 의해 측정된 정확한 강우 자료를 얻기는 쉽지 않다. 일반적으로 강우관측소가 적정 밀도를 가지고 유역을 대표 하도록 설치되어 있으나 부족한 실정이고, 설치되어 있더라도 강우의 시 공간적 변동성을 반영하기가 쉽지 않다. 또한 여러 가지 이유로 결측이 되는 경우도 있다. 강우는 측정된 점 관측 자료를 이용해 유역의 평균 강우분포를 추정하게 된다. 따라서 결측 강우자료는 시간의 연속성 측면에서 그 보정이 반드시 필요하며 보정 후 강우자료의 공간적 분포를 산정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 결측 강우량의 보정을 위하여 퍼지-유전자 알고리즘을 이용하였는데 이 방법을 기존의 방법 즉, 산술평균법, 역거리법, 년정상강우량법, 거리-고도비율법과 비교하였다. 보정결과 기존의 방법은 실측의 70~80%의 정확도를 보였으나 퍼지-유전자 알고리즘은 90%정도의 정확도를 보였다. 특히, 민감도 분석 결과를 바탕으로 수평거리와 고도차에 대한 적정 차수를 제안하였다.
최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적으로 설정된 레이더 반사도-강우강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 산정하기 때문에 실제지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 고해상도의 레이더 강수량을 활용한 신뢰도 높은 수문해석을 위하여 레이더 강수량의 편의보정이 필수적으로 선행되어야한다. 본 연구에서는 불확실성을 고려한 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형(generalized linear model)을 연계하여 레이더 강수량 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정(mean field bias) 기법에 비하여 통계지표가 개선된 레이더 강수량 편의보정 결과를 도출하였다. 추가적으로 지형학적 특성에 따른 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 연구는 레이더 관측전략 수립과정에 유용한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하기 위하여 균등거리비율 개념을 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 위치인식 측정 성능을 분석하였다. SDS-TWR의 Ranging 오차는 실험에 의하면 비콘노드와 이동노드의 특정 거리구간에서 평균 1m~8m로 측정되었다. 그러나 제안한 AEDR에 의한 위치인식 성능은 실험을 통해 전체적으로 교내 강당과 복도 모두에서 SDS-TWR 보다 4배 정도 우수하였으며, 측정된 3~10m 이상의 위치인식 오차를 평균 2m 내외로, 3m 이내의 위치인식 오차를 평균 1m 내외로 각각 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 AEDR은 LOS(Line Of Sight) 보다 NLOS(Non Line Of Sight)에서 훨씬 더 위치인식 보정 성능이 우수함을 나타내며, 대부분의 센서 네트워크의 환경이 NLOS임을 고려할 때 AEDR이 실제환경에서의 위치인식에 큰 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
본 논문은 지능형 보행보조로봇이 횡단경사면주행에 있어 직진성 향상 알고리즘을 제안한다. 보행보조로봇은 횡단경사면주행시 로봇의 무게와 경사도에 의해 발생되어지는 회전모멘트의 영향을 받아 경로 이탈을 하게 된다. 이를 보정하기 위해 사용자가 입력하는 목표 회전각속도와 로봇의 회전각속도와의 비교를 통해 각 구동축에 가중치를 인가하는 알고리즘을 적용하였다. 제안한 보정 제어기를 실\제 보행보조로봇에 적용한 결과 횡단경사면 이동시 Yaw 축 이탈거리는 무보정 실험의 경우 발산하지만 Yaw 보정 알고리즘을 적용하였을 경우에는 이탈거리가 최대 20cm 이내로 안정적인 주행을 하는 것을 확인할 수 있었으며, 이탈거리 변화율 또한 300cm 이후 안정화되어 더 이상의 변화가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다.
정밀한 위치정보의 제공은 GPS가 갖는 가장 큰 특징 중의 하나이다. 기준국과 사용자의 공통된 관측정보를 이용하는 상대측위기법이 일반적으로 정밀위치 정보 산출에 사용되고 있다. 그러나 기준국과 사용자의 기선거리가 멀어지면 GPS 신호가 통과하는 공간상의 매질특성이 서로 다르기 때문에 이중차분에 의해서도 전리층과 대류층 등의 오차요인은 완전히 제거가 되지 않는다. 본 연구는 이러한 특성을 고려하여 전리층과 대류층에 대한 오차보정정보를 추가적으로 생성하여 자료처리에 적용하였다. 그 결과 실험지역 17곳 중 14곳은 오차보정정보 적용이후에 위치정확도가 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 기선거리에 따른 위치정확도 향상정도를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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