전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
본 논문에서는 Omni-directional Image에서 이동 객체를 추적하고, 이동 객체의 실제 거리 좌표 상에서의 위치를 추정하기 위한 3차원 포물면 좌표 변환 방법을 제안하고 있다. 실시간으로 이동 객체를 추출하기 위해 제안된 색상 정보(Hue) 히스토그램 정합 기법을 사용하였다. 색상 정보 히스토그램 정합 기법에 의해 추출된 이동 객체의 이미지 상의 좌표는 카메라의 높이, 초점 거리 등과 같은 환경 변수와 함께 제안하는 3차원 포물면 좌표 변환 함수에 대입하여 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법은 빛의 밝기에 비교적 강인하게 이동 객체를 추출할 수 있었고, Omni-directional Image에서 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정할 수 있었다.
레이다 시스템에서 3차원 궤적 정보는 목표물 추적을 위해 필수적이다. 이때 3차원 레이다는 수신 신호를 통해 방위각, 고각 및 거리를 추정하여 3차원 궤적 정보를 얻게 된다. 수신 신호에 따라 추정된 각도들과 거리는 오차를 가지게 되며 이 오차의 정도에 따라 3차원 레이다 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석이 요구되어진다. 본 논문에서는 3차원 레이다 시스템의 각도 및 거리 오차에 따라 추정된 3차원 궤적 정보와 실제 궤적 정보에 대해 RMSE (Root Mean Square Error)를 통해 성능을 분석한다.
본 논문에서는 근거리 효과를 이용하여 음원의 위치를 추정하는 탐지 기법을 해양환경에 적용할 경우에 발생할 수 있는 위치추정 오차에 관하여 분석하였다. 삼각 (triangulation) 알고리듬과 파면곡률 (wavefront curvature) 알고리듬 등을 이용하는 근거리 탐지 기법은 음파가 2차원 평면 (방위, 거리)에서 전달된다고 가정한다. 그러나 해양환경은 2차원 평면이 아닌 3차원 공간 (방위, 거리, 수심)이므로 음파전달에 따른 오차가 발생할 수 있다. 3차원 공간을 가정한 경우에도 해양에서의 다중경로 음파전달을 고려하지 않았다면 역시 오차가 발생하게 될것이다. 근거리 탐지 기법의 위치추정 오차를 분석하기 위하여 다중경로 음파전달모델과 파면곡률을 이용한 초점 빔형성 (focused beamforming)기법을 이용하여 시뮬레이션하였다. 분석결과 수중음속구조, 해저면 수심, 해저면 경사와 음원의 거리 등에 따라 위치추정 오차가 달라짐을 볼 수 있었다.
표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
하천 홍수해석 분야에서 가장 널리 이용되고 있는 1차원 동수역학 수치모형의 입력자료는 상하류단 경계조건, 조도계수, 하도단면 등이며, 계산 시간간격 및 거리간격의 선정은 계산결과의 정확성, 안정성, 효율성 확보를 위한 핵심 요소이다. 본 연구에서는 기존 단면간격 선정기법의 이론적 배경을 검토하였고, 매 시간단계별로 도출되는 흐름특성을 반영하여 계산거리간격을 추정하는 가변 계산거리간격 추정 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 1차원 부정류 수치모형과 연계하여 Teton 댐 붕괴 및 한강 홍수 사상에 대해 적용함으로써 기존 고정 계산거리간격 추정 기법에 의한 해석결과와 비교하였다. 더 많은 내삽단면이 사용될 경우, 수치 수렴성 실험 결과는 수치해의 정확성과 안정성이 높아짐을 나타내었고, 본 연구에서 제안된 기법은 기존 고정 계산거리간격 추정기법보다 적은 단면개수로 동일한 정도의 정확도를 나타냄으로써 계산 효율성을 크게 향상시켰다. 본 연구에서 개발된 기법의 실무적용을 통해 정확성과 안정성뿐만 아니라 높은 효율성을 갖는 하천 홍수해석이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 근접장 (near field) 실내측위환경에 적합한 도움정보가 필요 없는 도달각 기반 위치추정기법을 제안한다. 기존 도달각 기반 실내 위치추정기법은 청취자와 마이크 사이의 거리정보를 청취자와 마이크사이의 수신신호세기로 추정하고 이와 측정된 신호의 도달시간차를 이용해 위치를 추정한다. 하지만 수신선호세기는 실내구조 및 가구배치나 신호의 특성에 따라 많은 영향을 받으며, 이는 도달각 추정에 큰 오차를 야기한다. 본 논문에서는 청취자 거리정보 없이 위치를 알고 있는 3개 이상의 마이크에서 수신한 신호의 도달지연시간차이에 기반한 도달각 기반 위치추정기법을 제안하고, 그 성능을 근평균제곱오차의 누적분포함수로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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