본 연구는 생태계 관리권역 내 남한강 상류지역을 대상으로 제5차 국가산림자원조사의 표본점자료를 기반으로 한 직접추정법과 합성추정법에 의한 층화별(임상 영급) 임목축적을 산출하였으며, 공간단위에 따른 오차검증을 통하여 최적의 추정방법을 비교 분석하였다. 직접추정법은 대상지내의 표본점 자료만을 활용하였으며, 합성추정법은 대상지뿐만 아니라 공간확장지역의 표본점 정보를 활용하여 임목축적을 추정하였고, 공간확장기준은 4가지(권역, 지역, 구역, 거리)를 적용하였다. 직접추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 $143.5m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 구역, 거리, 지역, 권역기준의 순으로 각각 $146.9m^3/ha$, $144.8m^3/ha$, $139.8m^3/ha$, $138.6m^3/ha$ 추정되었다. 직접추정법에 의한 표준오차는 $1.79m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 표준오차는 공간확장기준에 상관없이 $1.83m^3/ha$으로 차이가 없었다. 한편, 임상별 표준오차는 추정방법과 확장지역에 관계없이 활엽수림이 ${\pm}2.3m^3/ha$으로 가장 낮았으며, 혼효림과 침엽수림이 각각 ${\pm}3.3m^3/ha$과 ${\pm}4.8m^3/ha$의 순으로 추정되었다.
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 실외 환경에서 영역 축소 기법을 이용하여 대상의 위치를 추적할 수 있는 위치추정 알고리즘을 제안하고 이를 위한 테스트베드를 설계, 구현하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지노드의 수신신호 세기를 활용한 상호협력 위치추정 방식으로 3단계의 영역 축소 기법을 통해 미지노드의 위치를 추정하였다. 또한 알고리즘의 검증을 위해 $60m{\times}23m$ 영역에서 5개의 고정노드용 지그비 모듈과 4개의 미지노드용 지그비 모듈을 배치하여 실험하였다. 실험 결과 가시거리 환경에서 고정노드의 수가 동일할 때 미지노드의 수가 증가할수록 제안한 영역 축소 기법을 이용한 협력 위치 추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 향후, 실내 및 비가시거리 환경에서도 연속 위치추정이 가능한 알고리즘의 보완이 필요할 것이다.
본 논문에서는 차량의 CO2 배출량을 추정하기 위한 방법들을 설명하였다. 전 세계적으로 에너지와 환경의 중요성이 부각되고 있으며 자동차 부문의 기술개발에서도 이 점이 크게 강조되고 있다. 특히 CO2는 지구 온난화에 영향을 미치는 온실가스로 배출 규제 대상이 되고 있다. 차량의 주행 거리에 따른 CO2 배출량 추정 방법, 기후 변화 위원회(IPCC))에서 제시한 CO2 배출량 추정 방법, MAF(Mass Air Flow)와 옥탄의 화학반응식을 이용한 CO2 배출량 추정 방법 등에 대해서 설명하고 각각의 방법들의 성능을 비교하였다. 각각의 CO2 추정 방법들에 대한 성능을 확인하기 위해 실차를 이용하여 약 5km의 도로를 주행하면서 OBD-II 포트로 차량의 진단 정보를 획득하고, 주행 거리, 연료 소모량을 구하였다. 정속 주행에서는 비슷한 CO2 배출량 결과를 얻었고, 급가속 주행에서는 IPCC 방식과 화학반응식 방식이 보다 현실적인 배출량 결과를 보임을 확인하였다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 구현 복잡도에 가장 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하여 움직임 추정의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 거리 정보로 동영상내 객체 정보를 얻고, 비슷한 거리에 있는 화소들을 그룹화하여 동일한 객체로 라벨링을 수행한다. 라벨링된 현재 및 참조 화면내에서 움직임 추정 블록을 세부분(배경, 객체내부, 경계)의 탐색영역으로 구분하여 적응적으로 판단한다. 현재 블록이 객체내부영역이면 참조 화면에서 객체내부영역에만 움직임 추정을 탐색하고, 배경영역이면 블록은 참조 화면에서 배경영역에만 탐색한다. 모의실험을 바탕으로 전역탐색방법에 비하여 제안된 방법은 움직임 추정 차신호가 동일하게 유지되면서 탐색 복잡도가 크게 줄어듬을 확인할 수 있다.
홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 추정해야한다. 본 연구에서는 전파강수계의 다중 고도 관측 데이터를 사용한 면적 평균 강우량 추정 방법을 개발하였다. 소형 전파강수시스템은 K 대역 이중 편파 기술을 사용하여 매우 짧은 거리를 관측하는 소형 레이더이다. 면적 평균 강우 추정 방법은 관측 거리와 시간이 매우 짧기 때문에 관측 범위에서 강우 변동이 작다는 가정을 기반으로 한다. 제안된 방법은 지상우량계 및 파시벨우적계와 같은 지상 장비와 비교하여 평가되었다. 비교 평가된 강우 사상들에 대해 전파강수계로부터 추정된 평균강우와 지상장비로부터 관측된 강우량이 잘 일치함을 보여준다.
인지무선네트워크에서 기 사용자(primary user)의 위치를 정확하게 파악하는 것은 2차 사용자(secondary user)들의 스펙트럼 이용 효율 향상 및 적절한 전력제어를 통한 기 사용자에 대한 간섭을 야기하는 것을 회피하는데 사용될 수 있기 때문에 인지무선네트워크에서 매우 중요한 연구 주제이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 수신신호세기(RSS) 기반의 위치 추정 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현할 수 있어 일반적으로 가장 많이 사용되는 기법으로 인지무선네트워크에서도 사용될 수 있다. 하지만, 수신신호세기 기반의 위치 추정에서 노드간 거리 측정은 수신된 신호 세기를 기반으로 이루어져 무선 채널 환경의 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 수신신호세기 기반으로 기 사용자의 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위하여 전송 손실 지수(path loss exponent) 추정기반의 기 사용자 위치 검출 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 기 사용자 위치 측정의 오차를 줄어 기 사용자에 대한 간섭률을 더 줄일 수 있음을 보였다.
본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.
주택시장에 대한 헤도닉분석을 위해 GIS가 활발하게 사용되고 있다. 그 것은 GIS를 이용할 경우 헤도닉 분석에서 필수적인 위치 변수를 손쉽게 측정할 수 있기 때문이다. 현재까지 국내의 주택시장을 대상으로 하는 헤도닉 분석은 전자지도상에서 포인트들로 표현된 공동주택 단지와 여러 중요 도시내 위치간의 직선최단거리를 측정하는 데 GIS를 이용하고 있다. 그런데 이상의 연구들에서 간과한 점은 실제의 직선최단거리는 포인트보다는 폴리곤으로 보다 정확하게 측정될 수 있다는 점이다. 물론 GIS에 기반한 헤도닉 분석에서 공동주택을 나타내는 데 포인트를 사용하느냐와 폴리곤을 사용하느냐는 연구의 목적에 따라 관심의 대상이 아닐 수 있다. 그러나 추정되는 모델의 질을 향상시키는 것이 목적이라면 선택에 신중을 기해야 할 문제이다. 이런 배경에서 본 연구에서는 서울 강북지역 공동주택의 위치를 포인트와 폴리곤으로 전자지도상에 각각 나타낸 후 각각의 경우 추정된 헤도닉 모델에 대해 Davidson and MacKinnon Test를 적용하여 어떤 경우 보다 우월한 모델이 추정되었는지 검증해 보았다. 검증결과 공동주택 단지를 폴리곤으로 나타낼 경우 이에 기반한 최단 직선거리 변수를 포함한 모델추정 결과가 우월한 것으로 나타났다. 이 결과가 의미하는 것은 GIS를 이용한 공동주택시장에 대한 헤도닉 모델추정에서 공동주택단지를 GIS 지도상에 폴리곤으로 나타내고 이를 기반으로 다양한 위치관련 변수를 추정하는 것이 보다 나은 모델 추정결과를 가져올 수 있다는 점이다.
작물모형 등 생태계 관리용 의사지원수단의 적용공간이 점 단위에서 지역규모로 확대되는 추세에 따라 이들 모형의 구동변수로 가장 널리 이용되는 일 최고 및 최저기온 공간변이의 정확한 추정이 요구된다. 특히 고도변이가 심하고 지형이 복잡한 우리나라의 경우 국지기온의 결정인자가 다양하여 단순한 기존의 공간내삽기법을 개선할 필요성이 더욱 절실하다. 본 연구에서는 해발고도에 따른 일별 기온 변화양상을 분석하여 계절별 기온감율을 결정하고 이를 이용한 기온 공간내삽방법에 의해 일 최고 및 최저기온을 추정하여 그 추정오차를 기존 방법과 비교하였다. 먼저 기상청 63개 표준관측소에서 수집된 1999년 한 해 동안의 일 최고, 최저기온 값을 이들 관측지점의 위도, 경도, 해안 거리 및 표고에 회귀시켜 최적모형을 작성하고, 이 모형의 표고 편회귀계수를 기온감율로 간주하였다. 이 기온감율의 계절변동을 주기함수화 하여 거리가중에 의한 내삽과정에 표고편차의 영향을 추가하였다. 기상청 자동기상관측소 267개 지점에 이 방법을 적용하여 2000년 1월, 5월, 8월의 임의 날짜 최고 및 최저기온을 추정하고 이를 기존의 방법에 의해 추정된 결과와 비교한 결과, 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근 오차평균 측면에서 연중 지속적인 개선효과를 보였다. 이 방법은 적용이 간편하고 추정간의 신뢰도가 높아 기존의 거리가중법이나 연평균 기온감율 적용법을 대신하여 하루 단위의 시간규모와 1km 이상 수 km 단위의 공간규모에서 실용적인 기온변이 추정법으로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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