주로 도시에 소재하는 표준기상관측소 자료의 공간 내삽에 의해 일 최저기온의 평년값을 추정할 때, 도시 열섬효과의 전이에 의해 전원지역에서 과다추정 되는 오류를 수정하기 위해 본 연구를 수행하였다. 도시열섬효과의 공간적인 확산을 모의하기 위해 먼저 불연속적인 변량인 시군 행정구역단위 인구를 지표피복도 상의 시가지 픽셀에만 할당하여 규칙적인 격자점 단위의 평균인구로 변환함으로써 연속적인 변량인 수치인구모형(DPM)으로 표현하였다. 다섯 가지 평활화 DPM 가운데 최적으로 판명된 사방 2.5 km DPM과 기온추정 오차간 회귀식을 기존의 거리-고도 보정 내삽과정에 결합하였다. 이 방법을 적용하여 추정된 평년(1971-2000) 월별 일 최저기온의 추정오차는 기존방법에 비해 최소 50%가 개선되었다.
객체에 대한 위치인식을 위해서는 3개 이상의 무선모듈이 설치된 환경에서 객체와 무선모듈간 PTMP 통신기반의 삼각측량법을 이용하는 것이 일반적이다. 따라서 무선통신 인프라가 사전에 구축된 공간에서만 적용 가능한 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 PTP 통신 방식이 제안되었으나 구체적인 검증부족으로 일반화하기에는 미흡한 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 PTP 통신 기반의 위치추정 알고리즘의 문제점을 분석하고 단일수신기가 다수 수신기를 대체할 수 있는 조건을 만족하는 고정객체 위치추정 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘 평가를 위해 CSS 무선통신 모듈을 이용하여 위치추정 시스템을 설계 및 구현한다. 그리고 구현된 시스템을 통한 시험 결과 $10m{\times}16m{\times}1m$의 실내환경에서 위치추정을 위한 최적 이동거리 간격이 3m임을 확인하였다.
본 논문은 MIL-STD-662F의 방호한계속도 산출을 위해 충돌속도를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 기존 MIL-STD-662F의 방법은 충돌속도를 추정하기 위해 상대공기밀도, 항력계수, 형상인자, 탄도계수 등이 필요하여 기초연구가 필수적이라는 한계를 가지고 있다. 하지만 제안한 방법은 기초연구 없이도, 기기에서 측정된 속도와 측정기기와 타격점까지 거리만으로 충돌속도를 추정할 수 있다. 이를 검증하기 위해 M193탄과 M80탄을 사용하였고, 미국의 검증된 PRODAS의 데이터를 기반으로 MIL-STD-662F 방법의 충돌속도 추정값과 제안한 방법의 충돌속도 추정값을 비교하고 분석였다. 실험결과에서 제안한 방법이 일부 속도구간에서는 MIL-STD-662F의 방법보다 오차가 크지만 방호한계속도 산출은 가능하였고, 대부분의 속도구간에서는 MIL-STD-662F보다 오차가 작다는 것을 보였다.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.
최근 WLAN을 기반으로 하는 실내 위치추정 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 WLAN을 기반으로 하는 위치추정 시스템들은 fingerprinting 기법을 사용한다. fingerprinting 기법에서 이동객체의 위치정확도는 참조 점의 수에 비례한다. 하지만 참조 점의 수에 따라 training 단계에서 fingerprint 데이터베이스를 생성하기 위해 많은 시간과 노력을 요구한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 WLAN 기반 AP들의 주변 환경정보를 이용하여 AP와 이동 객체 간의 거리를 산출하여 위치를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였으며, 이동 객체의 위치 정확도를 개선하기 위하여 제안 알고리즘에 파티클 필터를 적용하였다. 이 알고리즘을 구현하기 위하여 먼저 AP들의 주변에 존재하는 벽, 철문, 유리문, 파티션 등과 같은 환경 정보 데이터베이스를 구축하였고 위치 추정은 감쇠 모델과 경로 손실 모델을 이용하였다. 제안 알고리즘을 실험을 통하여 확인한 결과 위치 정확도는 낮았지만 fingerprinting의 문제점을 해결하였다.
본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.
본 논문은 비선형적 최소제곱법을 위한 효율적인 위치추정기법 연구를 하였다. 비선형적 최소제곱 방식은 선형적 최소제곱 방식에 비해 정확도가 높으며 거리 오차에 대해서 보다 강인한 추세를 보이지만 회기적인 방법을 취하기 때문에 계산 량이 매우 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비선형적 최소제곱 위치 추정 방식인 Newton method와 Levenberg-Marquardt 방식을 이용하였을 때 추정 위치 정확도와 복잡도 간의 기회비용 관점에서 효율적인 알고리즘을 제시하여 계산 량을 줄이면서 성능 열화를 방지할 수 있는 기법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과로 추정 위치 정확도와 회기(iteration) 횟수를 구하고 선형적 방식의 위치 추정 성능, 기존의 비선형적 방식, 제안한 방식에 대해 비교 분석하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.
본 논문은 옥내 이동객체 데이터베이스의 갱신 전략을 제안한다. 제안하는 방법은 최근의 일련의 측정치에 칼만 필터를 적용하여 이동객체의 속도를 예측하고, 예측한 속도를 최근 측정치에 적용하여 현재 위치를 추정한다. 그리고 현재 위치로 추정된 값과 현재 실측값의 차이가 일정 거리 이하이면 실측값을 전송하지 않는다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위하여 실험 공간을 실제로 걸어가면서 측정한 일련의 측정치에 제안하는 방안을 적용하여 전송을 절약하는 비율과 이로 인한 오차의 증가율을 분석한다.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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