해양에서 관측되는 해양지구물리 탐사자료에는 위치오차, 기기오차, 관측오차, 해상 상태 등 다양한 원인에 기인하는 오차가 포함되어 있다. 이에 의해 한 기관에서 해양지구물리 탐사 자료를 취득할 때나 여러 기관에서 취득된 해양지구물리 탐사자료를 취합할 때 많은 교차점오차가 발생하고, 이러한 교차점오차는 부적절한 해석을 야기하는 인위적인 이 상대를 만든다. 교차점오차를 줄이기 위한 다양한 방법들이 제시되었지만, 이들 대부분의 방법들은 교차점을 찾기 위해 각각의 점자료(point data) 혹은 선분자료(segment data)를 모두 비교함으로써, 불필요하게 많은 계산시간을 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 중복구역나눔 방법을 도입하여 빠르게 교차점을 찾고, 가중치선형내삽 방법을 이용하여 교차점오차를 보정하는 포트란(FORTRAN) 프로그램 (FastXcorr)을 개발하였다.
선상 중력 이상값은 기상악화 및 조사 선박의 급작스런 음직임에 의해 많이 왜곡된다. 이러한 자료 왜곡은 잘못된 해석을 유발할 수 있어 필히 제거되어야 하지만 완벽하게 모든 오차를 제거할 수는 없다. 일반적으로 사용하는 교차점 오차 보정은 교차점 자체에 대한 국부적인 보정이기 때문에 교차점 오차 보정을 한 후에도 그 자료에는 많은 오차 값들이 포함되어 있다. 이러한 단점을 해소하기 위하여 교차점에서는 물론이고 모든 자료에 포함되어 있는 오차값들을 최소화하기 위하여 칼만 필터중의 하나인 Rauch-Tung-Striebel(RTS) 필터를 이용하였다. RTS 보정을 수행한결과 자료 변위 폭이 최대 15 mGal에서 2 mGal 미만으로 감소되었고 교차점에서의 오차는 4.21 mGal에서 2.95mGal로 줄어들었다. 이 결과는 RTS 방법이 교차점에서는 물론 모든 자료에 포함되어 있는 오차 값을 최소화 하는데 효율적임을 제시하고 있다.
일반적으로 자료를 해석할 때 교차점오차 (cross-over error: XOE)에 의하여 종종 오류를 범할 수 있다. 그러나 이러한 교차점오차에 의한 오류는 두개의 교차점 (cross-over point: XOP) 사이의 자료를 비율적으로 보정하여 제거할 수 있다. 본 연구에서 빠른 기각테스트 (quick rejection test)와 걸침테스트 (straddle test)를 통하여 교차점을 계산하고 가중치선형내삽 알고리즘 (weighted linear interpolation algorithm)을 이용하여 교차점오차를 보정하는 프로그램을 C 프로그램밍 언어로 작성하였다.
도시지역내로 유입되는 홍수는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역 내에 다양한 형태와 크기를 가지는 건물 및 도시 기반 구조로 되어있으며, 홍수의 강도가 강하고 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐른다. 도시지역내 홍수피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 도시지역 내 도로 교차점에서 유입량에 따른 홍수흐름 특성을 Case 1(Qex : 147.23L/min, Qey : 149.52L/min)과 Case 2(Qex : 150.42L/min, Qey : 298.53L/min) 두 가지 경우에 대해 수리모형실험결과와 수치모의결과와 비교하였다. 출구지점에서 총 유출량의 절대오차가 Case 1에서는 0.84L/min, Case 2에서는 0.45L/min으로 잘 일치하였고, 수심분포 양상은 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. Case 3에서는 다양한 유입량의 변화에 따라 도로 교차점에서 변화하는 홍수흐름 특성과 경향을 분석하였다.
본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다
본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.
해양탐사에 있어 자료취득은 자료 처리 및 해석 분야 못지않게 아주 중요한 분야 중의 하나이지만 탐사 장비를 개발하는 상업적인 회사 중심으로 발전을 했기 때문에 해양지구물리 분야를 전공한 사람이라도 자료 취득 분야에 대한 정보가 상대적으로 적을 수 있다. 따라서 해양지구물리 탐사 계획을 수립하는데 필요한 일반적인 탐사 방법과 정보를 소개함으로써 체계적이고 효율적인 탐사를 수행하는데 도움이 되고자 하였다. 탐사 계획을 수립할 때 가장 우선시 할 것이 요구되는 탐사 심도 및 해상력을 근거로 탄성파 탐사 장비를 먼저 선정한 후 측선 간격을 설정한다. 측선 간격은 연구 목적에 따라 다르지만 일반적으로 밝히고자 하는 지하구조 크기보다 작아야 하며 다중빔 음향 측심자료를 100% 취득하고자 하면 장비 특성에 따라 적절하게 설정을 한다. 또한 수심, 중력 및 자력 자료를 기존에 조사한 자료와 통합을 하는 경우에는 측선과 측선 사이의 교차 지점에서 발생하는 교차점 오차에 의한 인위적인 이상대를 제거해야만 올바른 해석을 할 수 있다.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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