지적 분야의 세계측지계 도입은 "측량 수로조사 및 지적에 관한 법률"의 제정을 계기로 본격 시행될 예정이다. 그러나 우리나라의 지적측량기준점은 여러 가지 이유로 인해 그 성과가 균질하지 못하며 국가기준점과도 일치되지 않는 문제를 내포하고 있다. 따라서 본 연구는 약 20,000여점에 달하는 지적기준점의 일제조사를 통해 국가기준점인 GPS기준점과 연동될 수 있는 약 1,600점의 기준점을 선별하고 이렇게 선별된 기준점에 대한 정확한 세계측지계 성과산출을 통해 지적측량을 위한 단일 관측망을 구축함으로써 향후 추진하게 될 전국 규모의 지적재조사 시행기반의 효과적 조성에 기여하는데 연구의 주안점을 두었다.
현재 국내에서 사용되고 있는 중력 기준점은 서로 다른 2 개의 루트를 통하여 유도되었다. 따라서 중력에 관련된 업무를 수행하는 연구자에게는 서로간의 신뢰도 문제를 야기시키고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 이들의 중력 기준점의 값을 상호 비교 검토하여 올바른 중력 기준점 값을 제시하는 데 두고있다. 따라서 중력 기준점 값을 상호 비교검토을 위하여, 1973년도 한$\cdot$영, 1974년도 한$\cdot$일 협력에 의해서 이루어진 중력 기준점 : 구 국립지질광물연구소(서울), 국립지리원(구 서울시 동대문구 휘경동 소재) 및 표준연구소(대전)을 관측하였다. 그 결과, 절대 중력관측에 의한 중력 값이 결정되기까지는 국립지리원에서 국내에 설치한 중력기준점 값을 사용하는 것이 바람직하다.
본 연구는 GPS를 이용하여 위성 영상의 입체 해석으로 산출된 SPOT영상의 기준점 및 수치 표고 모형의 평가에 목적이 있다. 이를 위해 삼각점 및 상시관측소를 고정으로 한 GPS 해석을 수행하였으며 정지측량과 이동측량의 정확도를 비교함으로써 위성 영상의 기준점과 수치 표고 모형의 평가를 위한 측량 방법을 분석하였다. 연구 결과, SPOT영상의 해상력을 고려할 때, 이동 GPS측량기법으로도 수치 표고 모형의 정확도 평가가 가능하였으며, 기준점 좌표 산출에 있어서 고정점에 삼각점 대신 상시관측점들을 사용함으로써 경제적인 GPS 측량을 꾀할 수 있었다.
2DE는 조직 내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술이다. 그러나 2DE 이미지는 실험 조건, 스캐닝 상태와 같은 환경에 민감하게 영향을 받는다. 이러한 이미지간의 변화를 극복하기 위해서 사용자는 각각의 서로 다른 이미지에 수동으로 기준점을 입력해주어야 한다. 그러나 이 과정은 에러를 발생시키며 긴 시간을 요구하는 작업으로, 빠른 분석에 장애 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 기준점 프로파일에 기반 하여 기준점을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 기준점 프로파일은 이미 확인된 이미지들의 기준점들에 대한 클러스터링 방법을 통하여 생성하며, 각 클러스터의 다양한 속성을 정의한다. 새로운 이미지가 입력되면 기준점의 후보 스팟들을 대상으로 프로파일과 비교하석 기준점을 추출한다. 그리고 $A^*$알고리즘을 이용하여 기준점 선정 과정을 최적화한다. 본 논문에서는 실제 사람의 간 조직 이미지를 이용하여 기준점 추출 방법의 성능을 분석하였다
측량 기준점은 국민의 재산권 설정과 밀접한 연관이 있는 국가 중요시설물로 국가 또는 지자체에서 관리하고 있다. 따라서 이와 같은 측량 기준점은 측량성과는 물론 데이터베이스 및 표지의 관리에 이르기까지 중요한 국가 자료임에도 그동안 방대한 물량에 따른 인력, 시스템, 관련 제도 등 관리적 측면에서 각종 문제점들이 지속적으로 제기되어 왔다. 현재, 지자체마다 지리정보시스템이 개별적으로 구축 및 운영되고 있으나, 통합, 연계 및 활용 측면에서는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 기반으로 한 측량 기준점 관련 정보 제공 및 관리를 위한 관리시스템의 기능 개선 방안과 기준점 이전 경비의 선납부제도 정착방안을 제시하였다. 이를 통해 관리자와 사용자 중심의 One-stop 기준점 관리 통합 시스템 구축의 근간을 마련하고, 기준점 망실 원인자 불명에 따른 기준점 복구비 부과 문제를 해결할 수 있을 것이다.
본 연구에서는, GPS 기준점(Optimal reference point)을 기준으로 한 DGPS(Differential Global Positioning System)와, 준 기준점(Sut-optimal reference point)을 기준으로 한 DGPS 시스템을 구현하였다. 이러한 2가지 DGPS 시스템으로부터 얻은 위치를 분석 평가하고, 그 결과를 나타냈다. 실험 결과, 준기준점을 기준으로 하는 DGPS 시스템은, 기존의 DGPS 기준국을 사용하지 않더라도 정밀 위치 측정이 가능함을 나타내었다.
고해상 입체 위성영상 엄밀 모델링(Rigorous Modeling)을 구현하고, 이를 기반으로 각 입체시 영상을 제작하여 3차원 정확도 평가를 수행하였다. 본 연구 지역으로 진주지역의 SPOTS 입체영상을 이용하였으며, 각 영상별 기준점 자료는 1/5000 수치지도를 이용하여 입체영상의 중복영역 내에 균등하게 지상기준점 40점을 추출하였다. 추출된 점을 각각 기준점과 검사점으로 구분하여 엄밀 모델링의 정확도를 분석하였다. 또한, 입체시 제작시에 기준점으로 사용된 지상좌표와 이에 대응하는 영상점을 이용하여 입체시 영상을 제작하였다. 제작된 입체시 영상에서 동일점을 획득하기 위해 영상 매칭 및 수치해석도화기(Helava System)를 이용하여 정확한 영상점을 획득하여 3차원 좌표를 계산하여 정확도 평가를 수행하였다.
최근 들어 높은 정밀도를 요하는 여러 GPS 응용분야에서 표준 RTK 기법의 적용거리 제한의 극복 방안으로 다수의 GPS 상시관측소를 활용한 RTK 기법(VRS ; 가상기준점방식)이 세계적으로 주목받고 있다. 이동국의 측위 정밀도는 가상기준점의 정밀도와 긴밀한 연관관계가 있다. 본 연구에서는 사후처리방식으로 시험망에서 가상점의 측위정확도와 기준점으로서의 기능을 고찰하는데 목적을 두고 후처리 방식으로 시험망 영역 내외에 가상 기준점을 생성한 후, 기존의 GPS 기준점을 고정시켜 해석한 결과와 가상점 생성 시의 실제좌표를 비교 고찰하였다. 연구결과. 사후처리 VRS 방식으로 시험망에서 생성한 가상점의 정확도를 확인할 수 있었다.
단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.
지문 인식 방식은 기존의 영상 처리와는 달리 여러 가지 문제점을 포함하고 있다. 지문에는 기준 좌표축이 존재하지 않으므로 회전되어 채취된 지문에 대한 처리가 어려우며, 신체의 일부로서 유연성을 가지고 있어 채취될 때마다 모양이 달라 보이고, 지문이 손상될 수 있어 저 품질의 지문이 빈번히 발생할 수 있다 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 특이점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 특이점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 회전변위에 대한 영향을 최소화 하여 지문의 정합도를 높여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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