위성항법시스템의 안정적인 항법정보 제공에 대한 요구사항은 점차 증가하고 있지만, 의도적인 전파교란 및 자연환경 변화에 의한 성능 저하는 현실적으로 완벽히 해결하기 어렵다. 이러한 위성항법 시스템의 단점을 보완하기 위한 대표적인 항법시스템으로 고출력 신호를 이용한 지상파항법시스템인 eLoran이 주목받고 있고, 의도적인 전파교란에 강인하다는 장점이 있다. 사용자는 eLoran 시스템에서 사용 환경에 따라 E-field 또는 H-field 수신 안테나 중에서 적합한 것을 사용한다. 안정적인 접지 연결에 대한 제약이 없고, 상대적으로 주변 전자장비의 잡음에 강인한 H-field 안테나는 두 개의 루프로 구성되어 루프 간의 위상과 이득차이로 인해 등방성을 가지지 못한다. 그러므로 H-field 안테나는 정지위치에서도 수신한 신호의 방향에 따라 측정치의 변화가 발생하는 단점이 있고, 보다 정확한 측위 결과를 위해서는 신호의 방향에 따른 오차를 제거해야한다. 본 논문에서는 H-field 안테나와 송신국간의 기하학적 방향에 따른 오차를 제거하기 위한 지향성 보상기법을 제안하였다. eLoran 모의 신호생성기를 활용하여 오차를 분석하고 모델링하여 보상하는 기법을 개발하였고, 시뮬레이션과 차량실험을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.
지오이드 모델개발에 있어서 GPS/leveling 자료는 중력지오이드의 검증이나 합성지오이드의 계산에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 우리나라 GPS/leveling 자료의 배점밀도를 개선하기 위하여 산악지역을 포함하는 연구대상지역에서 직접 GPS측량을 실시하고, 이를 처리하여 산정된 기하학적 지오이드 고의 정확도를 분석하였다. 이를 위해 경북지역 내의 1등 및 2등 수준노선을 대상으로 총 211개소의 GPS/leveling 자료를 취득하고, 기선해석 및 망조정을 통해 198개소의 GPS/leveling 자료를 결정하였다. 이 198개소의 자료에 의한 기하학적 지오이드고는 EGM2008 모델에 의한 지오이드고와의 교차분석을 통해 그 정확도를 분석하였다. 그 결과 정규분포에 따른 과대오차 소거 후 190개소 자료에 대한 정확도는 -0.185$\pm$ 0.079m로 나타났고, 이를 이용하여 수준점 등급, 기선길이, 그리고 표고에 따른 정확도를 분석하였다.
메쉬 반사판 안테나의 성능은 반사판 표면의 형상 오차에 크게 의존하게 된다. FDM(Force Density Method)을 이용하여 반사판 케이블 네트의 형상설계 연구가 수행되고 있다. 하지만 결정된 형상 일부에 반사판 실효면적의 감소가 발생하고, 케이블의 기하학적 비선형을 고려한 변형 해석은 불가능하다. 본 연구에서는 기하학적 특성을 고려한 케이블 네트 형상설계 방법론을 제시하고 설계된 형상의 실효성을 검증한다. 기하학적 비선형성을 고려한 케이블 네트의 유한요소 모델을 개발한다. 경계조건의 하중 변화에 따른 형상변형 해석을 통하여 케이블 네트 형상 설계변수 특성을 제시하고자 한다.
드론영상은 소규모 지역의 공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 장점을 가지고 있어 빠른 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 이러한 드론영상을 지상좌표계가 설정되어 있는 정사영상에 자동으로 영상등록할 수 있는 기하보정 기법이 적용된다면 다양한 분석에 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 선형정보와 특징점 정보를 이용하여 시 공간해상도에 차이가 있더라도 드론을 이용하여 촬영된 단일 영상 및 연속영상을 기하보정할 수 있는 방법론을 제안하였다. 선형정보를 이용하는 방법을 통해서 영상간의 초기 기하보정을 위한 투영변환 매개변수를 결정한 후 영상에서 다수 추출할 수 있는 특징점에 대한 템플릿 정합을 통해서 최종적으로 영상의 기하보정을 수행하였다. 실험을 통하여 지형의 기복이 많이 있지 않은 지역에서는 기하보정의 정확도가 높게 나타났다. 이에 반해 지형의 변화가 많은 지역에서는 정량적인 측면에서 다소 오차가 크게 나타났으나 정성적인 분석에는 연속영상의 기하보정 결과를 충분히 활용가능한 것으로 판단된다.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
본 연구는 최소자유법를 기초로 각과 거이 관측요소를 조합시켜 동시 조정하는 결합조정방법의 해석이론을 정립하고 이를 삼각측량 삼변측량 독립 조정방법과 비교하여 그의 특성을 고찰하는데 목적이 있다. 각과 거이의 표준오차를 감소시킴에 따라, 오차분포의 비율은 삼각측량, 삼변측량 방법이 각각 39.8%, 33.9% 정도의 오차를 나타낸 반면, 조합조정(combination adjustment) 방법은 26.3%로, 낮은 비율로 나타나므로 조합기법이 보다 우월함을 알 수 있었다. 측정요소의 표준오차를 독립적으로 각각 고찰한 경우, 기하학적 표준오차의 감소율은 각 방법이 다양한 변화를 타나내었으나, 동시에 고찰한 경우는 삼각측량 75.5%, 삼변측량 74.1%, 종합기법 69.2%의 감소율을 나타내었다. Weight Factor를 증가시킴에 따라, 삼각측량 기법은 정도가 향상되었으나, 삼변측량 기법은 감소되므로, 균형 있는 Weight Factor의 결정은 중요한 의미를 가지며 이상적인 Weight Factor를 결정한다면, combination 해석기법은 보다 정확한 해석방법으로 그 활용이 기대된다.
현재 국내에서 활발히 이루어지고 있는 GPS 정밀측지측량은 GPS 관측성과가 관측값의 통계적 검증없이 이루어지고 있단 문제점이 있다. 그리고 육지와 해상의 통합지리정보시스템구축을 위한 수치지형도와 수치해도의 통합투영의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구를 통하여 GPS 망조정에 사용되는 3점의 기준선에 대한 기하학적인 강도에 따른 정밀도 분석과 분산계수의 변화에 따른 GPS 관측 값들의 정밀도 분석방법으로 GPS 관측값의 정밀도 향상을 위한 방법을 제시하였다. 또한, GPS 관측값의 정밀도를 향상시키는 방법과 수치지도와 전자해도의 통합투영으로 GPS 기준점을 이용한 수지지형도와 수치해도의 경계선 오차량을 비교 검토하여 수치지형도와 수치해도의 통합관리의 방향을 제시하였다. 그리고 이렇게 산출된 GPS 관측결과를 이용하여 EDM 측량결과를 산출하고 수치지형도와 수치해도를 이 정계값들로 맞추었을 때 전체적인 경계점 오차량을 비교 검토하였다.
본 연구는 효율적인 재난 피해 분석을 위해 재난 후 KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite)-3/3A Level 1R 영상의 기하품질을 향상하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 재난상황에 대한 데이터 수급의 한계를 해결하고자, 영상 수급이 원활한 Planetscope 정사영상과 KOMPSAT-3/3A 영상에 격자기반 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하여 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 보정에 필요한 GCP (Ground Control Point, 지상기준점)를 취득한다. 제안 기법을 검증하기 위해 2019년 4월 강릉 산불 피해 지역의 KOMPSAT-3 영상과 토지피복의 다양성을 고려하여 추가된 대전지역 KOMPSAT-3A 영상에 제안 기법을 적용하였다. 생성된 KOMPSAT-3/3A 정사영상의 기하품질을 검증한 결과, KOMPSAT-3 다중분광 영상의 위치오차 (RMSE: Root Mean Square Error)가 6.62화소에서 1.25화소로, KOMPSAT-3A의 경우 7.03화소에서 1.66화소로 감소되어 영상의 기하품질이 향상됨을 확인하였다. 기하품질이 향상된 KOMPSAT-3 정사영상은 산불 발생 전 Planetscope 정사영상과 비교되었으며, 이를 통해 향상된 기하품질이 산불 피해 지역 분석에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 GCP 취득의 대안으로 Planetscope 정사영상의 사용 가능성을 보여주었으며, 제안 기법은 재난 상황뿐만 아니라 Planetscope 영상의 수급이 가능한 다양한 KOMPSAT-3/3A 활용연구에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
입체영상은 공간에 대한 정확한 깊이인식을 기본으로 하며, 공간 디자인 및 인지과학 등의 다양한 차원에서 접근해야 한다. 특히 휴먼 팩터(human factor)를 고려한 인간공학적 설계가 중요하다. 즉, 입체영상설계자는 양안시차를 결정할 때, 인간의 눈과 카메라 시점을 일치시켜야 한다. 이 과정에서 광학적(dichoptic) 오차에 의한 왜곡 등의 구조적인 문제가 발생하며, 이를 해결하기 위해 기하학의 재해석 및 인간공학적 설계를 기반으로 시각 피로를 최소화하는 3D 스위트닝(sweetening)과정이 요구된다. 본 연구는 입체영상의 근본적인 불일치 문제를 실험영상의 제작을 통해 분석하고, 생체 안정성과의 상관관계를 파악한다. 이를 통해 인간공학적 설계에 기초한 다양한 입체영상의 공간 연출 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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