예측 불가능한 미래 전략 환경에 부합하고, 보다 경제적이며 과학적인 수단으로 무기체계개발을 수행하기 위해 모델링 및 시뮬레이션 기술의 적용이 확대되고 있다. 본 연구는 모델링 및 시뮬레이션 표준연동구조인 HLA(High Level Architecture)및 TCP/IP를 지원하고, 실시간 분산 시뮬레이션을 지원하는 소프트웨어 프레임워크인 ADSF(Air Defense Simulation Framework)를 개발한 경험을 기술하고 있다. 개발된 ADSF는 대공유도무기 M-SAM(Medium Range Surface to Air Missile) 체계시뮬레이터에 적용하였으며, 위성항법장치(GPS : Global Positioning System) 시계를 사용하여 요구조건에 만족하는 시험결과를 산출하였다. 그 결과 ADSF는 HLA를 지원하고 실무기 체계의 통신 프로토콜인 TCP/IP를 지원하는 통신미들웨어가 만들어지고, 실시간 분산 시뮬레이션의 핵심 기술인 정밀모사를 지원하는 시뮬레이션 엔진도 갖추게 되었다. 대공유도무기 체계시뮬레이터는 다수의 구성요소로 이루어진 실시간 분산 시뮬레이션 시스템이므로 실시간 분산 시뮬레이션을 지원해 주는 시뮬레이션 엔진 개발이 요구되었다.
본 논문에서는 차량 내부에서 발생되는 안테나 방사패턴의 변화를 관찰하기 위해 모노폴 안테나를 사용하여 차량 내부에서 안테나의 방사패턴을 측정하였다. 다수의 반사파가 존재하는 좁은 공간에서는 안테나의 특성이 변해 무선 통신 환경에 영향을 끼칠 수 있다. 그러므로 실제 차량 내부에서 제공되는 무선 통신 서비스인 GPS 와 Wibro 동작 주파수 대역에서 안테나 방사패턴에 대한 모의실험과 측정실험을 수행하였다. 모의실험은 광선추적법을 기반으로 하였으며 측정실험은 각 동작 주파수 대역을 중심 주파수로 갖는 두 쌍의 모노폴 안테나를 제작하여 자유공간과 차량 내부에서 주파수에 따라 방사패턴을 측정하였다. 모의실험과 측정실험의 결과를 바탕으로 차량 내부와 자유공간에서의 안테나 방사패턴을 비교하였을 때 안테나의 전방향성 특성을 유지되며, 차량 내부에서 안테나의 수신전력이 자유공간에서의 결과보다 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 주파수가 증가할수록 자유공간과 차량 내부에서의 수신전력 차이가 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문은 야드에서 스태커의 위치 정보를 이용한 효율적인 선적 하역 작업을 수행하기 위한 개선된 클로버 알고리즘에 대하여 기술하고 있다. 작업 스케쥴링은 반드시 스태커의 작업 할당과 스태커의 위치정보를 능동적으로 처리하기 위한 위치 데이터 처리에 중점을 두어야 하며 작업요구에 따른 복수의 스태커들의 작업 할당관리를 수행할 수 있어야 한다. GPS와 GIS를 이용한 스태커의 위치 추적은 야드 관리에 필수 요소이며 선적 하역 작업의 개선에도 필요한 요소 기술이다. 본 논문에서 제안하는 개선된 클로버 알고리즘은 야드 내에서의 스태커들의 위치를 추정하고 각 컨테이너들의 선적하역 작업을 모니터링하는 기법과 스태커의 작업량을 추정함으로써 다수의 스태커들의 작업 균형을 이루기 위한 기법을 소개하고 있다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 효율적임을 나타내고 있다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 레이저스캐너만으로 이루어진 감지 시스템을 이용하여 도로 위에 있는 객체의 위치를 추정하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 각각의 레이저 스캐너에서 획득한 데이터는 그리드 맵을 사용하여 데이터를 융합하였으며, 팽창 연산과 레이블링 방법을 사용하여 측정 오차를 보정하였다. 추출한 객체의 정보(길이, 폭)를 입력으로 사용한 퍼지방법을 통해 객체를 보행자, 자전거, 차량으로 분류하였으며, 이러한 방법은 레이저스캐너로만 이루어진 감지 시스템의 정확도를 증가시켰다. 또한 본 논문에서는 실제 도로 환경에서 몇 가지 시나리오를 설정하여 실험을 하였다. 실험을 통해 감지 시스템이 객체를 정확히 분류하는지, GPS-RTK 장비를 사용하여 획득한 위치 정보와 비교하여 객체의 위치 정보를 정확히 추정하는지 검증하였다.
본 논문은 DGNSS(Differential GNSS) 위치정확도 향상을 위한 PRC(Pseudo-Range Correction) 보정정보 모델링에 관한 연구내용이다. PRC는 DGNSS 기법을 이용하여 측위정확도를 향상시키기 위해 사용되는 보정정보로써 사용자가 통신망을 통해 수신한 뒤 사용된다. 그러나 일시적인 통신두절이나 신호간섭 등으로 인해 위치정확도가 급격히 저하되는 일이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 이러한 현상을 방지하기 위해 PRC 보정정보를 다항식 곡선접합 방정식을 이용하여 모델링하고 그 정확도를 평가하였다. 모델링 매개변수를 이용하여 계산한 PRC 추정값과 실제 기준국 수신기에서 생산되는 관측값간의 차이를 계산한 결과 GPS의 경우에는 평균 0.1m, RMSE는 1.3m로 나타났고 대부분의 위성들이 ${\pm}1.0m$ 이내의 편향오차와 3.0m 이내의 RMSE를 보였다. GLONASS의 경우에는 평균 0.2m이고 대부분 ${\pm}2.0m$ 이내에 분포하였다. RMSE는 2.6m로 나타났고 다수의 위성들이 3.0m 이내에 분포하였다. 이런 결과는 모델링을 통해 산출한 추정값이 사용자의 위치정확도를 유지하는데 유효하게 사용될 수 있음을 보였다. 그러나 고도각이 낮은 영역에서 두 값의 차이가 크게 나타나 이에 대한 연구를 추가적으로 수행할 필요성이 있다.
스마트키는 다양한 임베디드 환경에서 활용하고 있지만 사용자의 위치에서 신호의 증폭을 통한 원격지 공격이 발생하고 있음을 알 수 있다. 방어 기법에 대한 기존 연구는 다수의 센서를 사용하거나 인증 속도의 개선을 위한 해시 함수를 사용한 경우가 있는데 이는 전력 소모를 증가시키거나 1종 오류가 발생할 가능성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 컨트롤러와 호스트 장치간의 인증 방식을 개선하여 사용자의 이동 정보와 클라이언트 인증 기반의 임베디드 보안 컨트롤러 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에 대하여 아두이노 보드와 GPS 및 블루투스를 이용한 통신을 위하여 암호화 알고리즘을 적용하였으며 인증을 위하여 사용자의 이동 정보를 사용하여 경로 분석을 통해 인증을 수행하였다. 그리고 제안하는 모델을 사용하여 동작 수행을 하더라도 작동 편이성에 큰 영향을 미치지 않았음을 암호화 및 복호화 시간 측정을 통하여 확인하였다. 제안하는 모델의 임베디드 보안 컨트롤러는 이륜차와 같은 리모트 컨트롤러와 이동 또는 고정형 호스트 장치를 가지고 있는 시스템 구조에서 적용할 수 있으며 연구 과정에 암호화 및 복호화 시간이 각각 100ms 이내에 처리를 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 경로 데이터 관리 방법에 대한 추가연구 및 암호화 및 복호화 소요 시간과 데이터 통신 시간을 줄일수 있는 프로토콜에 대한 연구가 더 필요할 것으로 판단된다.
최근 저탄소 녹색정책이 활발히 이루어지면서 자전거 이용자가 증가하고 있다. 효과적인 자전거교통 관련 제어 정보제공 계획수립을 위해서 모니터링은 필수적이며, 개별자전거의 주행 패턴을 미시적으로 수집하고 처리 가공하여 트래킹기반 자전거 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 GPS속도계 등 센서를 장착하여 개별 자전거의 주행자료 수집이 가능한 프로브자전거의 자료처리 및 활용 방안에 관한 내용을 제안하였다. 본 연구에서는 수집된 프로브자전거의 자료를 유용한 정보로 가공하기 위해 1차적으로 전처리 하는 과정을 제시하였으며, 수집된 원시자료의 품질을 평가하고, 1차 가공을 통해 향상된 품질의 자료를 센터에서 관리 할 수 있도록 하는 일련의 과정을 제시하였다. 자료가 수집되게 되면 첫 번째로 자료 활용의 목적에 맞게 보간 과정을 거치게 된다. 두 번째 단계에서는 수집된 다수의 자료를 이용하여 통계적인 방법을 통해 데이터의 사용가치 향상을 위한 품질을 평가하는 과정을 거치게 된다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계에서 산출된 품질 기준을 향상시키기 위한 방법으로 스무딩 과정을 거치게 된다. 스무딩 된 데이터는 교통정보 센터에 저장되며, 자전거 시스템 모니터링 및 정보 생성을 위한 기초 자료로 활용된다. 본 연구에서 제시한 프로브 자전거 자료처리 기법은 현장에서 수집된 원시자료의 품질을 평가하고 1차 가공하는 과정의 가이드라인으로 활용될 수 있으며, 향후 자전거 시스템 모니터링 기법 개발의 기초 연구가 될 것으로 판단된다.
대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.
최근 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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