대규모 토목공사에서 토량환산계수는 공사물량 및 공사비에 미치는 영향이 크므로 합리적인 토량환산계수의 설계가 요구된다. 그러나 토량환산계수의 산정에 있어서 선정시험에 의한 결과치가 아닌 통상적으로 사용하고 있는 설계기준서에 제시된 값을 적용함으로써 정확한 잔토 및 부족토량의 산정에 있어서 많은 어려움이 따르며, 이러한 경우 현장여건에 적합한 대규모 현장시험을 실시하여 토량환산계수를 산정하는 것이 바람직하다. 또한 대규모 현장시험에 있어서 굴착부분의 체적은 토량환산계수 산정에 있어 매우 중요한 요소가 된다. 따라서, 본 연구에서는 대규모 현장을 대상으로 절 성토부 풍화암의 굴착부분의 체적을 정확히 산정하기 위하여 수치사진측량기법을 적용하였으며, 이를 Total Station에 의한 측량방식과 비교 분석하였다. 그 결과, 교차에 대한 상대정확도는 평균 0.5%로 산출되었으며, 체적에서 0.5%의 상대정확도는 길이 측정에서 0.17% 상대정확도에 해당되므로 정확한 측량이라 판단된다.
위성의 상대운동 모델은 두 위성 사이의 상대적인 운동을 기술하며, 위성편대비행 연구의 기본이 된다. 이 연구에서는 선형 및 비선형 상대운동 모델들의 정확도를 산출하고 이를 비교 분석하였다. 우선 모델의 정확도를 나타내는 '모델링 오차 지수(Modeling Error Index)'를 정의하였다. 다양한 주위성 궤도의 이심률과 두 위성 사이의 거리에 대해 모델링 오차 지수를 계산하여, 여러 궤도환경에 따른 기존의 여러 가지 상대운동 모델들의 정확도를 산출하였다. 여러 가지 상대운동 방정식들의 모델링 오차 지수는 주위성의 이심률의 크기, J2 섭동 고려 여부, 위성들의 상대 거리의 크기에 따라 달라진다. 이 연구에서 사용한 상대운동 모델의 정확도는 편대비행 동역학모델의 오차를 나타내므로, 이 연구 결과를 이용해서 주어진 편대비행 임무에 알맞은 모델을 선택하는 것이 가능하다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력 시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 특수일의 전력 수요 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 낮으며 특히, 토요일 또는 월요일에 특수일이 오는 경우 예측의 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 따라서, 찬 논문은 퍼지 선형회귀 분석법과 상대계수법을 병행하여 예측함으로써 특수일 수요 예측의 정확도를 개선하는 방법을 제시한다.
GPS 기준점 측량은 관측과 데이터 처리를 통해 측지계에 대한 물리적인 표지의 위치를 목표 정확도 범위 이내로 결정하기 위해 실시하며, 이러한 이유로 측량 정확도를 실제와 유사하게 표현하는 것이 매우 중요한 문제이다. 망조정을 통해 산정되는 기준점 성과의 정확도는 사용되는 수학적 모형에 민감한 영향을 받는 추정좌표의 분산-공분산 행렬에 의해 정량적으로 표현된다. 본 연구는 GPS 망조정에 사용되는 함수모형과 통계모형이 기준점 위치 추정과 정확도 표현에 미치는 영향을 연구하여 향후 정확도 표현의 표준화를 위한 기초자료 확보를 위해 실시하였다. 이를 위하여 단일기선해석 다중세션 망조정 이론과 절차와 방법을 실제 관측데이터 처리를 통한 수치적 분석을 병행한 연구를 수행 하였다. 그 결과 절대정확도와 상대정확도를 보다 현실적으로 반영하여 표현하기 위해서는 잔존하는 관측오차의 모형화가 가능한 경험적 통계모형을 사용하는 다점가중제약조정이 GPS 기준점 성과산정을 위한 수학적 모형으로 보다 타당한 것으로 분석되었다.
다목적 실용위성영상을 이용하여 지리정보를 얻기 위해서는 영상의 기하보정이 필수적이지만 현지접근 불능지역은 지상기준점을 획득하기가 어렵고, 지도 독취를 통하여 획득한 지상기준점은 부정확하다. 일반적으로 시스템기하보정은 위성궤도요소 및 자세요소를 이용하나, 이 방법은 위성영상의 절대위치오차를 크게 향상시키지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 가상 접근 불능지역과 접근 가능지역을 포함한 영상을 이용하여 접근 가능지역에서 GPS로부터 획득된 지상기준점만으로 편향적인 기하보정을 수행한 후 오차추이분석을 통한 영상좌표의 상대정확도 향상기법을 제시하였다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상의 상대기하보정 결과에 건물이 미치는 영향을 분석하기 위해 건물에서 추출된 정합쌍의 유무에 따른 상대기하보정 결과를 비교한다. 건물 정합쌍의 제거를 위해 수치지형도에서 건물 객체를 추출하여 생성한 건물마스크 영상을 이용하였으며, 추가적으로 수렴각의 크기에 따른 정합쌍 추출 성능 및 상대기하보정 결과를 분석하였다. Affine 및 Piecewise linear 변환모델을 각각 적용하여 건물밀집지역에 대한 상대기하보정 결과를 비교하였다. 실험 결과, Affine 변환모델은 건물 정합쌍 제거 후 전반적인 정확도 향상을 나타내었다. 반면에, Piecewise linear 변환모델은 주변에 건물을 포함하고 있는 검사점에서 정확도가 향상되었으나, 건물이 없는 평탄한 지역의 검사점에서는 정확도 향상이 크지 않았다. 또한, Piecewise linear 변환모델을 적용할 경우 20° 이하의 수렴각을 갖는 영상에서 2 pixels 이하의 안정적인 정확도를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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