스마트폰을 이용한 실내 위치 추적 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트폰의 이동 경로를 지도에 표시하기 위해서는 대부분의 스마트폰에 내장되어 있는 지자기 센서를 이용하여 방위각을 추정해야 하는데, 주변의 쇠구조물에 의한 자기장의 왜곡과 스마트폰의 기울어짐 때문에 방위각 추정 오차가 발생한다. 본 논문에서는 정지 상태에서의 지자기 센서의 보정 방법과 스마트폰의 기울어짐에 대한 보정 방법을 제시한다. 또한 스마트폰에서 자북과 도북의 차이에 의한 방위각 오차를 보정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 Shape from Shading 방법으로 3차원 형상 취득을 위한 카메라와 플래시의 보정 기법을 제시한다. 영상에서 관찰되는 화소 값은 카메라의 반응곡선에 의해 비선형적으로 표현되고 렌즈의 왜곡으로 인해 3차원 형상 복원에 오차를 발생 시킨다. 기하학적(geometric) 보정과 방사량(radiometric) 보정, 플래시 보정을 수행함으로써 3차원 형상 복원의 오차를 줄인다.
스마트 케어 감시 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신 기능을 사용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적하는 시스템이다. 그러나 일반적인 스마트 디바이스의 GPS 위치 정보는 상당한 오차를 포함하고 있기 때문에 추적을 원활히 하기 위하여 GPS 위치 정보의 보정을 필요로 한다. 기존의 스마트 케어 시스템에서는 두 대 이상의 CCTV를 이용하여 이러한 GPS 위치 정보 오차를 보정하였다. 그러나 이러한 방법은 반드시 두 대 이상이 동일한 지점을 촬영해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 위치 정보의 오차를 보정하기 위하여 단지 하나의 CCTV만을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과, 하나의 CCTV만을 이용하더라도 두 대의 CCTV를 이용한 위치 정보 보정방법 만큼 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있다.
DGPS는 기존 GPS의 위치측위 정밀도를 지상 기준국의 보정정보를 이용하여 향상시킬 수 있는 기술이다. 현재 전국을 대상으로 DGPS 보정정보 송출이 가능하도록 인프라가 구축되어 있으나, 고가의 DGPS 전용장비가 필요하다는 제약으로 제한된 분야에서만 활용되고 있다. 스마트폰을 이용한 DGPS 단말의 개발은 이러한 한계를 극복하고 다양한 위치기반 서비스에 DGPS를 적용할 수 있도록 함으로써, 위치기반 서비스의 새로운 서비스 모델의 구현이 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 DMB 방송망, 이동통신망을 통해서 수신된 DGPS 보정정보를 활용하여 고정밀 위치측위가 가능한 DGPS 단말 개발에 대해서 소개하고자 한다.
본 논문은 IMT-2000 이동통신 표준인 cdma2000 환경에서 라그랑제(Lagrange)승수를 이용한 알고리즘을 이용하여 설계한 스마트안테나 시스템을 성능 분석하였다. 본 논문에 적용한 수신안테나 시스템은 기존의 2 안테나 다이버시티(2-antenna diversity) 시스템과는 달리 선형배열안테나를 이용하여 각 안테나 소자에 대한 위상보정을 통해 최적의 수신이득을 얻는 시스템이다[1]. 본 논문에서는 안테나위상의 보정을 위해 수신신호의 자기상관행렬의 최대 고유치에 해당하는 고유벡터를 계산하는 절차를 거치며 이를 위해 라그랑제승수(Laglange Multiplier)에 기초한 알고리즘을 사용하였다[2]. 이렇게 구현된 스마트안테나 시스템을 변조심볼(Mudulation Symbol)의 SER(symbol error rate)에 대한 성능분석을 통해 cdma2000 데이터채널의 수용용량을 제시함으로써 시스템의 성능을 분석하였다.
본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.
이 논문에서는 스마트폰을 사용한 비디오 투과식 증강현실에서 왜곡 보정과 시야각 조정을 다룬다. 삼성 기어 VR이나 구글의 카드보드와 같은 스마트폰을 사용한 HMD(Head Mounted Display)에서는 일반적으로 렌즈로 인해서 영상이 왜곡되어 렌더링이 된다. 특히나 스마트폰을 사용한 증강현실에서는 스마트폰의 카메라와 HMD의 렌즈로 인해서 발생하는 왜곡이 합해져서 보다 복잡한 형태의 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 사용자에게 시각적인 인지나 인식 기능에 부조화를 야기하게 된다. 유리와 같은 투명 디스플레이를 궁극적인 형태의 HMD라고 생각하면 최대한 이런 왜곡을 없애서 투명한 것과 같은 효과를 주어야 한다. 이 논문에서는 스마트폰 기반 비디오 투과식 증강현실 방식에서 왜곡을 보정하고 시야각을 조정하여 투명에 가까운 효과를 주는 방법을 제시한다. 논문에서 왜곡 보정 및 시야각 조정 모듈을 개발하고 이에 대한 성능을 측정하였다.
AMI가 확대보급이 빠르게 진행되고 있고, 이에 따라 전력사용 데이터를 활용한 다양한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 서비스를 효용성을 높이기 위해서 누락된 계량데이터들을 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 누락된 계량데이터의 보정을 위해서 유클리디안 유사도를 이용하여 사용량 패턴이 유사한 고객을 찾아 누락데이터를 보정하는 방식을 제안하고 선행 방식과의 비교자료를 제공한다.
본 연구에서는 매개변수 자동 보정기법인 PEST(Model-Independent Parameter Estimation and Uncertainty Analysis)를 CAT 모형에 연계하여 유출특성 분석을 실시하였다. CAT-PEST 연계모형은 CAT 모형의 모의유출량을 이용하며 PEST의 반복계산을 통하여 최적 매개변수를 추정한다. 침투방법은 CAT에서 제공하는 Rainfall Excess 방법, Green and Ampt 방법 및 Horton 방법을 이용하였으며 각 침투방법에 따른 유출 특성을 비교 및 분석하였다. 연구대상유역은 보령 댐 유역으로 유역면적은 $163.7km^2$이며 전체면적의 약 80%가 산지로 구성되어 있고, 유로연장은 22.3km, 유역평균경사는 40.19%이다. 또한 보령댐 유역의 월평년값 평균기온은 -0.8에서 $25.5^{\circ}C$로 계절변동이 매우 큰 것을 알 수 있다. 최근 몇 년간 심각한 가뭄 피해를 입은 보령댐 유역은 2016년에 도수관로를 완공하여 이를 통해 금강으로부터 물을 끌어다 쓰고 있는 실정이며, CAT 모형에서는 금강도수유입량을 외부유입 처리하여 유출량을 산정하였다. 모의기간은 1999년부터 2017년까지이며 전체기간에 대한 보정 후 연도별 보정을 실시하였다. 통계적 평가수단은 $R^2$, RMSE 및 NSE를 사용하여 유역 최종출구점에서의 유출량과 비교하였으며 전체기간에 대한 보정결과 NSE와 $R^2$가 0.75 이상으로 나타나 대체적으로 모의 유출수문곡선이 관측 수문곡선과 유사한 양상을 보였다.
시설물의 장기적이고 지속적인 사용을 위해서 모니터링은 중요하다. 특히, 도로, 댐, 교량 등의 시설물은 안전과 비용의 문제로 자주 점검하기 어렵다. 이러한 문제에 대한 효율적이고 경제적인 대안으로 스마트폰 기반 모니터링을 고려할 수 있다. 시설물 모니터링을 위해 스마트폰 영상을 정량적으로 분석하기 위해서, 먼저 절대좌표계를 기준으로 보정해야 한다. 본 연구는 임의의 위치에서 취득된 스마트폰 영상을 기준영상을 기반으로 보정하여 시설물 모니터링에 활용하는 방법을 제시한다. 기준영상을 활용하여 지오레퍼런싱을 수행하여 스마트폰의 외부표정요소를 결정한다. 이를 이용하여 스마트폰 영상을 시설물의 대상 객체면에 투영하여 보정한다. 제안된 방법은 보에서 취득한 시험데이터에 적용하였다. 스마트폰의 외부표정요소는 위치 5 cm, 자세 $0.28^{\circ}$ 정확도로 결정되었다. 보정된 스마트폰 영상에서 측정한 길이는 10 cm의 오차를 보였다. 제안된 방법을 이용하여 스마트폰 영상을 시설물 모니터링에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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