지능형 해상교통정보서비스(바다내비)는 선박에 설치한 LTE-Maritime 송수신기 및 AIS 등의 선박 장비로부터 육상 센터에 주기적으로 수집한 선박들의 위치 정보 기반으로 선박의 충돌·좌초 등을 예방할 수 있도록 실시간 예방 정보를 선박에 제공한다. 그러나 위 서비스는 선박의 위치를 측정하는 GPS 위치 정보가 LTE-Maritime 또는 AIS 망을 통해 전송되는 과정 중에 끊기거나 위치 튐 및 지연 등의 현상이 발생할 수 있어 선박 위치 정보의 신뢰성을 떨어드릴 수 있다. 본 연구는 확률에 기반한 최적 추정 필터인 칼만필터를 이용하여 기존 수신 위치정보를 기반으로 선박 위치 예측을 통해 비정상 구간에서도 어느 정도 신뢰성 있는 위치 정보를 추정하는 것을 목표로 한다.
멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.
지상1차 선형동기전동기는 속도와 위치센서가 회전축에 설 부착되어져 있는 회전형 동기전동기와 달리 가이드웨이를 따라 위치센서 관련부품이 설치되어져 있다. 차상 자기부상열차로부터 전송되는 위치신호는 지상 추진인버터의 실시간 추진제어에 필요한 정보에 미흡하다. 본 논문에서는 지상1차 선형동기전동기를 구동하는 추진인버터에 대한 위치신호 추정기에 대하여 제시하였다. 지상 추진인버터가 요구하는 수준의 높은 분해능의 위치신호를 얻기위하여 직류모터 모델의 블록선도로부터 폐루프 위치관측기를 설계하고 시뮬레이션 및 실험을 통해 가용 성능 확인하였다.
구조물의 건전도를 평가하기 위하여 계측된 데이터로부터 구조물의 동특성 변화를 분석하여 손상정도를 추정하는 방법이 많이 사용되고 있다. 최근, 다점 측정된 가속도 데이터로부터 구조물의 고유진동수 및 모드형상을 추출하고 이를 초기값과 비교하여 손상탐지를 실시함으로써 손상위치 및 손상정도를 추정하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법을 실제 적용하기 위해서는 계측시스템 구축에 많은 비용이 소요되며, 손상탐지를 위한 해석과정이 복잡하기 때문에 실시간에 가깝게 유용한 정보를 거주자에게 제공하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 실용적인 계측유지관리 시스템을 구축할 수 있도록 구조물의 손상도에 따른 동적특성의 변화를 사전에 예측하여 실제 계측된 동적특성에 대한 관리 한계치를 제공하는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 무한원점의 특성과 단일 비젼 시스템을 이용하여 자율 주행을 위한 GPS 위치 데이터 보정법을 제안한다. 실제 도로를 약 60 km의 거리를 주행하며 제안한 방법에 적용한 주행실험 결과를 제시하였다. 제안하는 방법은 직선도로의 환경에서 GPS 위치 오차론 최소 약 53% 이상 감소시켰고, 거리로는 0.5m 이내로 추정되었다. 그러나 곡선도로와 직선이 아닌 산악도로 등의 도로환경에서 정확도를 판별하기 어려운 관계로 직선도로에서의 오차만을 제시하였다.
사람 검출 시스템은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이러한 요인들은 사람 검출 시스템의 실시간 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하여, 이로부터 3D 공간을 구성한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 실시간 증강현실 시스템에서의 가상 객체 삽입을 위한 빠르고 안정된 카메라 자세 추정 방법을 제안한다. 단일 프레임에서 마커의 특징점 추출을 통해 카메라의 회전행렬과 이동벡터를 추정한다. 카메라 자세 추정을 위해 정사영 투영모델에서의 분해기법을 사용한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법은 객체의 모든 특징점의 깊이좌표가 동일하다고 가정하기 때문에 깊이좌표의 기준이 되는 참조점의 설정과 점의 분포에 따라 카메라 자세 계산의 정확도가 달라진다. 본 논문에서는 실제 환경에서 일반적으로 잘 동작하고 융통성 있는 참조점 설정 방법과 이상점 제거 방법을 제안한다. 제안된 카메라 자세추정 방법에 기반하여 탐색된 마커 위치에 가상객체를 삽입하기 위한 비디오 증강 시스템을 구현하였다. 실 환경에서의 다양한 비디오에 대한 실험 결과, 제안된 카메라 자세 추정 기법은 기존의 자세추정 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 증강현실 시스템 응용에 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.
GPS 칩을 내장한 다양한 이동 통신 기기의 사용으로 위치 정보를 이용한 응용이 점차 확산될 전망이다. 위치 정보를 기반으로 한 응용 시스템에서는 다수 이동 객체의 위치 정보를 실시간으로 기록하고, 미래 시점의 객체 위치를 추정할 수 있어야 한다. 이런 요구에 따라 효과적인 이동 객체 색인에 고안된 기법이 TPR*-트리이다. 하지만 TPR*-트리는 고정 위치 색인에 최적화된 R-트리에 기본을 두었기 때문에 갱신 비용이 매우 커질 수 있다는 문제가 있다. R-트리에서는 갱신 연산이 빈번하지 않을 수 있지만 TPR*-트리의 경우는 이동 객체가 속도를 변화시킬 때마다 갱신 연산이 요구되기 때문에 상대적으로 매우 큰 갱신 비용이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 부분적으로 해결하기 위해 본 논문에서는 쿨링다운 노드를 사용한 TPR*-트리를 제안한다. 제안된 트리는 트리의 상위 계층에 일부 이동 객체를 버퍼링함으로써 갱신 연산을 최소화 할 수 있다. 또한 지나친 사장 영역(dead space)의 확대를 방지함으로써 검색 성능 저하를 효과적으로 줄일 수 있다.
전력 사업자들은 일반 수용가에 대한 공급 신뢰도를 개선하기 위해서 배전 자동화 시스템을 도입, 실시간 고장구간 탐색 및 계통 재구성을 추진하고 있다. 그러나. 고장 감지기 자체의 오동작이나 통신상의 오류, 다중사고의 가능성 등 불확실성을 포함하고 있기 때문에 비상시 사고구간 추정에 많은 노력과 시간비용이 요구될 수 있다. 따라서. 본 연구에서는 확률론과 휴리스틱 탐색법을 이용하여 배전자동화 시스템에 수집된 정보가 불확실성을 포함하는 경우에도 신속하게 사고 예비 후보 지역을 제시함으로써 고장구간 추정시간을 최소화 할 수 있는 전문가 시스템이 개발된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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