위성을 이용한 측위 장치인 GPS는 위치를 구하는 용도 뿐 아니라 항법, 시간 정보 획득 등 다양한 분야에 활용되며, 특히 미사일 등 정밀 유도무기의 정밀도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 민간에 공개된 상용 코드(C/A 코드)를 사용하는 GPS는 대전자전 기능이 없다. 그러므로, 다양한 재밍 기법에 취약하고, 암호화된 군용 코드(P 코드)의 경우에도 인접한 곳에서 잡음 재밍 공격을 가할 경우 취약할 수 있다. 본 논문에서는 GPS의 재밍 기법과 과거 북한의 GPS 재밍 사례에 대해 조사하고, 항재밍 GPS에 적용되는 기술에 대해 설명하였다.
광역보정시스템은 GPS와 같은 위성항법을 이용하는 사용자의 정확성, 무결성을 개선시키기 위하여 고안된 시스템이다. 본 논문에서는 개발된 의사위성 기반의 광역보정시스템의 전체 구조에 대하여 설명하고, 후처리 기반으로 상용 수신기에 대하여 성능 테스트를 수행하는 실험 방법 및 결과에 대하여 설명한다. 보정정보 생성을 위하여 총 5개의 NDGPS 기준국에서 수집되는 데이터가 활용되었으며 이를 광역기준국, 중앙처리국 소프트웨어에서 처리하였다. 생성된 보정정보는 SP3, IONEX 데이터와 비교하여 정확도를 테스트하였다. 상용 수신기 실험에서는 사용자의 RF 신호를 수집, 보정정보를 생성하였으며, 이후에 RF신호와 보정정보가 실린 의사위성 신호를 동시에 방송하여 테스트를 수행하였다. 테스트는 3대의 상용수신기를 활용하여 수행되었으며 MSAS, GPS 단독 측위 수신기와 비교하여 성능을 검증하였다. 각 수신기의 위치해 출력 결과로부터 위치오차를 비교하였으며 보정정보를 적용함으로써 향상된 위치해가 출력됨을 확인하였다.
본 연구는 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성 항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 실시간으로 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
본 논문에서는 위성 탑재용 궤도전파기의 자동 갱신 방안에 대하여 제안하였다. 위성 탑재용 궤도전파기는 비상시 위성 항법 장치의 대체 수단으로써 여러 이유로 지상국에 의한 갱신이 불가능할 경우에 대비하여 위성체 스스로 가장 최신의 탑재 궤도전파기 모델을 유지해야 한다. 이를 위해 GPS 수신기의 고장 시점까지 가용한 GPS 항행해나 탑재 궤도 결정 시스템으로부터의 자료를 이용하여 최소자승회귀법(Least Square Curve Fit)이나 칼만 필터를 통해 위성에 탑재된 궤도전파기를 위한 기준궤도 또는 잔차 재생함수의 계수를 반복적으로 갱신한다. 탑재 궤도전파기 갱신을 통해 만약 있을 수도 있는 지상국에서의 계산 오류를 스스로 보정할 수 있고, GPS와 탑재 궤도결정 시스템의 작동 불능 시점 직전까지의 자료에 근거하여 궤도를 예측하기 때문에 항상 최신의 궤도전파기 모델을 유지할 수 있다. 또한 아리랑 1호의 궤도 예측 자료를 이용하여 실제 운용시 최적화된 알고리즘을 통해 실시간 갱신을 이용한 궤도 전파 성능에 대하여 살펴보았다.
도로의 안전성은 종단선형, 평면선형, 횡단경사(편경사), 노면온도 등 여러 가지 요인에 의하여 결정되며 이러한 각종 데이터는 도면으로 구하기 어렵고 실제 도면과 현황 데이터가 포장의 덧씌우기 등으로 달라지는 경우가 있다. 이러한 데이터를 측량하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하고 차량의 통행이 빈번한 곳에서는 위험한 작업이 될 수 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 도로 안전성 조사 분석차량인 RoSSAV(Road Safety Survey & Analysis Vehicle) 차량을 이용하여 주변 교통류 속도와 맞추어 차량에 부착된 GPS-INS와 회전식 레이저를 이용하여 도로의 횡단경사를 취득하고 분석을 통하여 도로의 안전성을 분석하고 도로의 안전성 개선방향에 대하여 제시하였다. 이를 위하여 측정된 값의 정확도를 비교하였으며 회전식 레이저데이터 처리 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 위성항법장치 (GPS; global positioning system)를 보조센서로 사용하는 위치추정알고리즘의 성능을 검증하기 위해 호버링타입 무인잠수정에 알고리즘을 적용하여 실제 해역에서 실험을 수행하였다. 적용된 알고리즘은 무인잠수정에 탑재된 도플러 속도계 (DVL; doppler velocity logger), TCM (tilt-compensated compass module)을 이용한 추측항법의 시간에 따라 누적되는 위치오차를 개선하기 위한 알고리즘이다. 수면에서 GPS 위치정보를 수신하여 무인잠수정의 위치와 진북에 대한 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정하고, 이를 통해 진북 (geodetic north) 기준의 좌표계에 대한 추측항법을 수행한다. 실제 해역에서 방향각 제어 실험을 수행한 결과, 위치추정알고리즘을 통해 기존 추측항법의 위치오차가 개선되고 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정함을 확인하였다.
최근 음악을 재생할 수 있는 다양한 소형기기들의 발전이 이루어지고 있다. 휴대용 음향기기에서 곡을 탐색할 경우, 곡 탐색 습관의 특성상 눈으로 확인하지 않고 손을 사용한 촉각적 피드백만을 이용하는 것이 대부분이다. 또한 곡 탐색 과제는 청각적인 표적을 찾는 것임에 반하여, 지금까지 청각적인 단서에 대한 연구의 대부분은 시각적인 표적을 찾는 것에 집중되어 있었다. 본 연구에서는 청각적인 표적을 탐색하는데 있어 청각적 위치 단서가 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주어진 곡 리스트를 암기한 후, 화면에 제시되는 표적 곡을 탐색하는데 있어 청각적인 위치 단서가 있는 좌우 조건, 가운데 조건, 그리고 무음 조건의 경우에 따른 곡 탐색의 정확률과 반응 시간을 측정하였다. 과제는 정상과 오류 두 가지 유형으로 구성되었다. 결과는 청각적인 위치 정보가 포함된 좌우 조건이 정상 과제와 오류 과제에 있어서 가운데 조건과 무음 조건에 비하여 모두 유의미하게 짧은 반응 시간을 보였다. 본 실험 결과는 휴대용 음향기기뿐만 아니라 위성항법장치(GPS), 가상환경(Virtual Environment) 등과 같이 청각적인 표적을 찾아야 하는 과제를 포함하는 환경에도 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
This paper presents a new method for indoor localization track workers in construction sites. While GPS and NTRIP are effective for outdoor positioning, they are less accurate when used indoors. To address this issue, the proposed method utilizes Aruco markers to measure the distance between workers and the markers. By collecting data values, the location of each worker can be determined in real-time with high accuracy. This approach has the potential to enhance work efficiency and safety at construction sites, as it provides more precise indoor positioning compared to conventional methods, leading to improved work efficiency.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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