구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.
수치화된 영상에 의해서 대상물에 대한 위치정보를 취득하면 자료의 처리 및 저장, 갱신이 매우 용이하다. 위성을 이용한 위치결정체계인 GPS는 전 세계 어디에서나 3차원 좌표를 쉽게 얻을 수 있다는 장점 때문에 여러 분야에서 그 효용성이 증대하고 있다. 공간상에 존재하는 대상물에 대한 위치정보를 효율적으로 취득하기 위해서는 수치사진측량의 자동화가 이루어져야 하며 자료취득과 처리과정이 실시간적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 수치사진측량공정의 자동화를 위한 프로그램을 개발하였으며, CCD 사진기와 GPS 수신기를 장착한 이동차량을 제작함으로써 이동용 위치결정체계를 구축하였다. 또한 CCD 사진기의 좌ㆍ우측 정지영상과 GPS를 이용하여 지면에 대해 수직인 20개의 대상물에 대한 3차원 위치결정을 실시하였으며, 실시간 사진측량을 위한 기초 연구로서 동영상과 GPS를 이용하여 대상물에 대한 3차원 위치결정을 수행하고 정확도를 분석하였다.
최근 스마트폰의 발전에 따라서 많은 위치 기반 서비스가 활용되고 있으며, 위치 정보 노출로 인한 문제점이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 기존의 잘 알려진 위치 정보 보호를 위한 공간 클로킹 기법은 사용자가 요청한 지역에서 위치 정보를 흐릿하게 처리하였다. 하지만 계속적으로 움직이는 이동 객체의 모든 지역을 클로킹하기에는 범위공간이 무수히 넓어지는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 시멘틱 클로킹을 위하여 EMD 갱신 스키마를 확장하고 이동 객체를 위한 대표 보호지역의 클로킹을 정의하였다. 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 처리 시간과 공간 범위에서 안전성과 효율성을 높였다. 이를 통해, 성공적으로 다양한 적으로부터 지속적으로 움직이는 객체의 위치 개인 정보를 보호하여 기존의 방법을 능가하는 성능을 보인다.
NGIS 사업으로 구축된 1/1,000 수치지도의 활용이 급증하면서 이를 활용하기에 앞서 수치지도의 위치정확도 검증이라는 문제가 대두되고 있다. 본 연구에서는 학교 시설물관리시스템 구축에 기반이 되는 소규모 지역에 대한 1/1,000 수치지도의 위치 정확도를 평가하고, 위치오차가 발생한 지역에 대한 수치지도 수정/갱신 방안을 제시하였다. RTK방법으로 교내 주요건물에 대한 위치오차를 평가해 볼 때, 측량관계법령에서 규정하고 있는 0.5mm 보다 크게 나타났다. 이에 대한 위치정확도 확보방안으로 먼저, 교내에 Static 측량을 실시하여 측량기준점을 선정한 후 기준점으로부터 주요건물에 대한 좌표값을 평가하여 RTK 방법으로 측량한 좌표값과 비교하였다. 두 번째로는 지도를 변환하였으며 그 결과를 RTK 측량성과와 비교하였다. 첫 번째 방법과 두 번째 방법을 검토하여 소규모 적합한 수치지도 위치정확도 확보방안을 제시하였다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
기존의 사다리꼴형 브러시리스 직류 전동기(BLDCM)의 센서리스 제어는 전류전환 시점을 알기 위하여 홀 센서 대신 단자 전압과 중성점 전압을 이용한다. 하지만, 속도 제어를 위해서는 엔코더나 레졸바와 같은 센서를 사용해야한다. 2극기 BLDC 모터의 경우 단자전압을 이용한 위치정보는 모터 한 회전 당 12번의 신호가 출력된다. 엔코더 혹은 레졸바를 제거하고, 이 신호를 이용하여 속도 정보를 만들 경우, 속도를 만들기 위한 위치 정보의 펄스 간격이 넓게 되어 순시 속도를 만들지 못하게 된다. 이로 인하여 실제 속도의 변화를 민감하게 추정하지 못하게 된다. 따라서 이렇게 만들어진 속도 정보는 실제 시스템에서 사용할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하려고 본 논문에서는 순시 속도 관측기를 사용한다 단자전압과 중성점 전압에 의한 위치정보를 가지고 순시 속도 관측기를 속도 제어 주기보다 빠르게 갱신함으로써 순시 속도를 예측한다. 또한 이 순시 속도는 속도 제어기로 피드백 되어 속도 센서리스를 실현한다. 이에 대한 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
Geographic forwarding algorithms을 사용하는 Georouting protocol에서는 route maintenance을 위해서 고정된 주기마다 beacon message을 이웃노드에 전송하는 fixed periodical beacon based route algorithm을 사용하여 mobile node 정보를 습득한다. Fixed periodical beacon scheme에서의 기존 연구 이슈는 이웃노드 정보의 신뢰성을 유지하기 위해서 다양한 mobility environment 환경에 맞도록 beacon 전송주기를 적절히 결정하는 연구가 진행되어 왔다. 이와 같은 연구에서는 long periodical interval 사용 시 이웃노드의 위치정보 error을 발생시킬 확률이 높으며 또한 short periodical interval 의 경우 네트워크 내에 high route overhead 을 유발시키는 단점을 가지고 있다. 따라서 고정된 주기 방법은 다양한 mobility environment에 잘 적용되지 못하며 또한 mobility environment 에서 발생하는 route maintenance 내에 이웃노드 정보에 대한 불확실성 문제가 빈번이 발생하여 경로 설정에 잘못된 정보를 제공하여 경로 신뢰성(path reliability)과 낮은 전송률 (transmission rate)을 야기한다. 본 논문에서는 이런 이웃노드 정보의 불확실성 문제를 극복하기 위해서 mobile node가 스스로 자신의 위치를 체크하여 routing table을 능동적으로 갱신하는 방법을 이용하여 이 문제를 극복할 수 있도록 하였다. 모의 실험은 ns2를 이용하여 실시하였으며 결과는 low/high mobility scenario에서는 기존 방법 보다 routing overhead 을 줄이면서 높은 전송률 (transmission rate)을 보인다.
COVID-19 상황 속에서도 전 세계 Twitter K-POP 콘텐츠 관련 트윗 양은 78억 건 이상으로 매년 성장세를 보인다. Twitter 내 K-POP 팬들은 아티스트 관련 해시태그를 포함한 트윗을 작성하여 같은 팬덤끼리 실시간으로 정보를 전달하고 생산한다. 이러한 맛집 트윗들은 K-POP 팬들이 Twitter 내에서 신뢰도 있는 맛집 정보를 얻는 용도로 사용된다. 하지만 팬들이 정보를 얻기 위해서는 여러 맛집 해시태그로 검색하고 리트윗 수가 많은 트윗을 직접 찾아야 한다. 기존의 맛집 추천 시스템은 서비스 제공자 중심의 구조를 띤다. 서비스 제공자가 일방적으로 정보를 전달하거나, 사용자 리뷰 갱신 간격이 길다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 Twitter 내 K-POP 맛집 해시태그가 포함된 트윗을 Twitter API와 Tweepy를 사용하여 크롤링하였다. 수집한 데이터의 좋아요 수와 리트윗 수를 바탕으로 데이터 필터링을 진행하여 bot user와 광고 계정이 제외된 맛집 관련 트윗을 추출한다. 최종적으로는 추출한 트윗의 정보를 마커로 표시하여 웹 사이트를 제작하였다. K-POP 팬들은 맛집 해시태그를 검색하여 일일이 찾을 필요 없이 웹 사이트에 방문하여 맛집 위치를 확인할 수 있다. 웹 사이트 사용자의 위치가 지도상에 표시되어 가까운 맛집을 찾기도 편리하다. 본 논문에서는 맛집의 위치를 서대문구로 한정하여 진행했다.
모바일 망에서는 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보가 관리되어져야 한다. 이와 같은 분산 환경 속에서 위치 정보 관리의 핵심 역할을 수행하는 내장형 시스템인 HLR system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 현재 사용되고 있는 HLR system의 문제점을 철저한 분석을 통해 파악하여 그 문제의 해결 방안을 제시하고, HLR system을 위한 새로운 구조를 제시하였다. HLR system에서는 가입자 정보의 실시간 접근과 갱신을 제공하기 위해 주기억장치 데이터베이스 시스템이 사용되고 있다. 따라서, 더 나은 실시간 기능을 제공키 위해서, 가입자의 정보를 보다 신뢰성 있게 관리하기 위해서, 보다 많은 가입자에게 편의를 제공하기 위해서는 이의 성능 개선이 요구된다. 본 논문에서는, HLR database transaction의 특성을 고려한 효을적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 가입자 수용시, 제안 기법을 사용하게 되면 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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