센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.
산업화 및 도시화가 가중됨에 따라서 여가생활을 위한 공간 희소성이 부각되고 있다. 하천 주변의 수변공간이 제공하는 자연경관 및 생태체험 등의 기회는 지역사회의 발전과 친수공원 조성을 조성하는데 근간이 되는 요소이다. 이러한 하천 공간을 이용하는 이용객을 정량적으로 파악하는데 있어 과거에는 인력을 동원하여 현장조사를 수행하였으나 경비, 인력 및 시공간적인 제약이 발생하여 결과물의 정확성이 확보되지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 위치정보를 활용한 친수공원 이용객 추정을 수행하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락생태공원과 대저생태공원이다. 통신 빅 데이터를 활용한 이용객 패턴과 GPS 위치정보를 기반으로 한 이용객 패턴을 비교·분석하였다. GPS 위치정보는 Google Popular Times와 카카오 방문자 데이터를 활용하였다. GPS 위치정보 데이터를 활용했을 때 통신 빅 데이터를 활용한 결과보다 주중과 주말 이용객에 대한 패턴이 뚜렷하였다. 따라서 향후 통신 빅 데이터를 이용할 때 pCELL 크기의 정밀화 및 체류시간 30분 이상의 조건으로 이용객 수를 추출한다면 GPS 위치정보의 결과와 유사할 것으로 예상된다. 또한 개인정보 보호법 등 개정이 이루어져 보다 정확한 데이터를 추출한다면 GPS 기반으로 이용객 수를 추정하는 것이 더 정확한 이용객 수의 지표를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.
전통적으로 지리정보시스템은 지형데이터와 속성데이터가 결합된 정적인 공간정보를 처리한다. 기존 지리정보시스템을 발전시켜, 시간에 따라 위치 및 기하데이터가 변화는 동적인 시공간데이터에 연구가 한동안 진행되어 왔다. 최근 들어 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 대한 관심이 집중되면서, 센싱 데이터와 같이 속성데이터가 동적으로 계속 변화는 데이터가 급증하고 있고, 센서노드의 위치가 고정 또는 이동함에 따라 공간정보와 결합하여 관리될 필요성이 급증하고 있다. 이에 본 논문에서는 USN기술와 GIS기술을 융합하여 GeoSensor 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 u-GIS 융합데이터 처리 시스템을 제안하고자 한다.
최근 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동 객체의 위치를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS:Location Based Service)가 발전되고 있다. 위치 기반 서비스에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 그 변화량이 방대하게 증가되기 때문에 대용량 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 데이터베이스 시스템은 하나의 서버가 모든 처리를 담당하므로 동시 사용자 수가 제한되고, 사용자의 수가 증가할수록 성능이 저하된다. 특히, 사용자 질의의 급증에 대해 유연하게 대처하지 못해 시스템이 정지하여 서비스를 제공하지 못하게 된다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 관리하고, 사용자 질의가 급증하여도 서비스가 계속되는 GMS/Cluster를 제안한다. 제안한 GMS/Cluster는 비공유 데이터베이스 클러스터로 독립적으로 질의를 처리할 수 있는 노드와 노드들의 묶음인 그룹으로 구성된다. GMS/Cluster는 분할 정책의 사용으로 대량의 데이터를 효율적으로 관리하여 성능이 향상되고, 복제 정책의 사용으로 서비스를 하던 노드가 정지되어도 복제본을 가진 노드가 대신 서비스를 하여 가용성이 높아지며, 서비스를 중지하지 않고 실시간으로 온라인 확장을 하여 급증하거나 접근 패턴이 변경하는 사용자 질의에 대처할 수 있다.
우리는 웹상에 존재하는 여러 포털사이트의 위치정보와 그에 대한 데이터들을 수집하고 수집된 데이터들로부터 각각의 정보를 분류하여 웹상에 표시하는 페이지를 만들었다. 그리고 사람들이 자유롭게 위치정보에 대한 내용을 추가하고 공유할 수 있도록 하였고, 검색기능을 활용하여 해당위치를 빠르게 찾을 수 있도록 하였다. 그리고 각각의 데이터들에 대해 자유롭게 댓글을 달 수 있게 하여 사람들이 해당 장소에 대해 자유롭게 의견을 나눌 수 있도록 하였다.
본 논문은 인공암벽에 부착된 홀드의 형태 및 위치 인식 시스템을 제안한다. 스크린 클라이밍 시스템에 있어서 인공암벽에 부착된 홀드의 형태와 위치 데이터는 다양한 정보로 활용되지만 사람이 수작업으로 계산하기에는 어려움이 따른다. 홀드의 형태가 각기 다르며, 인공암벽에 부착된 홀드의 수가 보통 수백 개 이상 되기 때문이다. 따라서 제안하는 인식 기술을 통하여 자동으로 홀드의 형태와 위치 데이터를 계산할 수 있게 한다. 홀드의 형태는 스네이크 알고리즘으로 윤곽선을 추출해 인식하며, 홀드의 위치는 추출된 윤곽 데이터의 무게중심 점을 계산하여 인식한다.
자율 주행 로봇의 기본적인 기능에는 위치 추정 기능과 무선 통신 기능이 포함된다. 이미지 센서를 이용하여 로봇의 이동 위치를 추정하고, 무선통신은 ZigBee를 적용하였다. 본 논문에서는 자율 주행 로봇의 이동 위치 정보를 이미지센서를 이용하여 데이터를 취득 후 마우스 알고리즘을 통해 이동 데이터로 환산하였으며, 이동 데이터를 ZigBee통신을 통해 서버와 실시간 통신을 하였다. 이를 통해 로봇의 이동 정보를 실시간으로 취득할 수 있는 실내형 로봇 위치 추정 시스템을 구현하였다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
나로우주센터 추적레이더가 획득한 실시간 위치 정보는 발사통제시스템에서 위치, 속도, 비행궤도 표시, 예상궤도 진입여부 및 안전을 위한 비행종료시점 판단 등의 중요한 데이터로 사용된다. 추적레이더에서 발사통제시스템으로 전송하는 표적의 위치 정보는 추적레이더 중심의 좌표값 데이터이며, 발사통제시스템에서 추적레이더로 전송하는 Slaving 데이터는 발사대 중심의 좌표값 데이터이다. 이렇듯 추적레이더와 발사통제시스템 간의 송수신 데이터는 각 시스템에 맞게 적절하게 좌표 변환이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 나로우주센터 추적레이더 간의 상호 데이터 송수신 및 발사통제시스템과의 데이터 통신에 사용되는 각각의 좌표계 및 좌표계 간의 좌표 변환에 대해 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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