RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.
기존에 환경특성을 활용한 보정방법은 각각의 환경(NLOS/LOS) 특성에 대한 데이터베이스를 구축하고 보정 시, 환경에 대한 판단이 내린 후 해당 데이터를 활용하여 보정한다. 하지만 환경에 대한 판단을 내릴 수 없는 경우 기존 방식의 사용은 오히려 오차를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 UWB 기반 위치추정시스템을 활용하여 실내환경에서 어떤 환경인지 판단을 내릴 수 없는 경우에 사용할 수 있는 위치추정시스템보정 알고리즘을 제안한다. 시스템의 특성을 관찰하기 위한 참조위치를 선정하며, LOS환경에서 위치추정시스템의 특성과 NLOS환경에서의 장애물에 따른 위치추정 시스템의 특성을 조사하고 두 특성을 결합하여 이동객체의 위치정보를 보정하는 데이터로 사용한다. 제안하는 위치보정 알고리즘을 적용하여 측정된 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도가 향상됨을 관찰할 수 있었다.
유량측정은 측정방법에 따라 측정위치가 변동된다. 도섭법은 관측자가 직접 하천을 횡단하며 측정하는 방법이며 수심이 얕은 경우 가능하다. 보트법의 경우 상대적으로 공간적 제약을 덜 받으며 교량법의 경우 이용 가능한 교량이 있어야 한다. 따라서 교량법은 현장여건에 따라 관측소와 멀리 떨어져 있는 경우가 있으며 이 경우 측정된 유량을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 개발한다면 그 정확도가 떨어질 수 있다. 미국지질조사국(USGS)에서는 관측소와 측정위치가 멀리 떨어진 경우 측정된 유량을 보정하도록 규정하고 있다. 우리나라의 경우 유량 보정을 실시하지 않는 것으로 파악되었다. 하지만 이는 수위-유량관계곡선식, 특히 외삽부분에서 큰 오류를 유발할 수도 있어 신중할 필요가 있다. 본 연구에서는 수위관측소와 측정위치가 현저하게 먼 경우 유량 보정방법을 살펴보고 실측유량과 보정유량의 차이를 확인하였다. 대상지점인 낙동강 유역의 안동시(운산리) 지점은 홍수측정위치와 수위관측소 위치가 약 1.7km 이격되어 있으며, 2020년 측정성과(부자)를 이용하여 이를 보정하고 그 차이를 확인하였다. 보정결과 실측유량과 보정유량이 최고 5.0%, 평균 3.7% 차이를 보이는 것으로 확인되었다. 안동시(운산리)지점은 2020년 측정 최고수위가 3.35m이며, 이는 평수위에서 약 2.00m 가량 상승한 것으로 최고 홍수위로 보기는 어렵다. 즉 이보다 더 큰 홍수 사상이 발생하여 수위가 더 상승한다면 실측유량과 보정유량의 차이는 더 커질 것으로 예상된다. 또한 수위관측소와 측정위치가 이격된 경우 측정된 성과가 루프(Loop) 형태를 보일 수 있어 보정이 필요한 것으로 판단된다.
본 논문은 기존 DGPS 시스템에서의 한계인 기지국이 획득하는 보정 정보의 낮은 신뢰성을 보안하기 위해 가상 이동국을 적용한 새로운 DGPS 시스템을 제안한다. 가상 이동국은 기지국으로부터 보정 정보를 인가 받아 가상 이동국 보정 위치 정보를 획득하며, 획득된 가상 이동국 보정 위치 정보와 기저장된 가상 이동국 측정 위치 정보를 비교하여 보정 정보의 신뢰성을 판별한다. 기지국은 이동국으로 보정정보를 전송하기 전에 가상 이동국으로부터 신뢰성 판별 결과인 판별 신호를 인가 받아 이동국으로 신뢰성 높은 보정 정보만을 전송할 수 있도록 한다.
유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 위치보정 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다. 본 논문에서는 CSS기반의 RF칩을 이용하여 실내에서 각 노드 간의 위치를 측정하는 시스템을 개발하고, 이에 대한 정밀도를 높이는 알고리즘을 제안하고자 한다.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 논문은 항법장치 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 GPS/INS융합의 다중보정방법을 제안한다. 연구에서는 관성항법장치를 구현하기 위해 9축 항법장치로 보정알고리즘을 적용하여 위치오차를 감소시킨 방법을 적용했다. 일반적으로 GPS/INS는 위치정보를 얻어낼 수 있지만 위치정보를 구하는 과정에서 오차 또한 더불어 커지게 되기에 이를 보정하기 위한 강인한 오차 보정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 9축 관성센서(mpu-9150)의 외란에 대한 강인성 향상을 위해 가속도계 보정 알고리즘을 사용하여 tilt보정을 수행했으며, 제어 대상체의 정확한 방위를 파악할 수 있도록 Yaw각 재정의 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 GPS/INS와 칼만 필터를 함께 결합한 통합시스템을 구현하였다.
2010년 6월 성공적으로 발사된 천리안위성(COMS; Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)의 기상영상기(MI; Meteorological Imager)를 통해 관측된 원시 기상영상은 지상국인 국가기상위성센터에서 지표기준과 위성궤도 및 자세 정보를 이용하여 영상위치보정 과정이 수행된다. 본 연구에서는 정규운영 초기 1년 동안의 운영 자료를 분석하여 계절 및 일변화를 나타내는 천리안위성 기상영상의 영상위치보정 성능 및 특성을 기술하였다. 이를 통하여 천리안위성 기상영상 가시 및 적외 채널의 영상위치결정 정확도 및 영상 위치유지 정확도는 기준값인 $56{\mu}rad$(약 2km) 이내로 유지되는 것을 확인하였다. 이는 천리안위성 기상영상이 우수한 품질의 위치정확도를 가지며 기상현상 분석 및 응용 연구에 높은 효용성을 가지는 것을 보여준다. 또한 본 연구의 결과는 후속 기상위성 영상위치보정 시스템 설계에도 유용하게 활용될 것이다.
유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 오차해결 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다.
본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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