스마트 케어 감시 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신 기능을 사용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적하는 시스템이다. 그러나 일반적인 스마트 디바이스의 GPS 위치 정보는 상당한 오차를 포함하고 있기 때문에 추적을 원활히 하기 위하여 GPS 위치 정보의 보정을 필요로 한다. 기존의 스마트 케어 시스템에서는 두 대 이상의 CCTV를 이용하여 이러한 GPS 위치 정보 오차를 보정하였다. 그러나 이러한 방법은 반드시 두 대 이상이 동일한 지점을 촬영해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 위치 정보의 오차를 보정하기 위하여 단지 하나의 CCTV만을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과, 하나의 CCTV만을 이용하더라도 두 대의 CCTV를 이용한 위치 정보 보정방법 만큼 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있다.
GPS 신호에는 여러 가지 오차가 포함되어 사용자가 이를 그대로 이용할 경우 높은 정확도의 위치를 얻을 수 없다. 따라서 신호의 오차를 제거하고 높은 위치 정확도를 얻기 위하여 여러 가지 보정시스템들이 개발되어왔다. 그 중에서 광역보정시스템은 여러 개의 기준국 네트워크로부터 데이터를 수집하여 3차원 위성궤도 오차, 위성 시계오차, 서비스 지역의 전리층 지연 오차를 추정하여 사용자에게 보정정보를 제공한다. 사용자는 보정정보를 수신하여 자신의 위치에 맞는 오차정보를 계산하여 정확도를 높일 수 있다. 이러한 광역보정시스템의 성능은 기준국의 배치에 따라 차이를 보일 수 있으므로 적절한 기준국 선정을 위해서는 기준국 네트워크 변화에 따른 성능 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 국토해양부 NDGPS 기준국 중에서 후보군을 선정한 후 시뮬레이션을 통하여 기준국 네트워크 변화에 따른 사용자 정확도, 가용성을 분석하였다. 그리고 실제 기준국에서 수집된 측정치를 처리하여 성능분석을 수행하였다.
2010년 발사 예정인 다목적위성 5호의 주 탑재체는 SAR (Synthetic Aperture Radar)이다. 다목적위성 5호의 영상자료 품질을 확보하기 위해 SAR 영상자료에 대한 발사 후 검보정이 현재 한국항공우주연구원에서 준비 작업이 진행 중이다. 본 논문에서는 다목적 위성 5호 검보정 준비 작업 중에서 검보정 site에 대한 시뮬레이션 결과에 대해 설명하고자 한다. SAR 위성 검보정 작업을 위해서는 Corner Reflector가 필수 검보정 장비이고, Corner Reflector(CR)를 다목적위성 5호 beam들의 incidence angle에 따라 적절한 개수를 적절한 위치에 검보정 site 요구조건을 만족하는 위치에 배치해야한다. 한반도내에 15개의 CR들을 가장 요구조건에 만족할 수 있는 적절한 위치에 배치한 후에, 다목적위성 5호의 검보정 site에 대한 시뮬레이션을 수행해 본 결과, 15개의 CR만으로는 다목적위성 5호의 beam들을 모두 검보정할 수 없다는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로 검보정 site 요구조건을 좀 더 만족하고 CR의 개수를 30개 이상 배치할 수 있는 몽고 등의 외국 지역까지 확인해 볼 필요성이 있다.
정지궤도 위성의 상대위치보정은 제한된 위지보정 박스내에 다수의 위성을 운용함으로서 발생하는 위성간 충돌, 전파간섭, 가림현상 등을 해결하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 본 논문에서는 정지궤도 위성의 상대 궤도 운동 분석과 최적화 기법에 근거한 문제의 정립으로 상대위치보정을 수행하였다. 이상적인 정지궤도에 대한 상대운동을 다수의 멱함수와 주기함수로 표현하고, 상대위치보정에 필요한 조건들을 이들 함수로 표현한다. 이러한 구속 조건식과 더불어 연료 최소화 같은 가격 함수를 최소화하는 과정에서 궤도 수정에 필요한 절차를 수립하게 된다. 비선형 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제시하고 있는 절차의 타당성을 검증하였고 또한 기존의 고전적인 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.
한전에서는 판매업무의 혁신을 기하기 위하여 지리정보시스템(GIS)을 운영기반으로 하는 신배전정보 시스템(NDIS : New Distribution Information System) 구축사업을 적극적으로 추진하여 현재 일부 지사 지점에서 시범운영중에 있으며, 향후 전국적인 운영확산이 예정되어 있다. NDIS에서는 국가기본도를 GIS의 기초도면으로 활용하고 있으나 DB구축시 기존 설비도면과의 상대위치오차가 발생되고, 설비가 누락 또는 오분류되어 있는 경우가 있어 이를 보정하는데 많은 노력이 드는 실정이다. 국가기본도 사용을 전제한 때 이러한 문제점은 피할 수 없는 현상이며, 한전에서는 이를 보다 효과적으로 해결하고자 배전설비에서 위치의 기준이 되는 전주를 중심으로 기초도면 변경에 따른 설비도면 보정기법연구와 시스템 개발을 수행하였다. 본고에서는 한전에서의 설비도 위치보정 적용환경과 함께 연구개발된 내용을 소개하고자 한다.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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