본 연구에서는 3차원그래픽스를 이용하여 영상검지기에서의 교통정보를 얻기 위한 검지영역 설정시 안정된 검지영역을 찾기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 기존의 영상검지기에서는 사용자가 임의로 검지영역을 설정하여 교통정보를 수집함으로 인하여 안정된 교통정보를 얻기가 어려웠으며, 영상카메라의 설치시 과다한 설치규격의 설정으로 비효율적 측면이 발생될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 영상검지기를 현장에 설치하기 전에 영상검지기 설치를 위한 사전 모의실험을 토대로 최적의 안정된 설치위치 결정이 매우 중요하다. 본 연구에서 개발한 모의 실험기는 도로의 기하구조와 차량을 모델화 하고 이를 3차원으로 좌표화하여 좌표변환식과 원근변환식을 이용하여 3차원좌표를 2차원으로 변환시키고 컴퓨터 모니터에 투영하여 대상 설치위치에서의 결과를 가시화하였다. 본 연구는 개발된 모의실험기의 적용성 검토를 위하여 현재 영상검지기를 운영중에 있는 한 접근로를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 수행결과 교통량과 통행속도계측시 최적검지영역 설정을 위한 영상검지기의 설치규격은 높이가 각각 7m, 12m이상이며, 수직각은 각각 $30^{\circ}$, $80^{\circ}$인 것으로 나타났다.
차세대 위치기반 서비스의 최종 형태는 실내외 구분 없이 서비스를 제공하여야 한다. 그러나 실내에서 정확한 GPS 정보를 얻기 힘들기 때문에 실내와 실외에서 서로 다른 측위방식이 사용되고 있다. 따라서 실내외 연속측위를 수행하기 위해서는 실내좌표의 값을 실외에서 사용하는 GPS 좌표로 변환할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실내측위 시 위치 변화에 GPS 변화율을 적용하여, 실내측위의 변화에 따라 GPS 값의 변화를 주어 실내에서도 GPS정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문은 전자기 유도 방식을 이용한 유선 태블릿의 화표 측정 방법에 대해 소개하고자 한다. 많은 태블릿이 전자기 유도 방식을 이용하여 좌표를 측정한다. 태블릿에서 펜의 위치를 추적하는 것은 태블릿의 성능과도 직결되는 문제이므로 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 본 연구에서 개발한 유선 태블릿 장치에서 획득한 전자기 유도 신호로부터 전자펜의 위치를 실시간으로 측정하는 좌표 측정 알고리즘에 대해 소개하고자 한다.
본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.
현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
본 논문은 실내에서 사용자의 위치를 측위하기 위해 건물 실내에 설치되어 있는 Wireless AP(Access Point)에서 발신되는 RSSI(Received signal strength indication)를 수집한 후 Friis 공식을 통해 거리로 변환하여 위치를 측위한다. Friis 공식을 적용하는 과정에서 RSSI 신호가 약할수록 거리의 오차가 매우 심하게 변동되기 때문에 본 논문에서는 이러한 오차를 개선하기 위해 신호세기가 강한 2개의 AP좌표와 RSSI를 이용하여 두 원의 교점을 구하는 방정식과 좌표 사이의 거리를 구하는 방정식을 사용하는 위치측위 시스템을 구현하였고, 실험결과 제안한 방법이 기존의 삼각측량법보다 오차가 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 GPS 편차 정보를 이용하여 도로 네트워크 지도 제작시 불가피하게 발생하는 오차를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수십에서 수백 킬로미터 범위에 위치한 노드들이 공통적인 GPS오차를 겪는다는 점에 착안하고 있으며 각 도로 네트워크의 차량들이 동시간에 보고하는 위치 좌표를 이용하여 맵 매칭을 수행한 후 해당 시간스탬프의 오차를 계산한다. 이 오차를 이용하여 각 위치 좌표들를 보정한 후 다시 맵 매칭을 수행하여 맵 매칭의 오류가 한계치 이하라면 보고된 위치에 해당하는 도로들은 정확하게 플롯되어 있음을 알 수 있다. 이와 같은 통계들이 오랜 시간동안 쌓인다면 별도의 장비나 통신채널을 사용하지 않고 소프트웨어만으로 도로망 지도의 정확성을 검증할 수 있다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
A-SMGCS를 구성하는 핵심 알고리즘 중 감시(Surveillance)알고리즘은 레이더로부터 수신한 항공기 좌표정보를 토대로 정확한 항공기의 위치정보를 확정하는 역할을 수행하는데, 감시알고리즘의 좌표 보정 성능을 평가하기 위한 방법으로 단순회귀 직선을 제시하고 이의 타당성을 검토한다.
스마트한 홈서비스를 제공하기 위해서는 가전기기를 제어하기위한 미들웨어 기술과 사용자의 위치를 기반 서비스를 위한 사용자의 위치 정보가 중요하다. 기존에 연구되는 초음파 및 전파를 사용한 기술은 장애물 및 주변 환경의 영향을 많이 받는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 위치 추정에 장애물 등의 영향을 받지 않는 관성센서를 사용하고, RFID를 사용하여 초기 위치를 설정하는 기법을 제안한다. 이 기법을 사용하여 초기 위치를 상대 좌표가 아닌 실제 좌표로 바로 할당할 수 있게 하여 이를 통해 관성센서의 단점인 오차누적 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서비스제공 및 확장성을 위한 미들웨어와 미들웨어 상위계층에서 동작하는 사용자 위치 추정시스템, 그리고 사용자의 위치계산을 위한 데이터를 수집하는 관성센서 및 RFID Reader로 구성한다. 또한 스마트 홈 환경에서 본 논문에서 제안한 시스템이 장애물의 영향을 받지 않고 동작하는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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