최근 자율주행차와 같이 고정밀의 위치 정확도를 요구하는 기술이 개발됨에 따라 정확도가 높은 위치정보 교환 기술 또는 위치참조방법 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 정밀전자지도를 이용하는 차로 수준의 위치참조방법 프레임워크를 제안하고, 새로운 위치참조방법을 구현, 분석 및 평가할 수 있는 툴(tool)의 설계 및 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 위치참조방법의 필요성과 정의, 그리고 정확도 높은 위치 정보의 교환을 위한 정밀전자지도의 기본 구조를 제안하고, 이를 기반으로 차로 수준의 위치참조방법을 위한 프레임워크를 제시하였다. 프레임워크의 실제 구현 및 테스트, 분석을 위해 필요한 분석 평가 툴을 개발하기 위해 기본 아키텍처 설계 및 그에 따른 실제 C/C++ 기반의 윈도우 응용 프로그램 개발을 수행하였다. 마지막으로 분석 평가 툴을 이용해서 이종 정밀전자지도 간의 위치 정보를 교환하는 테스트를 통해 그 실효성을 검증하였다.
영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.
현재 목표기기(target node)의 위치를 측정하는 기술 중에 가장 정확도가 높다고 평가되는 방법은 ToA(Time of Arrival) 거리 측정(Ranging) 기술과 TDoA(Time Difference of Arrival) 거리 측정 기술을 이용한 위치 측정 방법이다. ToA와 TDoA는 시간을 기반으로 하는 거리 측정 기술이기 때문에 여러 개의 참조기기(Reference node)와 목표기기 사이의 시간 동기화와 오프셋이 중요시 된다. 참조기기와 목표기기 사이의 시간 동기화가 정확하게 이루어지지 않거나 참조기기 간 시간 오프셋이 발생할 경우 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 되고, 이러한 거리오차를 일반적인 위치 측정 알고리즘에 적용하게 되면 목표 기기의 정확한 위치를 측정할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 참조기기와 목표기기 사이에 시간 동기화가 맞지 않을 경우와 참조기기와 참조기기 사이의 시간 오프셋이 발생할 경우에 위치 측정의 오차를 줄이는 ToA와 TDoA의 Hybrid 방식을 제안한다. 각각의 펄스가 직교성을 갖는 특징을 지닌 MHP(Modified Hermite Polynomial) 펄스를 이용하여 참조기기들이 각기 다른 MHP 펄스를 송수신하도록 하고 이를 통해 한 번의 MHP 펄스 송수신만으로 TDoA와 ToA 두 가지 방법을 모두 이용하여 각각의 거리를 측정하고 위치 계산을 할 수 있도록 한다. Hybrid 방식은 TDoA와 ToA 방법을 이용한 거리 측정을 반복적인 계산을 통해 실제 거리 오차가 적은 방법을 선택하여 목표기기의 위치를 좀 더 정확하게 측정할 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보였다.
자율협력주행과 C-ITS의 핵심은 통신을 통한 정보의 교환이다. 이를 위해 반드시 요구되는 것이 위치 정보를 교환하는 기술인데, 현재까지 미래 교통수단에서 요구되는 차로 수준의 정확도를 갖는 위치정보 교환 방법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 차로 수준의 정확도를 가지면서 동시에 빠르게 도로 시설물 또는 이벤트의 위치 정보를 교환할 수 있는 방법인 동적위치참조방법을 개발하였다. 이를 위해 관련 용어를 정의하고 기술에 요구되는 전제조건을 제시하였다. 또한 기술에 필요한 데이터의 논리적 포맷과 물리적 포맷을 설계하고, 데이터의 효율적인 처리를 위한 인코딩과 디코딩 알고리즘을 개발하였다. 개발된 기술의 성능을 검증하기 위해 두 개의 서로 다른 정밀전자지도를 구축하고, 검증용 소프트웨어 프로그램을 이용하여 정확도, 소요시간, 데이터 크기 측면에서 성능을 검토하였다. 그 결과, 제안된 기술은 정확도 측면에서 매우 우수한 것으로 확인되었다. 소요시간과 데이터 크기 측면에서는 다소 성능이 저하되는 것으로 확인되었으나 이는 향후 하드웨어와 ICT 기술의 발전으로 보완 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 사실적인 아바타(avata) 구현의 핵심이라 할 수 있는 입체적인 얼굴 표현을 위해, (※원문참조) 기하학적인 정보를 사용하지 않고 중첩 메쉬를 허용하는 개선된 메쉬 워프 알고리즘(mesh warp algor※원문참조)을 이용하여 IBR(Image Based Rendering)을 구현하는 방법을 제안한다. 3차원 모델을 대신하기 위해 (※원문참조) 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상들에 대해 작성된 메쉬를 사용한다. 합성하고자 하는 (※원문참조) 정면 얼굴 영상에 대해서는 정면 메쉬만을 작성하고, 반측면이나 측면 메쉬는 표준 메쉬를 근거로 자(※원문참조)된다. 얼굴 포즈 합성의 성능을 펴가하기 위해, 얼굴을 수평으로 회전하는 실제 포즈 영상과 합성된 포(※원문참조)에 대해 주요 특징점 들을 정규화 한 위치 오차를 측정한 결과, 평균적으로 양 눈의 중심에서 입의 (※원문참조)리에 대해 약 5%의 위치 오차만이 발생한 것으로 나타났다.
영상을 포함하여 다양한 방법으로 실내에서 위치를 확인하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반의 측위 또한 여러 가지 방법이 있는데, 우리는 시스템 구축 비용이 많이 들지 않으면서도 많은 서비스에 활용 할 수 있는 영상 기반의 실용적 측위 시스템에 대한 연구를 하였다. 이 시스템은 실내에 미리 설치 된 간판이나 광고 등을 식별하고 이를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 구할 수 있다. 그러나, 영상 기반의 시스템이기 때문에 같은 영상이 서로 다른 참조 대상으로 등록 될 경우, 이것을 서로 구별 할 수 없다는 단점이 있다. 실내에서는 GPS 와 같은 위성 항법 신호 수신이 잘 되지 않기 때문에 GPS 를 위치를 확인하기 위한 목적으로 사용 할 수는 없다. 그러나, 특정 지점에서 수신되는 GPS 신호가 유사한 점을 이용하면, 서로 다른 위치에 설치 된 동일한 이미지의 참조 대상을 구별 할 수 있다. 이 방법은 추가적인 비용이 들지 않기 때문에, 영상 기반의 실용적 측위 시스템의 장점을 그대로 유지 하면서 측위 성능을 더 높 힐 수 있는 방법이다.
실내위치를 찾는 방법으로 각 비콘으로부터 수신된 여러 신호들의 최대값의 상대적인 순위에 따라 비교대상 비콘과 참조위치를 동시에 일차적으로 솎아낸 후 살아남은 비콘과 참조위치 만으로 기존의 핑거프린트 방식을 적용하는 Cut-off 알고리즘을 제안한다. 이 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 오프라인 단계에서는 비콘을 실내 여러 참조위치에 설치하고 그로부터 발생되는 신호세기와 UUID를 미리 파악하여 핑거프린트 지도를 만든다. 온라인 단계에서는 우선 사용자의 이동장치에서 수신된 비콘들의 신호세기 데이터에 의거하여 앞서 만든 지도를 줄인다. 줄어든 지도를 활용하여 가장 유력한 K개의 참조위치를 파악하고 그 위치를 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 특이한 점은, 핑거프린트 지도에 기록하거나 위치를 추정하는 과정에서 고려되는 사항은 각 비콘으로부터 수신된 신호들의 최대값들의 상대적인 순위라는 점이다. 수시로 변화하는 신호세기 자체의 불안정성을 최소화하는 효과를 내기 때문에 추정위치의 정확성이 기존 방식과 차별화 되었다.
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding) 화면 내 예측에서 참조 샘플 생성의 정확도를 높이기 위해 블록의 크기와 방향성 모드에 따라 더 많은 정수 위치 참조 샘플을 이용하는 보간 필터를 추가적으로 사용하는 방법을 제안한다. VVC 표준에서 4-tap 보간 필터를 사용하는 기존의 방식에 추가로 8-tap 보간 필터를 함께 사용하여 VVC 참조 소프트웨어인 VTM(VVC Test Model) 14.2[1] 대비 평균 -0.16% 의 luma BD-rate 개선을 보였다.
본 논문에서는 색차 성분의 화면내 예측 모드인 CCLM( Cross Component Linear Model) 의 계산 복잡도 감소를 위하여 휘도 성분의 화면내 예측 모드에 따라 주변 참조 샘플 쌍을 선택적으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 67 가지 화면내 예측 모드를 3 개의 구간으로 나누고 각 구간별로 사용하는 참조 샘플 쌍의 위치를 정하여 사용하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI( All Intra) 환경에서 JEM7.0 대비 부호화 성능을 측정하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 JEM7.0 대비 Y, U, V 각각 평균 0.04%, 0.61%, 0.62% 의 BD-rate 손실 및 평균 2%, 최대 8% 부호화 시간 감소를 보인다.
본 연구의 목적은 객체지향의 개념을 도입하여 지능형 교통체계(Intelligent Transport System: 이하ITS)의 서비스를 위한 모든 공간 및 비공간 데이터를 객체화하여 이 기종 시스템 간에 상호 운용할 수 있는 방안을 연구하고, 상호운용을 위한 ITS 공간 데이터베이스의 위치참조기법을 제시하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 위치참조기법의 시스템 기본구조는 공간 및 비공간 데이터를 저장하는 데이터 저장소와 데이터를 요청하는 사용자 응용 프로그램과 질의를 담당하는 질의 오브젝트 서비스, 상호 인터페이스를 담당하는 인터페이스 오브젝트 서비스, 공간 및 비공간 또는 이미지와 같은 데이터베이스가 저장된 오브젝트 위치에 대한 정보를 제공하는 네이밍 오브젝트 서비스를 포함한다. 또한 클래스에 대한 클래스 상속관계, 속성정보 등의 클래스에 대한 반복을 처리하고, 클래스에서 사용되는 속성을 관리하기 위해서 속성의 형식과 다양한 공간데이터 처리를 서비스하는 메타데이터 관리 오브젝트 서비스와 객체들의 수정, 삭제, 교환, 추가 등을 관리하는 항구적 오브젝트 서비스로 시스템의 기본 구조를 제시하였다. 이 기본구조는 서로 다른 이기종 시스템간에 ITS의 서비스를 위한 공간 데이터를 공유하고 상호운용 할 수 있도록 함으로써 데이터 관리, 유지에 있어서 많은 용이함을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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