수치표고모형(digital elevation model)으로부터 추출한 하천망이 실제를 제대로 대변하기 위해서는 정확한 하천시점을 지정하는 것이 필요하다. 그러나, 아직까지 범용적으로 활용할 수 있는 하천시점 결정 방법은 개발되지 못한 실정이다. 하천시점의 결정 방법에 관한 연구가 미비한 근본적인 이유는 실측을 통한 하천시점 자료가 매우 부족하기 때문이다. 또한 하천시점의 위치를 조사하였더라도 하천시점은 시간에 따라 변화할 수 있기 때문에 일회성 하천답사로 하천시점의 위치를 단정할 수 없다. 이 연구는 실측을 통해 하천시점 결정요인에 대하여 이해를 구하는 것을 목표로 한다. 무갑천을 대상으로 하여 네 차례(2월, 4월, 5월, 8월) 현장답사를 수행하여 하천시점 위치를 파악하였다. 하천시점의 개수와 위치가 변화하는 것을 관찰하였고, 2월부터 5월까지 하천시점은 상류로 팽창하는 양상을 보이다 8월에 하류방향으로 수축하는 형태를 나타냈다. 이러한 거동의 원인으로는 2월부터 5월까지유역 내 식생 발달이 비교적 적고 강수량이 증가하여 하천시점이 팽창된 것으로 파악되었며, 8월에는 강수량이 이전의 조사기간 보다 증가하였으나 식생이 활발히 발달하여 하천시점이 수축된 것으로 파악되었다.
강원도 가리산 일대 천연활엽수림을 대상으로 산림의 구조적 변화에 영향을 미칠 것으로 고려되는 지형적 위치와 사면방위에 따라 군집을 분류하고, 표본구 조사법에 의하여 군집 구조적 속성을 분석, 비교한 결과는 다음과 같다. 1. 계곡지역을 제외한 산복과 능선지역의 상층임관에서는 신갈나무의 세력이 가장 높게 나타났으나, 계곡지역에서 가장 높은 상대우점도를 보이는 가래나무, 능선지역에서만 높은 세력을 보이는 소나무 등에 의해 지형적 위치별 산림군집간 수종구성의 차이가 큰 것으로 파악되었다. 모든 사면방위 산림군집에서는 신갈나무가 가장 높은 상대우점도를 보이고 있으며, 공통적인 우점종들이 많이 나타나고 있어 지형적 위치별 산림군집들에 비해 수종구성의 변이가 크지 않은 것으로 파악되었다. 2. 상층임관에서는 산복지역의 종다양도가 1.96으로 가장 높았으나, 중층과 하층임관에서는 계곡지역의 종다양도가 각각 2.66, 2.77로 가장 높게 나타났다. 능선지역은 낮은 종풍부성과 균재성에 의해 모든 수관층에서 종다양도가 낮은 것으로 파악되었다. 사면방위에 따라서는 북동지역이 모든 수관층에서 가장 높은 것으로 파악되었으며, 군집간 종다양도의 변이 역시 지형적 위치별 산림군집이 사면방위 군집에 비해 큰 것으로 나타났다 3. 지형적 위치별 산림군집간 유사도는 산복과 능선지역이 가장 높게, 계독과 능선지역이 가장 낮게 산출되었으나, 전반적으로 유사도 수치가 낮아 산림군집간에는 구조적 차이가 큰 것으로 파악되었다. 반면에, 사면방위별 산림군집들은 전체 산림지역과의 유사도 뿐만 아니라 상호간의 군집간 유사도가 높은 것으로 파악되었다.
차량통신에서 지역별 CRL은 각 CRL의 사이즈를 최소화하기 위해 Full CRL을 다수의 지역별 CRL로 분할한다. 그러나 지역별 CRL은 해당 영역 내에 있는 차량의 취소된 인증서만을 포함해야 하므로 해당 영역에 있는 차량의 위치를 파악해야 한다. 따라서 분할된 영역에 속한 차량의 위치를 효율적으로 파악하는 것이 매우 중요해진다. 본 논문에서는 차량의 위치를 효율적으로 파악하고 차량의 현재 위치를 기준으로 지역별 CRL을 만드는 기법을 제안하였다. 이 기법은 WAVE 표준에 정의된 단기 익명인증서를 활용하며, 차량이 익명인증서를 리필할 때마다 생성된 단기 인증익명인증서, 차량 ID, 지역 정보를 수집하고, 이 정보들을 활용하여 지역별 CRL을 생성하고 배포한다. 그리고 네트워크에서 차량의 위치정보를 보호하기 위해서 블록체인 기술을 사용한다. 분석 결과 제안한 기법은 CRL 사이즈를 줄이고, 차량 위치 프라이버시를 보호하며, 차량의 OBU에서 취소된 인증서를 조회하는 시간을 크게 줄일 수 있다.
BLDC 전동기는 AC서보 일종으로 스위칭 소자를 이용한 인버터 회로를 통해 정류하므로 정류 시 회전자의 위치 정보를 회전자에 홀 센서나 레졸버와 같은 위치 센서를 부착하여 위치 정보를 얻는다. 위치 센서는 전동기 가격 및 크기를 증가시키고 구조를 복잡하게 만들기에 위치 검출 센서 없이 구동하는 센서리스 구동 방법이 최근 많이 연구되고 있다. 센서리스 구동 방법에 가장 많이 쓰는 방법이 역기전력을 이용하는 것이다. 역기전력을 이용하는 경우 전동기가 고속으로 회전 시 비교적 잘 적용되지만 정지 상태에 있거나 저속에서 운전 시, 역기전력이 충분히 크지 않을 경우 적용이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 BLDC 전동기의 3상 중 2상의 단자전압을 이용하여 센서리스 구동 방법을 제안한다. 정지 상태에서의 회전자 위치 파악은 DC링크 단에 전류 센서를 사용하여 초기 위치를 파악하고 한상의 단자전압을 검출하여 각 상의 여자 시점을 결정하여 초기 구동함으로써 기존의 다른 센서리스 회로의 간략화와 효율적이고 구현이 간단하며 무엇보다 가격전인 측면에서 여타의 방법에 비해 유리하다.
시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 제한된 무선 센서 네트워크 영역에서의 물리적인 현상을 사용하여 저 비용으로 객체의 위치를 파악할 수 있는 거리 비종속 위치추정 방식의 대표격인 Approximate Point in Triangle(APIT) 기법에서 발생할 수 있는 위치추정 오차를 줄일 수 있는 확장된-APIT(e-APIT) 기법을 제안한다. 구체적으로는 타겟이 존재하는 영역 추출을 위한 새로운 테스트 방법을 제안하고, 이를 이용해 APIT에서 발생활 수 있는 영역 판단 오류를 최소화 시킨다. 또한 타겟의 주변 환경 정보를 이용하여 추정된 영역을 좁힘으로써 위치추정 오차를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안하는 확장-APIT 방식을 사용할 경우 기존의 APIT 방식을 사용할 경우보다 위치 추정의 정확도가 현격히 향상될 수 있는 것으로 파악되었다.
최근의 기계 가공시스템은 가공기능이 고밀도로 압축되어, 작업자가 진행중인 가공상태를 단시간 내에 파악하기 어려울정도로 복잡하다.그러나 단위 기계별로 공정의 복합화와 자동화가 꾸준히 추진되어 가공기당 투입 작업인원 을 감소시키으로써 생산성을 증가시키고 있다. 이와 함께 작업자의 관리 영역은 오히여 증가해서 여러 대의 기계를 동시에 관리하게 되어, 그 중에 한 기계가 갑자기 이상동작을 일읠 경우 즉각적인 원인파악과 조치를 취하기가 매 우 어렵다. 그래서 요사이 작업자의 이상상태 파악을 위해 감시시스템을 설치하여 즉시 원인을 파악할수 있도록 하고 더 나아가서 자동제어 기능을 추가해서 실시간으로 이상상태를 보완,보정하도록 시도하고 있다. 본 연구에서는 공작기계의 신뢰성있는 열변형 예측을 위해 온도센서의 부착 위치를 최적으로 결정하는 방법을 일점센서와 다점 센서일 경우로 나누어 제시하였다.
차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
최근 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 GPS(Global Positioning System)를 통합함으로써 지표의 지형지물 및 현상과 실시간 물체의 이동상황 등의 위치정보 파악이 가능하게 되었다. 그러나 GPS에 의한 실시간 물체의 이동상황 및 위치정보는 데이터를 수신 받는 시스템에서만 구현되는 단점이 있어 원거리에 있는 업무관리자에게 신속한 정보전달의 어려움과 업무의 효율성등 여러 가지 상황을 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 최근 정보통신 기술의 발달로 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터가 서로 정보를 공유할 수 있도록 네트워크 화되는 정보통신 기술을 기반으로 GIS와 GPS, 무선통신시스템과 네트워크를 통합함으로써 원거리에 있는 업무관리자에게 실시간으로 물체의 이동상황 및 위치정보의 파악이 가능한 통신시스템의 설계와 정보전달을 신속하고 원활하게 수행할 수 있는 통합정보 구현시스템을 개발하는데 목적이 있다.
다변측량법은 위치가 알려진 3개 이상의 지점으로부터 대상까지의 거리 정보를 바탕으로 대상의 위치를 계산하는 기법이다. Real Time Locating Systems (RTLS) 에서는 대상의 위치를 파악하기 위해 다변측량 기법을 주로 사용하는데, 이를 위해서는 리더와 대상과의 거리 정보가 3개 이상 필요하다. 그러나 항만 환경처럼 시설물 설치가 어렵고 장애물도 많은 넓은 지역에서는 음영지역이 다수 존재하여 이러한 조건을 항상 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 다변측량이 불가능한 적은 수의 거리 정보만으로 대상의 위치를 파악할 수 있도록 대상의 동선 정보를 이용하는 동선 정보 기반의 측위 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 최소자승법만을 사용했을 때보다 평균 측위 오차가 약 3m, 표준 편차가 6m 줄었으며, 측위 성공률이 4.6 배 이상 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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