위성 영상의 위치 정보를 확인하기 위해서는 위성 영상과 함께 위성 위치 및 위성 자세 정보가 필요하다. 위성 위치 정보는 GPS 수신기에서 제공하는 위성 위치 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 위성 자세 정보는 별센서에서 제공하는 위성 자세 정보 또는 제어 시스템에서 제공하는 위성 자세 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 이 때 위성 영상의 위치 정보를 정확하게 계산하기 위해서는 위성 위치 및 자세에 대한 정확한 시간 정보가 필요하다. 본 연구는 위성 영상의 위치 정확도 향상을 위해 위성 설계시 고려해야 할 사항과 위성에서 제공하는 위성 영상, 위성 위치 정보, 위성 자세 정보를 이용하여 위성 영상의 위치를 계산하는 방법을 기술하였다. 본 연구 결과는 위성 영상의 위치 정확도와 관련된 성능 지표를 가지고 있는 저궤도 위성의 설계 및 검보정에 유용할 것으로 예상된다.
시간과 장소에 구애받지 않고 실시간으로 정보를 전달받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래함에 있어서 실시간으로 움직이는 대상물의 위치를 알아내는 기술은 가장 근본적이며 필수적인 요소라 할 수 있다. 추측항법(Dead Reckoning)은 움직이는 대상물에 외부의 도움 없이 자신의 방향각과 가속도, 시간을 관측할 수 있는 관성항법장치(Inertial Navigation System)를 장착하여 이전의 위치 정보를 바탕으로 현재의 위치를 관측하는 방법이다. 또한 RFID(Radio Frequency IDentification)는 이러한 유비쿼터스 근거리무선통신의 핵심 기술로서 본 논문에서는 RFID에 기반한 위치 결정 시스템에 실시간 변화하는 대상물의 위치를 예측하기 위해 추측항법과 칼만필터(Kalman-filter)의 개념을 적용시켰다. 또한 RMSE(Root Mean Square Error)값을 통해 칼만필터의 적용에 따른 정확도의 향상과 각 디자인 요소들의 변화에 따라 위치의 정확도가 어떠한 변화를 갖는지를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 칼만필터를 적용했을 때 이전보다 RMSE값이 현저히 작아지는 결과를 통해 위치의 정확도가 크게 향상되는 것을 확인하였다. 또한 RFID의 탐지 범위는 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있는 주된 요소가 아니며, RFID 탐지 범위의 표준편차가 작을수록 위치 정확도는 높아지고, RFID 태그의 탐지 확률이 높을수록 RMSE 값의 변동이 작은 안정된 시스템을 갖으며 위치의 정확도 또한 높아진다는 것을 확인하였다.
위치기반서비스는 사용자에게 부가 가치를 제공하기 위해 이동통신망으로 위치를 정확하게 파악하고 각종 정보를 이용하여 이를 활용하는 통합 서비스를 가리키며 이러한 서비스의 핵심기술은 위치를 찾아내는 기술이다. 따라서 본 논문에서는 위치기반서비스에 이용되는 전파신호를 이용한 측위 기법에 대하여 소개하고 최신 스마트폰의 위치 측정 원리와 위치 측정 정확도를 분석하였다. 분석결과를 토대로 사용자의 안전을 향상시키기 위한 개선방향을 제시하였다.
현재 상용화 되어 있는 위치 추정 시스템은 높은 정확도로 다양한 서비스에 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 위치추정 시스템은 실내에서 완벽하게 설치하지 않을 경우 위치 추정 정확도가 매우 좋지 않은 경향을 보인다. 본 논문에서는 Location Fingerprint 기법을 활용하여 완벽하게 설치되지 않은 위치 추정 시스템으로부터 얻은 위치 정보를 보정하여 객체의 위치 정확도를 향상시켜 설치비용을 최소화할 수 있는 실내 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 우수한 위치 정밀도를 제공하는 UWB 기반의 Ubisense 시스템을 활용하였다. 결론적으로, 본 논문에서는 위치 추정 시스템에서 측정한 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 스테레오 환경에서도 정확한 음원 위치 추정이 가능한 방법을 제안한다. 기존의 음원 위치 추정 방법은 방향성을 가지고 있는 주성분 신호와 방향성이 없는 주변 성분으로 구성된 스테레오 환경에서만 음원의 위치 추정이 가능했다. 그러나 현재 제공되고 있는 스테레오 신호는 방향성을 가지는 다수의 음원으로 구성되어있고, 기존의 음원 위치 추정 방법으로는 정확한 음원 위치 추정이 어렵다. 이와 같은 문제 때문에 다수의 음원을 분리한 뒤, 음원의 위치를 추정하는 방법이 제안되었다. 그러나 음원의 분리 과정에서 생기는 분리 오차가 커서 음원 위치 추정이 정확하지 않다. 이에 본 논문에서는 정확한 음원 위치 추정을 위하여 음원 분리와 음원 위치 추정이 통합된 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음원 위치를 기존의 방법보다 정확하게 추정하는 것을 확인할 수 있었다.
분진, 소음, 진동 등 열악한 환경을 가진 지하구조물 건설현장에서는 작업자의 위치추적 및 원활한 감독자의 작업 전달과 함께 위험사고 발생 시 신속한 건설현장의 작업자 구출 등을 위한 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 MEMS INS와 기압센서를 이용하여 지하공간 작업자들의 위치정보를 확보하기 위해 건설현장 테스트를 실시하였고, 검출된 결과를 바탕으로 위치 및 표고에 대한 정확도 분석을 수행하여 그 활용성에 대한 검증을 하였다. 연구수행결과 4km 구간에 대하여 작업자의 수평위치정확도는 10m 이내로 발생하였으며, 수직위치정확도의 경우 4m 이내로 층간 구분이 가능한 수준까지 위치정확도를 확보할 수 있어 지하구조물 건설현장에서의 활용성이 충분한 것으로 분석되었다.
국내 1:1,000과 1:5,000수치지도의 제작이 완성단계에 이르고 다양한 목적에의 활용이 예상됨에 따라 제작된 수치지도의 위치정확도가 주요한 이슈로 부각되고 있다. 제작자의 측면에서 뿐만 아니라 사용자의 측면에서도 수치지도의 위치정확도는 사용목적에 따른 판단의 기준으로 중요한 의미를 갖는다. 기존 수치지도 위치정확도 측정방법은 대부분 표본점의 추출에 의한 통계량 분석에 기초하고 있으며, 최근에 소개된 선형사상의 위치정확도 측정방법도 실폭으로 표현되는 국내 수치지도 도로사상의 정확도 측정에는 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 1:5,000 수치지도의 도로사상에 대한 위치정확도를 측정할 수 있는 방법과 절차를 개발하고 모든 과정을 상용 GIS 소프트웨어를 이용하여 구현하였다. 또한 사례지역으로 서울시 강남구 일부지역을 선정하여 도로사상의 위치정확도를 분석하였다.
위치정보를 측정하는 기술은 고대 별들의 위치를 이용한 방법으로부터 나침판, 소형의 무선 기지국을 이용한 beacon방식 그리고 현재 인공위성을 이용한 방법에 이르기까지 획기적인 발전을 거듭해 왔다. 예로부터 위치정보는 매우 중요한 군사 전략기술에 속하였으며, 현재 미국에서 운영되고 있는 GPS(Global Positioning System)도 군사목적으로 개발된 것이다[1]. 과거에는 정확한 항해를 위해서 위치가 고정된 별을 중심으로 현재의 위치를 계산하였으나, 지금에 와서는 인위적으로 쏘아올린 별 즉, 인공위성에 의해 위치 정보를 얻게 되었다. 이는 정확도면에서 엄청난 발전을 이루었다. 이렇듯 위치정보의 획기적인 발전을 가져오게 한 원동력인 GPS와 GPS를 이용하여 위치정보의 정확도를 개선한 여러가지 방법에 대하여 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 자료형태 및 전처리수준이 다른 위성영상자료를 이용하여 전처리수준에 따른 외부표정요소의 최적다항식형태와 위치결정정확도를 파악하고, 지상기준점의 획득방법 및 획득방법에 따른 3차원 위치결정정확도를 분석함으로서 SPOT 위성영상을 이용한 3차원 위치결정이론 및 프로그램을 개발하고 위치결정의 정확도를 향상시키는데 목적이 있다. 본 연구수행 결과 각 전처리수준에 대한 외부표정요소의 최적다항식형태(수준 1B; 15변수, 수준 1AP, 1A; 12변수)를 결정할 수 있었으며, 전처리수준에 따른 위치결정 정확도분석에서는 수준 1AP 위성사진의 정확도가 가장 좋았으나, 수치영상인 수준 1A도 유사한 정확도를 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 지상기준점의 획득방법이 다른 수준 1A 수치영상의 3차원 위치결정 정확도를 분석한 결과, 지상기준점의 정확도가 양호한 경우 부가매개변수의 도입만으로 정확도 향상률이 큰 반면 지상기준점의 정확도가 저하되는 경우 부가매개변수의 도입만으로 정확도가 크게 향상되지 않아 조정체계에 과대오차소거이론이 포함된 동시조정이론을 적용함이 바람직함을 알 수 있었다.
실내에서 위치를 추정하는 연구는 다양한 분야에서 필요하다. 실내에서 위치를 추정하는 방법은 하드웨어를 이용하는 방법과 하드웨어를 이용하지 않는 방법으로 나눌 수 있다. 하드웨어를 사용하는 방법은 정확도가 높지만, 하드웨어 설치비용이 든다는 단점이 있다. 반대로 하드웨어를 사용하지 않는 방법은 설치비용이 들지 않지만, 정확도가 떨어진다. AR 게임을 위한 위치추정에 제일 중요한 목표는 정확도를 높이는 것이다. 위치를 추정하기 위해서는 Perspective-N-Point (PnP)의 해를 얻어야 한다. PnP 문제의 해를 구하기 위해서는 위치를 추정하고 싶은 공간의 삼차원 좌표와 그 공간에서 찍은 영상이 필요하다. 삼차원 좌표와 매칭 되는 이차원 좌표 6쌍을 통해 위치를 추정할 수 있다. 해의 정확도를 높이기 위해 어떤 점들을 선택하면 정확도가 높아지는지 확인할 비공면도(non-coplanarity degree)를 추가로 사용할 것을 제안했다. 점 6개 이상인 상황에서 비공면도가 커질수록 위치추정 정확도가 높아질 확률이 높다. 제안한 방법의 장점은 모든 기존 위치추정 방법에 적용할 수 있다는 것과 하드웨어를 사용하여 위치를 추정하는 것보다 더 높은 정확도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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