연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.
본 연구에서는 구축된 GIS 폴리곤 데이터의 위치정확도를 측정할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 그리고 기존까지 개별 방법에 의한 위치정확도 측정 방법을 개선하여 개별 방법들을 연계 이용함으로써 위치오차의 발생 유형까지 분석할 수 있는 가능성을 제시하고자 하였다. 방법론을 실제 실험지역에 적용하여본 결과, 실험대상지역에 대하여 위치정확도의 측정이 가능하였고, 또한 각각의 지수 연결(방법론 연결)을 통하여 위치오차의 발생원인(유형)을 분석할 수 있었다. 궁극적으로 방법론의 적용가능성을 확인할 수 있었다. 그러나 방법론의 타당성을 확보하기 위해서는 각각의 기준 수치에 대한 보완 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.
정보 유통단계를 준비하고 있는 국가기본도 수치지도는 각종 정확도 저해요인에 의해 품질에 대한 신뢰성 문제가 대두되고 있는 실정으로 다양한 작업방법과 단계에 의해 제작된 기존 수치지도에 대한 위치정화도의 검증 및 평가가 요망되고 있다. 본 연구에서는 국가기본도 수치지도제작 사업을 통해 기 제작된 1:1,000 및 1:5,000 축척의 수치지도를 대상으로 제작단계와 방법에 따른 위치정확도 분석을 통해 기존 수치지도의 정확도 한계를 규명함으로써 고품질의 수치지도 제작을 위한 기반을 조성하고 국가기본도 수치지도정보의 신뢰성 및 활용성 증대에 기여하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행 결과, 축척별 기 제작 수치지도의 수평위치 및 수직위치정확도 한계를 파악할 수 있었으며, 제작방법 및 자료레이어별 위치오차 요인을 규명하므로써 향후 수치지도의 수정 및 갱신 시 정확도 개선에 기여할 수 있음을 알 수 있었다.
GPS는 지구 중심으로부터 GPS 위성의 거리와 위성과 관측자사이의 의사거리(pseudorange)를 이용해서 위치를 결정하는 시스템이다. 1993년 6월 12일 연세대학교에서 3시간동안 관측하여 연세대학교의 위치를 구하였다. 이 위치는 WGS-84 타원체이므로 Bessel타원체로 좌표변환하였다. 위치를 결정하기 위해서는 정확한 위성의 위치와 의사거리에 미치는 잡음(noise)을 제거해야 한다. GPS 위성의 위치 결정에는 지구 비대칭중력항에 의한 섭동, 태양, 달에 의한 섭동, 태앙 복사압에 의한 섭동, 지각, 해양의 조석력에 의한 섭동, 태양빛의 지구 반사도(albedo)에 의한 섭동을 고려해야하며 이를 위해서 위성의 Telemetry를 분석하여 구해 보았다 의사거리의 잡음중 가장 큰 요소인 이온층, 대류층에 의한 지연(delay)에 대해 연구 하였고 각각 Kiobuchar모델, Hopfield모델을 써서 보정을 하였다. 자료 처리를 P모델, PV모델을 만들어 칼만 필터에 적용하였고 RV모델이 P모델보다 더 정확하였나, 위치 결정의 정확도를 알아 보기위해서 국립 천문대부설 GPS관측소에서 결정한 위치와 비교,분석하였다.
본 논문은 ZigBee 기술을 이용하여 실내 위치 인식 알고리즘을 설계하고 구현하였다. ZigBee의 가장 큰 장점은 RFID, 적외선, 초음파 기술 등과 비교하여 저전력으로 오랜 시간 동안 사용할 수 있으면서도 가격이 저렴하다는 것이다. 본 논문은 ZigBee를 이용한 위치 인식 기술에 RSSI와 삼각 측량법, 그리고 다수의 데이터에서 정확한 RSSI값을 선택하는 알고리즘을 설계하였고, 위치 인식의 정확도를 높이는데 초점을 두었다. RSSI값을 미리 실측하여 Curve Fitting을 이용하여 각각의 고정 AP마다 RSSI와 거리의 관계식을 산출하여 위치 계산에 사용하였다. 또한 실제 위치 인식 시스템을 기존의 삼각 측량법만을 사용하는 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 각각 구현하였다. 또한 모의실험을 통해 실제 모바일 노드의 위치와 측정된 위치의 오차율을 비교하여 성능을 측정하였다. 모의실험을 통해 성능을 비교하여 모바일 노드의 위치 인식 오차율을 줄이고, 정확도를 향상하였다.
본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추정 시스템에서 위치 오차를 보정하여 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 다중 노드의 RSSI값을 이용하여 삼변 측량을 사용하여 위치를 추정할 때, 추정 좌표들 집합의 외곽선을 이은 다각형의 무게중심 알고리즘을 활용할 경우 상대적으로 큰 오차가 발생되는 특이점을 제거하여 무게중심을 구하여 정확도를 향상하는 방법을 제안한다.
본 논문은 실내 위치 인식을 위하여 ZigBee 이동 장치의 위치를 측정하였으며 Bayesian Markov 위치 추론 기법을 적용하였다. 정확도 분석을 위해 기존의 지도 기반의 위치 인식 기법과 비교하였는데 이 기법은 이미 지정된 위치에서의 RSSI 데이터를 데이터베이스화하여 참조하도록 하는 반면 Bayesian Markov 추론 방법은 시간, 방향, 거리의 변화에 영향을 받았다. 이 두가지 방법에 따른 측정은 지그비 모듈을 사용하여 RSSI를 측정한 결과를 토대로 이루어졌으며 그 결과 실내에서의 RSSI와 거리와의 관계로 접근하는 것이 바람직하며 Bayesian Markov에 의한 분석결과 기존의 지도 기반 위치 인식 기법에 비하여 높은 정확도를 보여주었다. 결과적으로 기존의 지도 기반 위치 인식 기법은 사전에 환경 요인에 대한 설정을 해주어야 하고, 보다 낮은 정확도를 가지고 있으므로 환경 변화가 잦은 실내에서는 부적합하다고 생각된다.
이 논문에서는 육상교통 환경에서 GPS 가시 위성의 수가 부족할 경우 사용자 위치 결정 성능 향상을 위해 시각도움정보를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. GPS를 이용하여 정확한 위치를 구하기 위해서는 위성으로부터 송출된 신호가 수신기까지 도달하는데 걸린 시간을 정확히 구하는 것이 가장 중요한다. 이를 위하여 위성과 수신기 간의 시각이 정확히 동기가 되어야 하지만 대부분 저가 발진기를 사용하는 수신기의 측정치에는 수신기 시계오차가 포함되어 있다. GPS 측정치로부터 정확한 위치결정을 위해서는 수신기 시계 오차가 고려되어야 하기에 최소 4개의 위성이 필요하지만 건물, 차량, 나무 등의 장애물의 영향을 받는 육상교통 환경에서는 4개 미만의 위성이 관측되는 경우가 종종 발생한다. 이러한 경우 정상적인 방법으로 수신기 시계오차가 계산되지 않아 위치 결정 성능이 떨어지게 되므로, 시각도움정보를 활용하여 위치 결정 성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법의 시각도움정보는 가시 위성이 4개 이상의 경우 결정된 수신기 시계오차를 수신기 시계 고정법을 적용하여 생성하였다. 가시 위성수가 3개로 결정된 위치 결과와 시각도움정보를 적용하여 결정된 위치와의 비교를 통해 위치 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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