GPS 관측에 의해 구한 기선벡터를 이용하여 평면에서의 삼변망 조정계산에 의하여 지적측량기준점의 베셀좌표를 산출하는 소프트웨어를 개발하고 우리나라 전역 지적측량 기준점의 성과 통일에 활용하였다. GPS 관측점간의 기선 거리를 평면에 전개하는 데에는 PNU95 지오이드모델을 이용하여 지오이드면상의 거리를 산출하고, 다음으로 베셀 타원체상의 좌표에 바탕하여 구한 증대율을 적용하여 평면투영거리를 산출하였다. 우리나라 전역 지적측량기준점의 통일성과를 산출하는 데에는, 우선 자유망조정에 의해 전국 32개소 GPS 상시관측소의 베셀좌표를 산출하고, 다음으로 이들 GPS 상시관측소에다 지적측량기준점과 결합하는 망조정계산을 실시하였다. 그 결과 GPS 기선벡터를 이용하여 현재의 지적기준점 성과를 정비할 경우 전국 어디에서나 점간거리 1ppm 이내에서 일치하는 베셀좌표의 결정이 가능하였다.
이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.
하천 제방의 안정성을 평가하기 위해서는 홍수시 제방 주변의 흐름특성을 분석하는 것이 필요하다. 일반적으로 홍수시 유속은 측정된 홍수량을 이용한 단면평균유속을 이용하여 평가를 하고 있기 때문에 제방 주변의 흐름특성을 정확하게 분석하는데 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 홍수시 제방 주변의 유속을 측정하여야 하는데 접근이 어렵고 위험하기 때문에 봉부자 또는 유속계를 이용한 유속측정이 어려운 실정이다. 이와 같은 경우 제방 주변의 영상 분석을 이용한 표면영상유속계의 활용이 좋은 대안이 될 수 있다. 표면영상유속계의 경우 원거리에서도 줌을 이용하여 영상을 획득할 수 있고, 측정 시간이 짧기 때문에 제방 주변의 유속을 간편하게 측정 가능하다. 하지만 표면영상유속계(SIV)는 영상좌표와 물리좌표 사이의 좌표 변환을 필요로 한다. 종전까지는 일반적으로 8-변수 좌표 변환법이 널리 이용되었으나, 이 방법은 최소한 4점 이상의 참조점이 필요하기 때문에 수면위에 참조점을 설치해야 하는 어려움이 있다. 또한, 내삽을 하는 방법이기 때문에 참조점 내부의 점에 대해서는 비교적 정확한 변환이 가능하지만, 참조점 외부의 좌표들에 대해서는 부정확한 변환이 되는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 카메라 모형을 이용하여, 새로운 좌표 변환식을 유도하였다. 이 영상좌표 변환식은 참조점을 이용하지 않으며, 수면과 카메라간의 연직 거리와 카메라의 기울어진 각도만을 이용하여 좌표 변환이 가능한 방법이다. 참조점을 필요로 하지 않기 때문에 측량의 번거로움이 없으며, 변환식내에서 내삽을 하지 않기 때문에 영상 전체에 대해 고른 좌표 변환이 가능한 장점을 지니고 있다.
모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.
정준대응분석은 생태학에서 장소, 종 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 가장 많이 사용되는 서열화 방법 중의 하나이다. 그런데 이 방법은 표본이 바뀔 때마다 분석결과가 달라지기 때문에 종 간의 생태학적 유사성에 대한 일관된 해석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 정준대응분석에 붓스트랩 방법을 활용하였다. 이를 통해 전체 관찰 자료수에 반비례하여 좌표점의 변이가 나타나고, 붓스트랩 신뢰구간을 사용한 포함확률이 명목확률에 근사함을 확인하였다.
최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.
돈사에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이다. 이에 따라 돈사에서 돼지의 무게를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 돼지의 무게 측정을 위해 Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 정확히 측정하기 위해서는 돼지의 머리 부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 Convex-hull을 이용하여 돼지 모양에서의 오목 점과 돼지의 중심으로부터의 거리 정보를 이용함으로써 돼지의 머리를 효과적으로 탐지 및 제거하는 방법을 제안한다. 먼저, 이진화된 돼지의 이미지에서 Convex-hull 알고리즘을 수행 후, 돼지의 중심점 좌표로부터 일정 굴곡 이상의 오목 점 중 가장 가까운 점의 좌표를 획득한다. 이후 앞서 획득한 점의 좌표와 중점의 좌표 사이 일정 길이와 각도를 가지는 또 다른 점의 좌표를 획득하고, 두 점을 기준으로 돼지의 몸통과 머리를 분리하였다. 실험결과, 높은 정확도와 적은 수행시간으로 돼지의 머리를 탐지하고 제거할 수 있음을 확인하였다.
GPS 상대측위기법에 있어 고정점으로 이용되는 기준점에 과대오차가 내재되어 있다면, GPS의 우수한 성능에도 불구하고 신설점에 미치는 오차의 영향은 다양한 형태의 오차로 전파 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 신설점 선정에 기준점으로 이용될 삼각점들의 오차 분석을 위해 GPS관측을 2개의 세션으로 나누어 수행하고 기선해석과 망조정을 통해 TM 좌표를 구하고 다시 GPS관측이 이루어진 삼각망에 대해 각각의 기선을 EDM으로 관측하고 또한 현행성과를 수평거리로 환산하여 각각 거리를 비교 하였고 좌표분석은 EBM에 의해 관측된 기선을 최소제곱법의 관측방정식을 이용하기 위해 Visual Basic 6.0을 이용하여 좌표변환 프로그램을 개발하여 좌표를 산출하고 GPS 성과 및 현행삼각점 성과와 비교 분석하여 최적기준점을 선정하였다.
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.
스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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