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 논문에서는 대축척 항공 사진(1/5,000)을 촬영할 때 수신한 GPS 자료를 처리하여 결정한 항공 사진 카메라의 투영중심 위치를 이용한 항공삼각측량에 대해서 연구하였다. 항공삼각측량에 적용 가능성을 검토하기 위해 GPS자료를 처리하여 모델 조정법으로 결정한 투영중심의 위치와 비교하여 정확도 및 오차를 분석하였다. 또한, GPS 자료로 결정한 투영중심의 위치를 광속 조정법에 적용하였다. 기준국으로부터 30 km이내인 경우 L1 반송파 자료를 이용하여 결정한 투영중심 위치의 정확도는 일정하고, 4개의 기준점으로 평면(XY) 정확도(RMS)는 13 cm, 높이(Z) 정확도(RMS)는 15 cm로 수치지도 제작에 필요한 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, GPS를 항공삼각측량에 이용함으로써 경제적인 지도 제작 방안을 제시하였다.
주의가 주어진 위치에 발현되는 공간적 주의는 주의 착점으로부터 거리가 멀어질수록 점진적으로 감소한다. 이에 근거하여 지각과 단기 기억 수준에 작용하는 시각적 주의의 공간적 패턴을 조사하였다. 실험 1에서는 시야의 한 지점에 사전 단서(pre-cue)를 제시한 후 시각적 차폐를 동반한 표적 자극을 변별하는 지각적 처리 과제(perception-intensive task)와 차폐 자극이 없이 단서 위치의 항목을 기억해야 하는 기억 처리 과제(memory-intensiv, task)가 사용되었다. 지각 과제에서 표적 변별 정확도는 주의 착점에서 가장 높았고 인접한 위치에 제시된 표적일 경우 단서 위치로부터 거리가 멀어질수록 점진적으로 저하되었다. 반면에 기억 과제에서는 단서 위치에 제시된 기억 항목만이 정확히 재인되었으며 인접한 항목들에 대한 기억 재인은 우연 수준에 머물렀다. 실험 2는 지각 처리 과제에서도 객체(object) 수준의 공간적 주의가 작용함을 보여주어 기억 과제에서 관찰된 객체 중심적 주의 효과가 경우에 따라서는 지각적 처리 과정에서도 발현될 수 있음을 보여주었다. 이 결과는 선별적 주의 효과는 위치 중심적 모형의 예견에만 국한되지 않고 요구되는 정보 처리 수준의 공간적 특성에 따라 위치 중심적 또는 객체 중심적으로 융통성 있게 작용함을 시사한다.
모바일의 광범위함 보급, PDA와 같은 소형기기의 일반화로 서비스 사용자의 위치정보가 유동 적이다. 변화하는 서비스 사용자 위치와 관련된 정보서비스를 제공하는 시스템, 즉 위치기반정보검색 시스템 엘비스(LBIS)이다. 엘비스에서는 서비스 사용자들이 GPS 장비를 통해 위치를 알아낸다. 알아낸 위치를 가지고 위치기반 서비스정보를 등록하거나 자신의 위치를 중심으로한 정보 검색을 수행 할 수 있다.
이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 지리 교과 속에 공존하고 있는 다양한 유형의 지식을 고려하여 그에 걸맞는 다양한 교육 방법의 실제를 제시하였다. 지리학의 5대 주제에 따라 지리 교육에서 지식의 유형을 살펴 보면 첫째, 기술적 통제력을 확장시키려는 관심에 의한 경험-분석적 지식 중심 내용은 절대적 위치, 자연 경관 및 인문 경관의 특색, 자연 환경과 인간 생활과의 관계, 사람과 물자의 이동(교통) 및 지식과 정보의 이동(통신)으로서 거리와 운송비, 교통망, 교통 유동의 공간적 패턴, 중력 모형 내용, 지역 구분 및 학습 사례 지역 설정 등이며 개념 탐구 중심 수업 설계에 적합하다. 둘째, 어떤 행동이 지역 전통에 비추어 적절한 지를 해석하려는 관심에 의한 역사-해석적 지식 중심 내용은 관계적 위치, 자연 경관 및 인문 경관의 이해, 인문 환경과 인간 생활과의 관계, 교통과 통신 발달의 영향, 지역의 변화 등이며 문제 해결 중심 수업 설계에 적합하다. 셋째, 가치관으로부터 의식을 해방시키려는 관심에 의한 비판적 지식 중심 내용은 상대적 위치, 다양한 지방 문화, 환경 보전의 대책, 정보화 사회, 지역계획 및 지역 협력 등이며 의사 결정 중심 수업 설계에 적합하다. 본 연구에서는 실험 수업 결과에 근거하여 지리 교육에서 지식의 유형에 따른 개념 탐구 중심. 문제 해결 중심. 의사 결정 중심 수업 방법의 효율성을 강조했지만. 실제 교육 현장에서 지리 교사들은 보다 다양한 시각에서 수업 내용을 자신들의 관심 영역에 맞게 구성할 수 있음을 밝혀 둔다.
본 연구는 겉보기 비저항 측정에 포함되는 주변 철근의 영향을 파악하기 위해 단근과 복근을 매립한 콘크리트 실험체를 제작하였다. 실험체는 중심에서부터 0.03m, 0.04m, 0.05m의 위치에 단근 또는 복근을 배근하고, 겉보기 비저항 측정은 실험체별 정해진 위치까지 0.01m의 간격으로 실시하였다. 모든 실험체는 철근의 상부위치에서 겉보기 비저항이 최저치를 보였고 복근 실험체는 단근에 비해 배근 중심위치에서 낮은 측정치를 나타내며 주변 철근의 영향이 측정 결과에 반영되었음을 보였다. 또한 배근 간격이 넓을수록 철근의 위치가 명확하게 구분되는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
등가음원법은 일반적으로 실내에 위치한 음원에 의한 실내 음장을 모델링하기 위하여 원거리에 위치한 다수의 등가음원과 상대적으로 근방에 위치한 소수의 이미지음원들을 사용한다. 원거리음원은 일반적으로 실내 음장의 중심으로부터 적당히 먼 거리에 균일하게 위치시킨다. 이러한 원거리음원의 위치는 적절한 선택 여부에 따라, 계산 결과의 정확도와 이를 만족시키기 위해 필요한 음원의 수에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 등거리 상의 가상의 구형 표면에 위치시키는 기존의 방법 대신 모델링하는 실내 공간의 경계면과 닮은 꼴 형상으로 배치하여 그 영향을 조사하였다. 즉 가상의 직육면체 표면에 격자 형태로 균일하게 원거리음원들을 배치시키되, 음장의 중심으로부터의 거 리를 변화시켜가며 각 경우에 대하여 최적화 기법을 이용하여 최적의 원거리음원 위치들을 찾아내어 비교, 분석하였다.
객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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