본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
모바일 위치기반 서비스는 화면형태에 따라 지도, 조감화면, 사진 이미지, 현장영상 기반으로 구분 된다. 이 중 증강현실로 대표되는 현장영상 기반의 화면형태는 현재 사실적인 화면을 통해 현장감을 제공함으로써 사용자에게 가장 감성적으로 어필을 하고 있지만 이를 이상적으로 구현하기 위해서는 매우 정교한 패턴 매칭 방식 알고리즘이 요구되고, 서비스 지역이 사용자의 실제 위치 주변으로 제약되는 한계를 가진다. 본 논문에서는 미러월드의 도입을 통해 이러한 문제를 해결하는 위치 기반 서비스를 제안하고 시제품을 제작한다. 제안하는 서비스는 미러월드 데이터와 연계하여 매칭 알고리즘이나 사용자가 서비스 대상 지역에 있어야 하는 한계 없이 사용자에게 해당 지역을 사실적인 영상을 통해 현장감을 효과적으로 줄 수 있다.
최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.
본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.
군 지형분석지도의 속성데이터 타입은 DIGEST의 FACC를 사용하고 있어 다른 타입의 속성데이터를 사용하고 있는 국내 주제도를 활용하는 것은 한계점이 있다. 그러나 군 현장에서는 국내의 주제도를 활용하고자 하는 시도들이 있지만 연구가 충분치 않다. 그래서 군 지형분석지도 제작에 필요한 속성 데이터와 국내 주제도와 속성을 매칭을 하여 정의하였고 FM 5-33에 정의된 야지기동로 분석방법에 따라 분석을 하였다. 그러나 지형분석지도 중 식생도에서 수목의 종류에 대한 데이터는 있지만 수목의 직경은 없었다. 수목의 직경은 군 (궤도)차량들이 일정한 직경까지 극복할 수 있기 때문에 분석 시 필요한 요소이다. 본 논문에서는 1:5000 임상도의 수목의 영급을 활용하여 임분수확표에 있는 일부 수목의 직경과 이외의 수목 직경은 경급을 활용하여 수목의 직경을 산정하는데 중점적을 두고 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 논리모델을 통해 다문화학생 멘토링 사업의 효과를 검증하는데 있다. 연구대상은 2014년 다문화 멘토링 사업에 참여한 I 대학교 멘토 40명에게 논리모델의 투입, 활동, 산출, 성과 등 네 단계에 따라 구성된 혼합형 질문지로 조사하여 내용분석 및 분류분석을 활용하여 자료를 분석하였다. 연구결과 첫째, 투입단계에서 멘토링 프로그램 홍보, 선발과정, 매칭 방법, 사전교육, 활동비 등에 대해 대부분 적당하다고 응답하였다. 둘째, 활동단계를 보면 멘토와 멘티의 첫 만남은 교사와 함께 이루어진 것으로 나타났다. 그리고 멘토링 활동은 80%가 학습지도로 진행되었으며, 인성지도와 체험활동이 부족한 것으로 나타났다. 셋째, 산출단계에서는, 대부분의 멘토가 멘토링 활동 시간, 기간, 장소가 적당하다고 응답했다. 마지막으로, 성과단계는 멘토와 멘티의 인지적, 정서적, 행동적 측면에서 향상된 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 멘토링 사업에 대한 체계적인 효과 검증이 가능하고, 향후 진행하게 될 사업을 위한 개선점을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
위치기반 서비스와 융합 관제시스템의 활용 가치가 높아지면서, 스마트폰과 같이 영상촬영, 무선통신, GPS, 전자지도 등과 같은 다양한 기술이 통합된 형태로 활용하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트폰은 영상정보, 위치정보 등을 웹서비스를 통해 통합하여 송수신하기에 적합하지만, 그 정보들이 위 변조되어 사용될 경우 악용될 소지가 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰에서 수집 및 전송되는 영상정보와 이미지 파일의 EXIF에 저장되는 위치정보에 대한 무단 변경 및 전송 실험을 수행하고, 데이터 검증을 위한 기술들을 조사하였다. 더불어 지오코딩을 이용한 좌표-주소매칭분석, 워터마킹, 암호화 등을 고려한 보안관제 프로토타입을 설계했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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