본 연구에서는 정밀시비를 위한 전자지도 작성 시스템을 개발하고, 질소 시비량 지도를 작성하였다. 개발된 토양 유기물 함량 계측 센서는 0.07%~7.96%가지의 토양 유기물 함량을 $R^2$= 0.85, SEP=0.72, bias=-0.13으로 계측할 수 있었으며, 작성된 시비량 지도를 이용한 시비는 58.7%의 정확성을 보였다. 시비량 지도에 의한 정밀시비는 획일적인 시비의 정밀시비 30.5%에 비해 91%의 정확성 향상을 보였다. 그러나 개발된 센서의 오차로 인하여 유기물 함량 등급 분류 간격이나 격자 간격 면에서 세분화된 지도는 작성할 수 없었다. 좀 더 정확하고 세분화된 시비량 지도 작성을 위해서는 오차 범위가 작은 정밀한 센서의 개발이 요구된다. 또한 토양 유기물 센서뿐만 아니라 다른 토양 상태를 계측할 수 있는 센서들이 개발된다면 다양하고 정확한 시비량 지도를 작성할 수 있을 것으로 판단된다. 작성된 전자 지도는 농작업의 의사결정에 도움을 주며, 빠른 처방이 가능할 것이다.
본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.
홍수범람지도는 치수 대책 수립 등 다양한 목적으로 국내 주요하천에서 작성되고 있으며 범람 구역의 정확도를 높이기 위한 노력이 다각도로 수행되고 있다. 최근, 공간적으로 매우 정밀한 LiDAR 측량 성과를 기반한 DEM을 이용하거나 2차원 혹은 3차원 수치모델링을 적용하여 범람지도의 정확성 및 적용성이 획기적으로 개선되고 있다. 또한, 범람구역의 불확도에 관련된 연구도 다수 수행되고 있다. 그러나, 이러한 성과는 정밀 DEM 자료가 가용하거나 치수의 중요도가 높은 국가하천 지역에 국한되고 있으며 중소하천을 포함한 국가 전체 홍수지도 작성은 여전히 제한적으로 수행되고 있다. 중소하천의 경우, 공간해상도 및 정확도가 낮은 DEM과 1차원 모델링에 기반하여 범람지도의 신뢰도가 여전히 낮은 실정이다. 또한, 홍수지도 작성 기법은 비교적 잘 알려진 상황이나 작성 과정은 상당한 시간이 필요한 작업으로 지도 작성 시 실무에서 많은 비용과 시간이 소요되고 있어, 결과적으로 중소하천을 포괄한 홍수범람지도 작성에 장애요인으로 작용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 하천기본계획에서 확보될 수 있는 하도단면 측량 등 표고 측량 성과를 활용하여 공간 해상도가 상대적으로 낮은 DEM을 정교화 및 상세화할 수 있는 개선기법 및 복잡한 범람지도 작성과정을 자동화하여 작성 소요시간을 현저히 줄일 수 있도록 하는 GIS 기반의 홍수범람지도 작성 자동화 툴을 개발하였다. 개발된 GIS 기반의 자동화 툴은 AIM(Automated Inundation Mapping tool)로 명명되었으며 ESRI사의 ArcObjects를 활용하여 개발되어 ArcGIS 기반으로 운영되며 현재 HEC-RAS 홍수위 자료가 입력자료로 작동되도록 설계되었다. 개선된 DEM과 AIM은 시범적으로 제주도 한천 하류에 적용되었으며 2007년 태풍 나리 시 발생한 범람흔적도와 비교했을 때 기존 방식에 비해 범람지도의 정확도와 작성시간(10초 가량 소요)이 상당부분 개선되었다.
지도작성은 이동로봇의 주행 및 위치추정을 위해 반드시 필요한 요소이다. 이러한 지도작성에는 격자지도와 토폴로지컬 지도의 두 종류가 있다. 격자지도는 전체 환경을 작은 격자로 나누어 각각에 점유되어 있는 확률간을 부여함으로써 지도상의 모든 메트릭(metric) 정보를 나타내는 반면에, 토폴로지컬 지도는 메트릭 정보를 가짐으로써 위치추정을 가능하게 하는 노드와 이를 연결하는 에지로 표현된다.(중략)
본 논문에서는 로봇 위치 예측 기반을 둔 ICP 알고리즘을 이용한 지도를 작성한다. 제안한 방법은 데드레크닝으로 로봇 위치를 예측하고 ICP 알고리즘으로 지도를 작성 한다. 기존 방법은 기준데이터와 새 데이터의 센서 값만을 이용하여 로봇의 위치와 지도를 작성한다. 기존 방법은 현재 데이터와 기준 값과의 간격의 차이가 조금만 멀어져도 보정하기가 어렵다. 하지만 제안한 방법으로 지도를 작성할 경우에는 지도의 틀어진 정도가 기존 방법으로는 지도를 보정 할 수 없지만 제안한 방법은 지도 보정을 할 수 있음을 실제 실험을 통해 나타내었다.
수치지도의 지리조사 기준은 80년대 후반 수치지도 전산화 작업이 국토지리정보원에서 시작되면서 건설부령으로 작성되어 몇 차례 수정이 되어 온 수치지도작성작업규칙과 내규에 의하여 작업되고 있다. 그러나 수치지도작성 작업지침은 수치지도 1.0을 기준으로 하고 있어 수치지도 2.0과 기본지리정보 등이 종이지도에서 수치지도 개념으로 제작환경변화가 발생하여 현재의 현지조사 기준에 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 수치지도의 지리조사 작업기준을 정립하기 위하여 작업규정, 속성자료, 관련자 설문 및 면담을 수행하여 문제점을 분석하였고. 적합한 수치지도 지리조사 작업기준을 제시하였다.
이 연구의 목적은 의사소통 능력 중심의 영어교육을 하기 위하여 특별히 한국인들이 영어를 발음할 때 나타나는 문제점들을 살펴보고 보다 정확한 영어발음을 낼 수 있도록 교육할 수 있는 지도안을 작성해 보고자하는 것이다. 먼저 한국인을 위한 영어발음교육의 특성과 제문제를 살펴보고, 보다 효과적인 발음지도를 위해 구체적인 발음지도 목표와 그 목표에 맞는 발음지도 법을 알아보았다. 발음지도 목표로는 우선, 영어를 모국어로 하는 사람들이 알아듣고 이해할 수 있는 정도의 발음을 갖추도록 하며, 이를 위해 (1)영어자,모음 식별 청취 및 발음, (2)올바른 강세와 억양 식별 및 구사, (3)연음 및 기타 주요 발음 현상 식별 및 구사 등을 지도하되, (1)보다 (2)와 (3)을 보다 집중적으로 지도 할 것을 제시하였다. 아울러 이들 각각의 내용을 보다 효과적으로 지도하기 위하여 의사소통 능력을 중심으로 한 여러 가지 지도법과 학습활동들을 소개하였다. 또한 교육한 내용에 대한 평가의 중요성을 강조하고 그 방법을 제시하였고, 보다 실용적인 발음지도안을 작성하기 위한 교사교육과 작성된 발음지도안의 활용이 필요함을 강조하였다.
최근 이상기후로 인해 다양한 원인으로 홍수가 발생하고 있으며, 이에 대한 대책으로 가상의 강우 시나리오에 대한 침수예상도가 작성되어 해당지역의 주민들에게 정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 침수예상도가 나타내는 모든 지역에 대해 예산을 투자하여 대비를 할 수 없는 실정이다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 제방에 대한 수리학적, 지반공학적 위험도, 제방 자체의 성질과 특성을 반영한 취약도를 포함하는 제방 리스크 지도를 작성하여 외수범람에 대한 안전도를 등급화 하였다. 그 결과 침수예상도를 작성하는데 있어 제방 리스크 지도에서 등급이 높은, 즉 리스크가 높은 제방에 대한 재해대책을 수립하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 안성천 유역을 대상으로 제방 리스크 평가를 실시하고, 작성된 제방 리스크 지도를 바탕으로 제방의 붕괴 및 월류시나리오에 대해 1차원 외수범람 해석 및 2차원 침수해석을 실시하여 침수예상도를 작성하였다. 또한 기존의 침수예상도는 침수심에 대한 위험도만을 구분하여 나타내고 있지만, 본 연구에서는 다양한 요소에 대한 침수예상도를 제시함으로써 연구결과물이 재해예방 및 재해경감대책 수립을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 고에서는 이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(Simultaneous Localizaton and Mapping;SLAM) 기술에 대하여 다룬다. 이동로봇의 SLAM을 위하여, 로봇과 랜드마크의 상태를 상태공간 영역에서 같이 기술하는 방법과 센서로부터 입력된 정보를 이용하여 로봇이 상태를 추정하는 기법을 소개한다. 실제 로봇을 통한 예제를 통하여 로봇의 상태와 특징점을 동시에 추정하는 것을 보여준다.
이동로봇의 주행을 위한 초음파 센서 만에 의한 기존의 베이지안 지도 작성법은 초음파 센서 빔의 퍼짐 특성 등에 의해 굴곡이 많은 환경의 경우 양질의 지도가 형성되지 못한다. 이러한 문제의 개선을 위해 본 논문에서는 적외선 센서를 설치하여 초음파 센서 빔의 각 영역에서의 장애물에 대한 정보를 획득하고, 이 정보를 이용 퍼지 추론시스템에 의하여 초음파 센서에 의한 정보의 신뢰도를 구하여 베이지안 지도 작성법에 의한 결과에 융합시킴으로써 보다 정확한 환경 지도를 작성하는 방법을 제시하였다. 또한, 퍼지 추론 시스템을 최적화하기 위하여 유전 알고리즘을 사용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 실험에 의해 제안된 방법이 굴곡이 많은 환경의 경우 기존의 방법 보다 정확한 지도 작성이 가능함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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