• 제목/요약/키워드: 지도작성 알고리즘

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GPS 측량시스템을 이용한 GIS 커버리지 맵 구현 (GPS Implementation for GIS Coverage Map)

  • 임삼성;노현호
    • 한국측량학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.197-203
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    • 1999
  • GPS의 이동측량 방법을 사용하여 위치정보와 속성정보를 취득하는 경우, 대상지의 지형학적 위치와 여러가지 오차요인에 의해 이상점이 발생하게 된다. 본 연구에서는 절사평균 방법과 1차 미분을 이용한 이상점 검출 알고리즘을 작성하고, 선형보간법과 다항식보간법을 사용하여 이상점 보간을 하였다. 또한 정확하게 보간된 데이터를 이용하여 국도 30 km구간에 대해 수치지도를 제작하였으며 수치지도를 제작하는 과정에서 발생될 수 있는 문제점들을 고찰하고 문제점들의 해결을 통해 정확한 GIS 커버리지 맵을 작성하였다.

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3차원 심볼을 활용한 3차원 수치지도 제작에 관한 연구 (Construction of 3D Digital Maps Using 3D Symbols)

  • 박승용;이재빈;유기윤;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.417-424
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    • 2006
  • 최근 몇 년 동안 많은 연구에서 3차원 수치지도를 효율적으로 제작하기 위한 방법론들이 제시되어 왔으나 3차원 수치지도를 제작하는 과정은 아직도 많은 부분들이 수작업이나 반자동 기법에 의존하고 있다. 이는 3차원 수치지도의 제작 및 표현에 많은 시간과 비용을 소요시키게 되므로 3차원 수치지도의 활용성을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 3차원 객체들을 심볼(symbol)의 형태로 표현하고 이를 자동으로 3차원 지형지도에 안착시킴으로써 3차원 수치지도제작을 효율적으로 수행하기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위해 3차원 심볼 라이브러리(library)를 구축하였으며, 2차원 수치지도와 항공레이저측량 자료를 활용하여 심볼의 분류 및 자동 안착을 위한 요소 값들을 결정하였다. 마지막으로 구축된 알고리즘의 평가를 위해 실제 측량자료들을 활용하여 3차원 수치지도를 작성하고, 작성된 지도에 대해 심볼 선택 및 자동안착 과정에 대한 오류 검사를 수행함으로써 구축된 3차원 수치지도의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 방법론들은 3차원 지도를 작성하는데 있어 안정적이고 효과적인 방법론으로써 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

모바일 로봇에서 RFID를 이용한 지도작성 알고리즘 개발 (Development of Map Building Algorithm for Mobile Robot by Using RFID)

  • 김시습;선정안;기창두
    • 한국생산제조학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.133-138
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    • 2011
  • RFID system can be used to improve object recognition, map building and localization for robot area. A novel method of indoor navigation system for a mobile robot is proposed using RFID technology. The mobile robot With a RFID reader and antenna is able to find what obstacles are located where in circumstance and can build the map similar to indoor circumstance by combining RFID information and distance data obtained from sensors. Using the map obtained, the mobile robot can avoid obstacles and finally reach the desired goal by $A^*$ algorithm. 3D map which has the advantage of robot navigation and manipulation is able to be built using z dimension of products. The proposed robot navigation system is proved to apply for SLAM and path planning in unknown circumstance through numerous experiments.

실생활 속 사례를 통한 알고리즘 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향 (The Effect of Algorithm Learning in Real Life Case on Logical Thinking Ability)

  • 김진동;양권우
    • 정보교육학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.555-560
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 생활 속에서 알고리즘 개념을 포함하는 사례들을 이용한 알고리즘 학습이 초등학생들의 논리적 사고력에 어떤 영향을 미치는가에 대해 알아 보는 것이다. 이를 위해 사전 GALT 검사, 생활 속에서 알고리즘을 지도할 수 있는 사례 선정 및 지도안 작성후 실험처치, 사후 GALT 검사, 그리고 사전, 사후 GALT 검사 결과 간의 대응 표본 t 검증 순으로 실험을 실시하였다. 그 결과 논리적 사고력의 변화 정도와 논리적 사고력을 구성하는 하위 5 개 영역(보존논리, 비례논리, 조합논리, 확률논리, 변인통제논리)의 변화 정도는 유의수준 .05에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻었지만 상관논리 변화 정도는 유의 수준 .05에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻지 못하였다.

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복수의 RGB-D 센서를 사용한 확률기반 3차원 지도작성 (Probabilistic Map Representation Using Multi-Kinect System)

  • 이남철;홍성훈;이진한;서일홍
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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    • pp.262-263
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    • 2015
  • 본 논문에서는 마이크로소프트 키넥트 센서를 이용한 실시간 성능의 3차원 환경 복원 알고리즘을 소개한다. 기존의 멀티키넥트 시스템을 확장하여 총 열두대의 키넥트를 사용하는데, 키넥트의 높은 대역폭 문제를 해결하기 위하여 키넥트가 여섯 대씩 연결된 두 대의 데스크탑을 UDP 통신으로 연결하였고, 각 키넥트로부터 들어오는 3차원 포인트클라우드로부터 확률적인 3차원 환경복원을 하기 위하여 옥토맵 알고리즘을 차용하였다. 또한, GPU를 연산에 활용함으로써 실시간 성능을 확보하였다.

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군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적 시스템의 설계 (Design of a Crowd-Sourced Fingerprint Mapping and Localization System)

  • 최은미;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권9호
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    • pp.595-602
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    • 2013
  • WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

지구통계 기법을 이용한 토양오염 분포 예측 오차 최적화 및 머신러닝 알고리즘 기반의 영향인자 해석 (Optimization of Soil Contamination Distribution Prediction Error using Geostatistical Technique and Interpretation of Contributory Factor Based on Machine Learning Algorithm)

  • 한호상;서장원;최요순
    • 자원환경지질
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    • 제56권3호
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    • pp.331-341
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    • 2023
  • 지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.

기상풍황자료 통계적 분석을 통한 한국형 해상풍력터빈 설치지점 선정 최적화 연구 (Numerical Optimization of Foundation place for Domestic Offshore Wind Turbine by using Statistical Models for Wind Data Analysis)

  • 이기학;전상욱;구요천;박경현;이동호
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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    • pp.404-408
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    • 2007
  • 현재 국내에서 운용중인 풍력발전시스템은 국내 풍력자원에 대한 정확한 정보의 부재와 국내 풍황에 맞지 않는 국외 모델을 그대로 운용하는 등의 몇 가지 문제를 드러내었다. 본 연구의 목적은 국내 연안의 해상에서 한국형 해상풍력터빈을 설치하기 위한 잠재적 최적위치와 풍황자료 산출 최적화 알고리즘을 구현하는 것이다. 최적화 알고리즘은 얕은 수심 분포와 연안에서의 거리를 제약조건으로 하고 최대 에너지밀도를 가진 지점을 구하는 것으로 정식화하였다. 풍황자료 산출을 위해서 국내 연안의 해상 풍황자료를 포함하는 기상풍황자료를 통계적 모델로 분석하여 바람지도를 작성하였다. 이 바람지도를 이용하여 지질 통계학 분야의 관측기법인 크리깅 모델을 구성하고, 전역최적화기법인 유전자알고리즘을 이용하여 제약조건을 만족하는 최대에너지밀도값과 그 위치를 도출하였다. 수치최적화 결과 우리나라 풍력 자원의 대략적인 잠재량과 현황파악이 가능하였고, 해상풍력발전단지가 조성 가능한 개략적인 위치를 예측할 수 있었다.

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소나 기반 수중 로봇의 실시간 위치 추정 및 지도 작성에 대한 실험적 검증 (Experimental result of Real-time Sonar-based SLAM for underwater robot)

  • 이영준;최진우;고낙용;김태진;최현택
    • 전자공학회논문지
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    • 제54권3호
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    • pp.108-118
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    • 2017
  • 본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.

DNN 기법을 활용한 지하공동 데이터기반의 지반침하 위험 지도 작성 (Verification of Ground Subsidence Risk Map Based on Underground Cavity Data Using DNN Technique)

  • 김한응;김창헌;김태건;박정준
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.334-343
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    • 2023
  • 연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.