이동통신망을 이용한 위치정보서비스는 사용자에게 그의 현재 지리적 위치에 근거한 서비스를 제공하는 것이다. 이 위치는 사용자가 들고 다니는 이동 전화기에 내장된 GPS 수신기나 통신이 일어난 지역을 관할하고 있는 통신 기지국의 지리적 위치를 통해 획득할 수 있다. 통신사에 의해 획득된 위치는 사용자에게 익숙하지 않은 십진수로 표시되는 좌표 값이다. 따라서 좌표 값을 사용자에게 친숙한 주소, 빌딩 이름 등으로 변환하는 과정을 거친 후 사용자에게 제공하여야 한다. 이러한 변환 과정에 유용하게 사용되는 것이 위치 유틸리티 서비스이다. 이것은 주소를 좌표로 변환하는 Geocoding 기능과 좌표를 주소로 변환하는 Reverse Geocoding 기능으로 구성되어 있다. 각각의 기능은 OpenLS에서 발표한 표준 사양을 구현하였으며, XML을 이용한 Web Service를 제공하여 상호운용성을 향상시켰다.
본 연구에서는 공간정보를 활용한 전산망 관리시스템을 개발하고자 한다. 이 시스템은 Spatial Data Manager, Network Manager, 3D Viewer 세 부분으로 구성되었다. Spatial Data Manger는 공간상의 Network 장비 및 각종 시설물의 위치와 속성정보를 보여준다. 속성정보 중에서 IP(Internet Protocol)정보는 Network Manager와 연결된다. Network Manager는 ICMP(Internet Control Message Protocol)를 사용하여 네트워크 상태를 파악한다. 3D Viewer는 사용자가 원하는 위치 및 방향에서 시설물을 볼 수 있도록 한다. Spatial Data Manager의 좌표는 3D Viewer의 Camera 좌표와 연동하여 사용자가 원하는 지역을 동시에 2차원과 3차원형태로 볼 수가 있다. 기존 전산망 관리시스템이 단지 수치적으로 네트워크의 상태에 관한 정보를 보여주던 것에 비하여, 개발된 시스템은 공간 위치를 같이 보여줌으로써 누전, 누수 등과 같이 다른 시설물이 전산망에 미칠 수 있는 영향과 전산망 케이블의 종류에 따라 다른 길이의 제약에 따른 영향 등을 분석할 수가 있다. 또한 다른 시설물의 도면 및 시설물에 관련된 기타 정보를 빠르게 검색할 수 있으므로 전산망관리 뿐만 아니라 통합적인 관리를 할 수 있다. 이를 통해 전산망 관리비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 도난방지, 화재, 범죄예방 등의 안전한 생활을 위한 감시 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 이에 영상보안 시장 규모가 급속히 증가하고 있으며 관련 기술도 인공지능을 겸비한 형태로 발전하고 있다. 우리나라도 영상보안 시스템의 수요가 2002년부터 기업과 정부를 중심으로 증가하고 있으며 급속한 성장을 거듭하는 추세는 2012년 이후에도 지속될 전망이다. 특히, 최근에는 적은 대수의 카메라로 보다 넓은 지역을 관찰하고 특정 부분을 확대 관찰할 수 있는 PTZ 카메라의 활용이 증가하고 있다. PTZ 카메라는 카메라에 구동 장치를 추가하여 좌우(Pan), 상하(Tilt)로 카메라의 시점을 이동시킬 수 있으며 특정 부분을 확대하여 관찰할 수 있는 줌(Zoom) 기능을 가진 카메라를 말한다. 이와 같은 장점으로 지능형 PTZ 카메라는 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 현재 시중에 판매되는 많은 종류의 PTZ 카메라를 이용한 영상보안 감시는 실제로 사용자들이 동작하고 사용하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 카메라 별로 제공하는 상이하고 왜곡된 좌표 값에서 새롭게 가공한 직관적 절대좌표 값을 추출하여 정확한 목표지점으로의 위치이동과 간편한 카메라 조작을 위한 시스템을 설계하였다.
좁은지역에 대한 지형정보의 획득은 저고도 UAV시스템을 이용하는 것이 경제적이다. 최근 자동항법 UAV의 발전은 저고도 고해상도 영상을 원하는 주기로 얻을 수 있어 많은 분야에 응용하고 있다. 이러한 UAV시스템은 지상관제센터와 비행체 간의 긴밀한 통신이 이루어져야 하며 촬영 중 영상의 획득 여부를 모니터링할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 NASA가 개발한 Worldwind를 커스터마이징하여 실시간 영상획득 모니터링 s/w를 개발하였다. 또한 개발시스템을 이용하여 정사영상 모자익을 실시하였으며 이에대한 정확도 분석을 실시하였다. 분석결과 검사점에 대해 정사모자익영상의 수평위치 정확도를 분석한 결과 X좌표에서 평균 0.181m, Y좌표에서 평균 0.203m의 편차를 보임으로써 1:1,000~5,000축척의 수치지도제작이 가능할 것으로 판단된다.
다목적 실용위성영상을 이용하여 지리정보를 얻기 위해서는 영상의 기하보정이 필수적이지만 현지접근 불능지역은 지상기준점을 획득하기가 어렵고, 지도 독취를 통하여 획득한 지상기준점은 부정확하다. 일반적으로 시스템기하보정은 위성궤도요소 및 자세요소를 이용하나, 이 방법은 위성영상의 절대위치오차를 크게 향상시키지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 가상 접근 불능지역과 접근 가능지역을 포함한 영상을 이용하여 접근 가능지역에서 GPS로부터 획득된 지상기준점만으로 편향적인 기하보정을 수행한 후 오차추이분석을 통한 영상좌표의 상대정확도 향상기법을 제시하였다.
최근 전 세계적으로 지진의 발생이 증가하고 있으며, 우리나라는 2016년 9월 12일 경주지역에서 지진 관측 시작 이후 가장 큰 리히터 규모 5.8의 지진이 발생하였다. 또한 이 지진발생 이후 2017년 1월~2017년 12월까지 약 200회가 넘는 여진이 발생하고 있다. 2017년 발생한 지진 중 가장 큰 규모의 지진은 2017년 11월 15일 포항 인근에서 발생한 5.4 규모의 지진이었다. 본 연구에서는 국내 상시관측소 데이터를 이용하여 지진으로 인한 좌표변동을 분석하고자 하였다. 2017년 11월 15일 발생한 포항지역 지진으로 인한 좌표변화 분석을 위해 이동측위 방법으로 자료처리를 수행하였으며, 2017년 1월~2017년 12월까지 국내 상시관측소 9개소의 관측자료를 상대측위 방법으로 처리하여 지진으로 인한 좌표변화를 분석하였다. 연구결과, 이동측위를 통해 지진으로 인한 순간적인 좌표변화량을 추정할 수 있었으며, 상대측위 결과로부터 국내 상시관측소의 좌표변화가 없음을 제시할 수 있었다. 2017년 경주지진 이후 계속해서 여진이 발생하고 있어 이 지역에 대한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
기존의 수맥탐사는 탐사지역에 정확한 좌표 값을 입력하기 위해서 많은 시간과 인력이 동원되었다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 수맥 탐사자가 한 명으로 구성되어 단지 수맥 측정장비를 가지고 탐색할 위치 영역 내에서 움직이면 GPS에서 현재 위치를 산출해서 지자기장 값을 PDA에 데이터베이스화하여 저장하도록 되어 있다. 가로와 세로의 폭이 500M의 영역에서 인원 3명이 동원되어 작업한 결과 12시간정도 시간이 소요되었다. 그러나 본 시스템으로 한 명의 인원을 이용하여 측정한 결과 불과 40분 정도로 시간이 많이 절약됨을 알 수 있다.
본 연구팀은 우리나라의 모바일 매핑 시스템 분야에 있어서의 기반 기술 확보 및 4S 분야로의 응용 분야의 근간이 되는 데이터 구축의 일환으로써 모바일 멀티 센서 시스템(Mobile Multi Sensor System)을 개발하고 있다. 즉, 도심 지역의 도로 및 도로 시설물 DB 구축을 위한 정보 수집은 물론, 도심 지역에 대한 DEM 구축의 보완자료로서 활용하기 위해 모바일 멀티 센서 시스템을 개발하였다. 현재 본 연구팀이 운용하고 있는 MMSS 시스템은 하드웨어 측면으로는 DGPS와 IMU로 구성된 항측 센서를 비롯하여 디지털 CCD 카메라(모바일 레이저 장비 장착 예정)로 구성이 되어 있으며, 소프트웨어 측면으로는 MMSS로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 정밀한 3차원 좌표를 추출하기 위한 후처리 컴포넌트 및 클라이언트용 프로그램으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 현재 운용중인 MMSS 시스템 구성 및 운영 소프트웨어에 대한 개략적인 소개와 그에 따른 활용 방안을 논하고자 한다.
증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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