본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
본 연구는 저속의 UWB를 이용하여 지하 주차장, 터널 등 GPS로 위치 인식이 불가능한 실내 지역에서 차량관리 및 위치 인식을 하기 위한 목적으로 진행되었다. 본 논문에서는 IEEE802.15.4a의 2.45GHz 대역 표준으로 채택된 CSS(Chirp Spread Spectrum)를 이용하여 Ranging과 TOA(Time-of-Arrival)방식의 실내 위치인식 시스템을 제안 하였다. 기존의 실내 위치 인식기술로 사용되고 있는 Zigbee의 RSSI(Received Signal Strength Indication)는 환경 변화에 따른 오차율과 항상 최대 전력 사용을 필요로 하기 때문에 전력 소비가 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 단점을 보완하기 위하여 위치기반으로 표준화된 801.15.4a Chirp 신호와 스펙트럼 방식의 특성을 이용한 SDS-TWR(Symmetrical Double Side-Two Way Ranging) 방식을 채택하여 TOA(Time of Arrival) 알고리즘을 통해 계산된 거리와 좌표를 측정하였다.. 컴퓨터 모의실험을 통해 오류 방지 알고리즘을 적용한 데이터 오류율이 1% 미만으로 줄었으며, 가중치 팩터와 노드 운영 방안을 이용한 좌표 측정에서 $6m{\times}3m$ 공간 안에 5cm 미만의 오차를 갖는 위치인식 시스템을 검증할 수 있었다.
현재 차량의 현재 위치와 진행방향 이동거리를 알려주는 내비게이션이 사용되고 있다. 이러한 내비게이션의 센서 중 차량의 현재 위치를 측위 하기 위해 GPS 센서를 사용 하는데, 이 GPS 센서는 위성신호의 삼각측량에 의해 얻은 좌표 값으로 현재 위치를 측위하게 된다. 이러한 특성 때문에 GPS의 위성신호가 닫지 않는 터널이나 고층 건물이 둘러싸인 지역에서는 그 위치를 측위 하기 힘들다. 또한 GPS 수신율이 떨어지는 지역에 대해서는 위치 이탈 현상이 발생하기도 한다. 이에 GPS의 문제점에 대해 보완하고, 차량내부에 있는 CAN 센서와 스마트폰의 지자기 센서를 이용한 측위를 이용하였고 주변의 WiFi의 AP 정보를 이용한 위치 측위 방식을 이용하여 위성신호가 닫지 않는, GPS 음영지역에 대해서 위치를 측위하고 GPS 가 불안정한 지역에 있어서는 위치 보정이 되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 그 결과 GPS신호를 보정 할 수 있었으며 GPS 음영지역에 대해서는 다른 데이터로 차량의 위치를 측위 할 수 있었다.
현재의 배전자동화 시스템에서는 빠르게 계통의 변화를 이해하고 변화에 대한 대응을 할 수 있도록 전압 손실계산, 공급예비력 확보, 부하융통 방안수립 등을 주 업무로 하는 회선별 단선도를 가지고 있다. 또한 부하밀집 지역 같은 경우는 다수의 설비 symbol이 매우 근접하게 배치되어 있지만 단선도를 통해 계통을 단순화시켜 계통의 연결 관계를 쉽게 파악하고 운영한다. 하지만 도시가 점점 발전함에 따라 배 전자동화 시스템의 단선도 화면에 symbol이 많아져 계통이 크고 복잡해 졌을때 단선도가 화면을 넘어가는 현상과 선로의 중복 현상이 나타난다. 본 논문에서 제안하는 배 전자동화 시스템의 회선별 단선도 자동 생성 알고리즘은 계통이 크고 복잡해 져도 autodrawing기법을 통해 한 화면에 모두 보여 주고, 중복 현상을 없애기 위한 선로의 구성과 중복 현상 발생 때에도 좌표를 재배치 하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 통해 해결하며 또한 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 VC++6.0을 기반으로 구현하였고, 이를 배전 자동화 시스템의 데이터베이스를 이용한 단선도와 비교를 통해 검증하였다.
본 연구의 주목적은 지하수 자원의 효율적인 개발가 관리를 위하여 지리 정보시스템(GIS)을 이용한 지하수 자원의 광역적 탐사 기술 개발이다. 현재 중요한 지하수 탐사 기술들은 정해진 지역에서 지하수 자원 확보를 위한 물리 및 시추 탐사 기술들로 대표될 수 있으나, 그러한 지역에서 적용을 위하여는 1차적으로 탐사 대상 지역들이 추출되어져야 하며, 많은 양의 환경 및 수문 지질 자료들에 대한 연구와 분석이 선행되어져야 한다. 이러한 선행 작업은 실제로 많은 시간과 인력을 필요로한다. 그러나 본 연구에서 활용된 GIS는 이러한 처리를 쉽게 하여줄 뿐만 아니라, 각종 지질 정보들을 표준적인 좌표 체계를 통하여 그들을 완벽한 배열로 결합시키기 때문에 연구 지역의 자연 및 인문적 특성들을 하나의 데이타베이스로 구축해낼 수 있고, 또한 다양한 지도 모형 연구를 통하여 1차 지하수 자원의 탐사 대상 지역의 추출을 가능하게 하였다. 지하수 자원 조사를 위한 수문 지질 단위 구분을 위하여 금번 연구에서 실시된 GIS의 지도 모형 연구는 연구 지역의 선구조 분석도, 지질, 토양, 토지 이용현황, 지형 경사도, 강우량 등을 이요하였으며, 최종적으로 수자원 조사를 위한 지역적 충진량 분석도와 지하수 탐사 예정 지역 분석도가 작성되었다. 본 연구는 한국수자원공사와 한국자원연구소가 공동으로 수행한 것이다.
대부분의 지형정보획득을 위한 영상에는 RGB, 근적외선, 열영상이 주로 사용된다. 이 멀티밴드영상은 위성이나 유인항공기에 탑재되어 획득되고 있으나 주기해상도, 비용, 공간해상도, 그리고 구름의 영향 등으로 사용자를 만족시키기 어렵다. 자동항법UAV에 적합한 페이로드와 콘트롤러를 개발한다면 원하는 시간과 주기로 고해상도 멀티밴드영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 멀티밴드 영상획득을 위한 센서와 페이로드의 개발을 통해 저가의 고해상 영상획득시스템을 구축하고 이를 이용하여 geo-referencing data와 함께 RGB, NIR과 열영상을 획득하였다. 획득한 RGB영상으로 정사모자익영상을 제작하여 검사점에 대한 위치정확도를 분석한 결과 수평좌표에서 0.181m, 수직좌표에서 0.203m의 편차를 얻을 수 있었다. 이는 1:1,000~5000수치지도제작과 소규모지역에 대한 원격탐측이 가능한 공간정확도를 만족하므로 페이로드의 활용성을 검증할 수 있었으며 활용이 기대된다.
본 논문은 CUDA를 이용하여 GPU에서의 최적화된 kd-tree 탐색구조 환경과 광선/삼각형의 교차검사 알고리즘을 통한 실시간의 광선추적 시스템을 제안한다. 기존의 GPU 기반 kd-tree 탐색 알고리즘은 대부분 스택이 없는 GPU 하드웨어의 특성상 임의의 단말노드에서 기하요소의 교차검사가 실패할 경우 상위노드로 상향식 탐색을 진행하기 때문에 노드에 대한 중복 방문이 반드시 필요하거나 혹은 불필요한 메모리의 적재가 필요하기 때문에 큰 장면에 대한 광선추적은 어렵게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 CPU 방식의 kd-tree 탐색과 비슷하게 동작하도록 stack을 CUDA 프레임워크를 이용하여 GPU의 지역메모리로 구현하였기 때문에 기존의 방법 등에서의 문제점을 해결하였다. 또한 탐색구조를 통해서 찾은 말단 삼각형들의 처리를 위해서 최신의 CPU 기반의 교차검사 알고리즘인 Plucker 좌표계 검사를 CUDA로 구현하여 병렬 가속시켰다. Plucker 검사는 기존의 무게중심 좌표 대신에 광선과 삼각형 edge의 관계를 이용하는 간단한 연산만을 이용하는 장점이 있다. 전체 시스템은 단일 커널로 구성되어 있으며 병렬처리를 위한 복잡한 동기화나 광선패킷의 도입 없이 간단하게 구현되었다. 결과적으로 본 논문의 실험은 기존 알고리즘 대비 제안하는 알고리즘이 약 2배의 성능 향상이 있음을 보여 준다.
본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 1995년 4월 5일 진주시 월아산지역에서 발생한 산화지를 1995년 5월에 관측된 Landsat TM화상 데이터로부터 산림내 피해지를 분류하고 그 입목손실량을 추정하기 위해서 실시되었다. 화상 데이터에서 11개의 GCP를 선정하여 Affine좌표변환식에 의해 TM지도좌표체계에 일치되도록 화상을 기하보정 처리한 후 공1차내삽법(bilinear interpolation)에 의해 재배열하였다. 재배열된 화상 데이타를 감독분류 중 최대우도법에 의해 토지이용구분을 실시하였다. 산화지로 분류된 지역과 비산화지로 분류된 인접지역 중 임상(Pinus thunbergii)과 지형이 동일한 지역을 GIS기법에 의해 추출하고 이 지역을 표준지로 선정하였다. 선정된 표준지를 중심으로 표준목의 재적과 수령을 Criterion laser estimator와 WinDENDRO$^{tm}$(v. 6.3b)시스템에 의해 분석하였다. 표준목의 흉고직경은 20.9cm, 수고는 9.7m, 재적은 $0.1396m^3$으로서 표준지의 임분재적은 $2.9316m^3$/0.04ha로 나타났으며, 산화지 218.4ha에서의 총 입목손실량은 $16,007m^3$로 평가되었다.
본 연구에서는 도시재생지역의 재난재해 위험성 및 회복성 분석과 현황 분석을 위한 기초 데이터의 관리와 활용성 증대를 목적으로 데이터를 등록하고 다운로드 할 수 있는 공유 플랫폼을 개발하고자 하였다. 도시재생 데이터 플랫폼은 재난재해, 지역현황, 문서 항목으로 구분하여 도시재생 정보를 서비스한다. 재난재해 항목은 폭우, 폭설, 폭염, 강풍, 지진 5개 자연재해 유형과 이로 인해 추가 피해가 발생할 수 있는 화재, 붕괴, 폭발 사회재난 3개 유형으로 구성되어있으며, 총8 종류의 재난재해 유형에 대한 위험성과 회복성 분석 DB를 제공한다. 지역현황 정보에서는 유휴공간 및 지역자산정보 등 도시재생 현황분석에 필요한 행정(통계)데이터, 시설물정보 등을 제공한다. 아울러 본 연구를 통해 산출되는 논문 및 보고서 등을 문서 항목에서 서비스한다. 데이터셋 등록 시, 시스템에 설정된 재난재해 유형, 시설물 등을 선택해 카테고리를 분류하고, 이력관리를 목적으로 데이터명과 생산년월 등에 대한 필수항목을 입력해야만 등록이 가능하도록 설정하였다. 또한 GIS 기반 공간자료 등록 시에는 가시화 서비스를 위하여 공간자료의 포맷과 좌표체계, 생산년월, 생산기관 등을 필수 입력하도록 하였으며, GIS tool을 활용한 자료 분석에 어려움이 없도록 하였다. 쇠퇴지역의 재난재해 대비/대응을 위한 도시재생 데이터 플랫폼은 금년 시범운영 후, 차년에는 클라우드 서비스 기능을 탑재해 계정 권한과 장소에 제약을 받지 않고 도시재생 업무를 수행하는 모든 사용자가 재난재해 정보를 비롯한 도시재생 관련 정보를 수집·활용할 수 있는 데이터 공유의 장을 구현함으로써 도시재생지역의 효과적인 재난재해 대비/대응 체계를 마련하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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