우리나라 전면적의 1% 이상을 점유하는 묘지는 지속적인 증가를 나타내고 있으나 정부예산 및 행정력 부족으로 현황파악을 위한 현지답사는 제대로 이루어지지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 저가의 휴대용 DGPS 와 모바일GIS 소프트웨어를 사용하여 시간과 비용을 크게 절감할 수 있는 GIS 기반의 묘지관리시스템을 구축하고 종래의 RTK GPS 방법과 그 정확도를 비교 평가하여 그 효용성을 검정하였다. 본 연구에서는 일반인에 의한 자료의 직관적 해석이 가능하여 담당공무원의 묘지관리업무뿐만 아니라 각종 국토개발계획, 부동산거래 등 여러 분야에서 다양하게 활용할 수 있도록 묘지위치를 고해상도 위성영상에서 지적도와 중첩되어 표현하는 묘지관리시스템을 구축하여 저비용으로 데이터의 최신성을 유지시킬 수 있는 효과적 방안을 제시하였다.
국가지리정보체계를 구축하는데 핵심자료가 되는 수치지도는 동일지역에 대한 다양한 축척을 필요로 하고 있으며, 제작방법에 따라 그 효용성이 다르기 때문에 제작기관은 경제성과 고품질을 갖춘 수치지도 제작방법을 모색하고 있다. 본 연구는 이러한 사항을 해결하기 위하여 수치지도 일반화시스템을 개발하였다 시스템개발을 위하여 수치지도 일반화 작업공정을 정립하고, 관련 법규 및 축척간의 상관성 분석 등을 수행하였으며, 사용되어지는 일반화 알고리즘들에 대해서도 비교 분석하였다. 본 시스템을 통하여 제작된 1/25,000수치지도와 자료원이 되는 1/5,000수치지도의 위치정확도를 비교하여 만족한 결과를 얻을 수 있었으며, 경제적 측면에서도 기존 방법에 비하여 80% 이상의 데이터 크기 감소 및 경제적 효과를 얻을 수 있었다. 이상과 같은 결과를 통하여 본 연구에서 개발한 수치지도 일반화시스템이 대축척 수치지도를 이용한 소축척 수치지도의 제작에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
멀티-도메인 공학시스템은 전기, 기계, 유압, 열등의 도메인을 포함하며, 시스템 구성이 복잡하여 설계에 많은 어려움을 가지고 있다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적인 본드 그래프(bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 Genetic Programming(유전 프로그래밍, GP)를 결합하여 멀티 도메인 동적 시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하였다. 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 고유값(eigenvalue) 설계 문제가 실험되었고, 서로 다른 태아모델을 가진 고유값의 집합이 사용되었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
최근 스마트 시티에 의한 공간정보 제작의 일환으로 역설계를 위한 구조물의 3차원 재현이 주목받고 있다. 특히, 구조물 3차원 재현에 지상 LiDAR가 주로 사용되며 UAS에 의한 3차원 재현 연구가 활발히 진행되고 있다. 다만, 두 기술 모두 촬영각에 의한 사각지대가 발생한다. 본 연구는 수직구조물을 대상으로 UAS를 활용한 SfM기반 영상해석 기술을 통해 구현된 3D 모델과 지상 LiDAR 기반의 레이저 스캐닝에 의한 3D 모델간의 재현성 및 효용성을 검토하고 사각지대 보완을 위해 2가지 3D 모델을 조합 검토한다. 이를 위해 인공암벽을 대상으로 UAS 기반 영상을 취득하고 GNSS 장비와 토탈 스테이션을 통해 수직면 기준점(VCP) 및 점검점을 설정, SfM 기반 영상해석 기술을 활용하여 구조물의 3D 모델을 재현한다. 또한, 지상 LiDAR 스캐닝을 통해 구조물의 3D 측점 군을 취득하고 점검점을 기준으로 재현의 정확도와 3D 모델의 완성도를 UAS 기반 영상해석결과와 비교·검토하였다. 특히, UAS 및 지상 LiDAR로부터 구축한 측점 군의 조합을 통해 정확도와 실감 재현도를 확인하였다. 연구결과, 정확도 및 3D 모델 완성도에서 UAS 기반 영상해석이 우수하였고, 두 방법의 측점 군 조합으로 정확도가 향상됨을 확인하였다. UAS 및 지상 LiDAR 레이저 스캐닝 조합방법으로 수직구조물 대상 정밀 3차원 모델의 사각지대 보완·재현이 가능하므로 공간정보 구축, 안전진단 및 유지보수 관리에 효율적인 사용이 기대된다.
최근의 소프트웨어는 인터페이스에 대한 사용자의 직관적인 이해를 돕기 위해, 시각적으로 정보를 표현하는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface)를 사용한다. 잘 디자인된 인터페이스는 사용자에게 정보를 효율적으로 전달하나, 그렇지 않은 경우는 보기에 불편하고 난해하다. 시각적 정보가 효율적으로 사람에게 전달되기 위해서는, 사용자의 시각적 관심이 이미지의 중요한 영역에 있도록 해야 한다. 이 논문은 사람의 시각체계 내 탐색(visual search)를 고려하여 Metro-Style GUI를 시각적으로 향상시키는 방법을 소개한다. 이 방법은 Metro-Style GUI 버튼의 공간적 매핑과 색 매핑의 두 단계로 구성되어 있다. 또한 Metro-Style GUI의 효용성을 정의하고, 이를 최적화하는 알고리즘을 함께 제안한다. 결과에서는 우리의 방법을 적용하여 Metro-Style의 GUI를 시각적으로 향상시킨 예시를 제시한다.
공유 메모리 다중처리기 시스템에서 거짓 공유는 서로 다른 처리기에 의해 참조되는 데이타객체들이 동일한 일관성 유지 블록에 공존하기 때문에 발생하는 현상으로 메모리 일관성 유지비용을 증가시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 주 처리기가 공유 데이타 객체를 총괄하여 할당하는 병렬 응용들을 대상으로 거짓 공유를 감소시켜 주는 새로운 메모리 할당 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 일단 공유객체를 임시 주소공간에 할당한 다음, 나중에 각 객체를 처음으로 참조한 처리기의 주소공간으로 정식 배치한다. 이렇게 함으로써 각 객체를 요청한 처리기별로 별도의 페이지에 각 객체가 할당되며, 서로 다른 처리기에서 요구한 데이타 객체들이 동일 공유 페이지에 섞이지 않게 된다. 본 기법의 효용성을 검증하기 위해 실제 병렬 응용을 사용하여 실행-기반 시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 기법들에 비해 거짓 공유 현상을 적게 유발한다는 것을 확인하였다
영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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