최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement) 플랫폼에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹을 통해 실시간 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 자동차, 기차, 선박 및 사람 등과 같은 이동 물체를 중심으로 형성된 이동 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹상에서 제공하는 연구는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 이동 센서 네트워크에서 수집된 정보를 인터넷 상에서 도시하기 위해 위치 기반의 동영상 및 센싱 데이터 처리 방안을 제시한다. 이를 위해 GPS, 센서 네트워크 및 영상장치로 수집된 이질적인 데이터와 통합 데이터의 처리 방안을 제안한다. 더불어 제시된 데이터 처리 방안에 따라 GPS, 센서 네트워크 및 영상 장치로부터 수집된 상황 데이터를 수선하여 공통 인터페이스를 비롯한 파싱, 큐잉, 통합 메시지 생성 등의 데이터 처리 기능을 수행하는 통합 어댑터를 구현한다. 이를 통하여 GPS, 영상장치, 센서 네트워크를 통해 수신되는 상황 데이터도 효과적으로 처리하는 것을 확인하였으며, 향후 위치 기반의 다양한 상황 정보 서비스를 개발하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
심층결합 GPS/MS 통합 항법 시스템에서 통합 필터의 갱신 주기가 GPS 신호의 데이터 비트 주기보다 길면 비트 반전에 의해서 상관값 손실이 생기게 된다. 상관값은 항법 결과에 직접적인 영향을 미치므로 이 문제를 해결하기 위해 데이터 비트를 제거하는 DWO 방법이 필요하다. 그러나 일반적인 DWO 방법은 계산량 증가 또는 연속성에 문제가 있다. 본 논문에서는 반송파 판별기를 이용하는 효율적인 DWO 방법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 방법을 적용 할 경우 정확하게 데이터 비트를 추정하는 것을 보이고 통합 필터의 갱신주기가 증가하더도 상관값 손실이 작고 코드위상 판별기의 출력 오차가 작은 것을 확인 하였다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
GPS(Global Positioning System)를 이용한 측위는 현재 가장 널리 쓰이는 측위 기법이다. 그러나 GPS 위치 측정시 일반 사용자는 전리층과 대류권의 영향으로 인해 항법이나 측위 등의 응용분야에서 만족할 만한 정확도를 얻을 수 없다. DGPS(Differential Global Positioning System)는 이러한 제약들을 해결할 수 있는 방법으로써, 이는 공통 오차를 제거하여 높은 정확도를 얻을 수 있다. 하지만 DGPS를 사용한 경우에도 정밀 측위에 있어서는 기준점으로부터의 거리 제한과 실시간 데이터 처리가 힘든 문제점을 내재하고 있다. 따라서 본 논문에서는 장기선 DGPS를 위한 실시간 보정신호 전송방법에 관하여 논한다. 이는 데이터 전송거리가 제한되는 종래의 무선 모뎀 방법에서의 문제를 해결하기 위하여 TCP와 UDP 또는 IP 프로토콜로 구성되는 TCP/IP 프로토콜 스택을 이용함으로써 어느 곳이나 RTK-GPS 위치 정보 데이터의 전송을 가능하게 한다.
The objective of this study is to improve an accuracy of PWV estimates using GPS in Korea. We determined a weighted mean temperature equation by a linear regression method based on 6 radiosonde meteorological observations, for a total 17,129 profiles, from 2003 to 2005. Weighted mean temperature, Tm, is a key parameter in the retrieval of atmospheric PWV from ground-based GPS measurements of zenith path delay. The accuracy of the GPS-derived PWV is proportional to the accuracy of Tm. And we applied the reduction of air Pressure to GPS station altitude. The reduction value of air pressure from mean sea level to GPS stations altitude is adopted a reverse sea level correction.
GPS(Global Positioning System)는 이미 전 세계적으로 다양한 응용분야를 가지고 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 지구 주위를 운항하고 있는 24개의 GPS 위성으로 지상 어느 곳에서나 24시간 동안 위성신호를 수신할 수 있게 되었지만 고층 빌딩과 같은 도심 계곡, 복잡한 한국지형, 산악지역 등에서의 위성 장애물에 의한 신호의 차단으로 한계가 발생하고 있다. NAVSYNC의 CW25 GPS 수신기는 -156dBm이하의 신호강도에서도 확실한 위치 fix가 가능하고, 이러한 능력은 도심지나, 울창한 숲과 심지어는 건물 안과 같이 신호가 미약한 지역에서도 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Indoor GPS 수신기를 이용하여 측지분야에서 검증된 GPS측량방법을 통해 수신 데이터를 비교 분석하고 수신기의 정밀도에 관한 연구를 하고자 한다.
We propose a optimal fusion method for localization of multiple robots utilizing correlation between GPS on each robot in common workspace. Each mobile robot in group collects position data from each odometer and GPS receiver and shares the position data with other robots. Then each robot utilizes position data of other robot for obtaining more precise estimation of own position. Because GPS data errors in common workspace have a close correlation, they contribute to improve localization accuracy of all robots in group. In this paper, we simulate proposed optimal fusion method of odometer and GPS through virtual robots and position data.
GPS가 가지는 특징과 비선형, 비가우시안의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터(PF, Particle Filter)를 이용하여 위치 추정 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘으로 보정한 GPS 데이터와 관성센서를 저가형 시스템에 적합한 약결합 방식을 이용하여 결합하였으며 정확도 향상을 위해 자세에 관한 칼만필터를 추가시켜 구현하였다. 구현된 시스템의 성능확인을 위해 NovAtel사의 고정밀 GPS와 비교 분석하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.602-604
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2006
한국천문연구원(KASI)은 국제 GNSS 관측망(IGS)의 글로벌 데이터 센터(GDC)를 설립하였다. KASI GDC는 공식적으로 IGS GDC이고 세계 4번째로 설립되었으며, 아시아 및 오세아니아 지역에서는 최초이다. KASI GDC는 IGS GNSS 데이터를 기록하고, IGS GPS 데이터와 IGS 산출물을 인터넷을 통해 제공한다. GDC에서 다루는 데이터의 양은 매우 빠르게 증가한다. GDC 데이터의 대용량을 처리하기 위해서는 시스템의 높은 효율성과 신뢰성이 요구된다. 그래서 KASI GDC는 높은 신뢰성과 대용량 저장 장치를 필요로 하는 저장 시스템을 구성하기 위해 RAID와 LVM을 적용했다. KASI GDC의 공식 출범 이후 데이터 이용 현황을 확인하고, 항상 시스템이 Active 상태로 유지하기 위한 무정전 시스템 구성에 대해 기술한다.
심리학 연구에 따르면, 인간은 각자의 성격에 따라 이동패턴이 변화한다고 한다. 하지만 실험적 근거가 아닌, 어디까지나 가설로만 사용되어 왔다. 우리의 연구에서는 이런 가설을 증명하기 위해 실제 실험 참가자를 모집하였고, 각 참가자들의 GPS데이터와 BFI성격 데이터를 수집하였다. 그리고 BackProgagation Network를 이용하여, 새로운 위치 데이터를 추론하고, 이렇게 추론된 결과를 바탕으로 회귀분석을 하여, 실제 사람의 성격과 위치 데이터간의 관계를 통계적인 방법에 의해서 보여줄 것이다. 논문의 내용 중 첫 번째로 우리가 지금까지 한 선행 연구에 대해서 설명한다. 여기서 어떻게 참가자를 모집했으며, 각 GPS정보와 BFF성격 정보를 BPN에 학습시키는지 보여줄 것이다. 두 번째로 선행 연구에서 만든 BPN을 바탕으로 어떻게 회귀분석을 하는지 보여줄 것이며, 세 번째로 회귀분석을 통해 나온 통계적인 데이터를 분석하고, 거기에서 의미를 해석할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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