본 논문은 실제 저궤도 위성에서 GPS를 이용하여 궤도를 추정하는 연구 결과를 담고 있다. 우리별 3호의 GPS 수신기가 실제 측정한 3차원 위치 및 속도 정보를 이용하였으며, 추정 알고리즘으로는 실시간 계산을 위한 확장 칼만필터와 후처리를 위한 스무더를 사용하였다. 스무더는 확장 칼만필터를 통과한 값을 이용하여 다시 역으로 추정하는 과정을 거치게 되므로 전체적으로 안정화된 추정값을 제공한다. 본 논문에서는 스무더를 적용한 추정값을 이용하여 우리별 3호의 케플러 궤도 요소를 계산하고, 분석하였다.
지하 시설물인 상수도관망의 관리에 관한 몇몇 연구에서와 같이 최근 지하 시설물 관리에 대한 흥미가 대두되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 구현하기 위한 스마트태그를 적용한다. 또한 제안한 프로그램의 구현을 위하여 사용된 GPS 기술은 GPS와 RFID 혼합 비즈니스 모델을 사용하며 효과적으로 RFID 시스템으로 지하 매설물들의 데이터를 관리하고 GIS상에서 네트워크 통신과 GPS 수신모듈을 통하여 전체 시스템의 고품질의 실용적이고 효율적인 시스템을 제공한다. 본 논문에서 지역혼합 데이터베이스를 사용하는 관리 시스템을 제안하였고 제안한 데이터베이스와 인터페이스 기술은 시뮬레이션을 통하여 테스트 및 평가하였다.
지능형교통정보시스템에 있어서 적절한 교통량 분산을 통한 교통망의 제어 및 정확한 주행정보의 제공을 위해 현재의 교통상황 또는 링크통행정보를 정확히 판단하고 평가할 수 있는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 퍼지추론시스템을 적용하여 보다 합리적으로 링크통행속도를 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세 가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 선정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 링크통행속도의 예측을 위한 적절한 퍼지규칙을 선정하였다. 본 논문에서는 실제 주행실험을 통해 얻은 차량의 GPS정보만을 사용하였다. 취득한 GPS정보 중에서 신뢰도가 높은 데이터만을 선택하여 도로통행속도를 계산하였고 퍼지추론의 과정을 통해 링크주행속도를 예측하였다.
최근의 차량 연비는 환경 규제 및 고가의 연료 가격으로 인하여 중요한 문제로 대두되었다. 연비 향상을 위한 기술 개발은 엔진, 파워트레인 등 차량의 많은 구성품들의 성능을 개선하였다. 따라서 연비는 많이 향상 되었으나 연비 측정은 현재도 주어진 모드(LA-4, FTP-75 등)에서 컴퓨터 모의시험 및 다이나모에서 수행한다. 본 논문에서는 실제 도로의 연비 향상 방안을 도출하기 위하여 약 213Km 영동고속도로를 제안하는 3가지 다른 알고리즘으로 모의 주행하였다. 이를 위해 GPS 수신 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도, 주행저항을 계산, 알고리즘에 따른 속도 프로파일을 약 213Km 전 구간에 대해서 완성하였다. 이 속도 프로파일로 컴퓨터를 이용한 AVL Cruise 프로그램으로 모의 주행하여 연비를 산출하고 Eco-driving 방안을 제안한다.
고령화 사회가 다가옴에 따라 교통약자가 증가하는 추세이며, 이에 따라 대중교통에 대한 문제점은 다발적으로 발생하고 있다. 발생하는 대부분의 문제점은 버스 운전기사가 탑승할 승객을 인지 못하고 정류장을 지나치는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 IoT기반의 버스 알림 서비스 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 공공데이터를 이용하여 버스 노선을 확보한 뒤 GPS정보를 이용하여 사용자에게 정류장 위치를 알려주고 버스 운전기사에게 탑승해야하는 손님의 정보를 전달하는 시스템이다. Application을 만들어 각 지역별로 실외에서 실제 움직이는 차량의 위치를 GPS로 수신한 후 데이터를 전송하는 방법을 통해 연구를 진행하였다. 실험 결과 사람이 많은 경기지역에서도 승객의 위치를 제대로 판별하는 것을 확인할 수 있었으며, 평균오차거리는 31m 이며, 오류로 처리해야 할 데이터를 제외할 경우 19m 로 높은 신뢰성을 제공한다.
최근 모바일 기기가 발전함에 따라 사용자의 위치 수집 및 분석 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사용자의 위치분석 방법 중 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS 궤적을 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 알고리즘은 두 가지의 임계값이 필요하며 해당 임계값들은 사용자가 임의로 설정함으로써 알고리즘의 신뢰도가 떨어지고, 실내에서 머문 지점과 실외에서 머문지점에 대한 구분이 없기 때문에 Stay Point 위치의 모호성이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 분석방법을 이용하여 SP를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 가우시안 확률분포를 사용하여 실내와 실외 SP를 각각 추출함으로써 SP 위치의 모호성을 개선하였다. 또한, 사용자가 임의로 설정하는 임계값이 없기 때문에 알고리즘의 신뢰도를 향상시켰다.
일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 AVR 마이크로 컨트롤러를 사용하여 임베디드 태양추적장치를 개발하였다. 본 시스템은 Atmega128 마이크로 컨트롤러, 스텝 모터, 스텝 드라이브 모듈, CdS 센서 그리고 GPS 모듈 및 기타 부품들로 구성되어 있다. 태양추적장치는 광학적 방법과 천문학적인 방법에 의해 작동된다. 최초 태양추적은 천문학적인 계산방법에 의해 얻어진 결과에 따라 이루어지고 CdS에 의해 미세 조정이 이루어진다. 태양추적장치가 설치된 지점에서 GPS는 UTC(Universal Time Coordinated)와 위도 및 경도 데이터를 마이크로 컨트롤러에 전송한다. 전송되어진 데이터에 의해 실시간으로 태양위치, 일출 및 일몰시간이 계산되어 진다. 태양 추적에 필요한 데이터들은 범용 비동기화 송수신기(UART)를 통하여 컴퓨터로 전송 받을 수 있다.
본 논문에서는 토지 정보를 분류하는 연구를 수행하기 위한 이미지 데이터 셋을 개발하는데 필요한 반자동 annotation 도구를 제안한다. 논문에서 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상을 입력으로 하고, 물/경작지/숲/건물을 구분하는 시스템을 개발하기 위해서 만들어진 것이나, 다른 목적을 가지는 토지 관련 이미지 분석 시스템의 개발에 사용될 수 있다. 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상이 GPS 정보와 같이 입력되었을 때, GPS 정보에 기반하여 토지지목정보를 불러오고, 이를 재정리하여 1차 레이블링 결과를 자동적으로 생성한다. 국가에서 관리하는 토지지목정보는 개발하고자 하는 시스템의 분류 기준에 많은 부분 도움이 되긴 하지만, 일부분 차이점이 있기 때문에 이를 다시 수동으로 수정하는 도구을 동작하여 annotation이 완료된 이미지 데이터를 구축한다.
한반도의 지도 제작을 주임무로 1999년에 발사될 다목적 실용위성의 궤도 오차를 GPS 항행 해와 지상 안테나의 추적 데이터를 이용하여 분석하였다. 측정 데이터의 잡음과 모델 링의 오차를 고려하여 최소 자승 방법으로 궤도 결정과 예측 오차를 시뮬레이션 하였다. 측정 데이터의 잡음은 단기간 오차의 주 요인이 되며, 태양 플럭스의 불확실성으로 인한 오차가 궤도 예측 오차에 가장 크게 작용함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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