최근에 국내외적으로 위치기반 서비스에 이용되는 GPS(Global Positioning System), 식별을 통한 유통 물류 서비스를 제공하는 RFID(Radio Frequency IDentification), 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집하는 센서 네트워크를 위한 미들웨어 및 인터페이스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS와 센서 네트워크에서 수집된 상황 데이터를 효과적으로 통합 처리하는 서비스 미들웨어를 구현하고 동작을 검증한다. 제시한 서비스 미들웨어는 임시저장, 중복 데이터 제거, 인증, 분류 및 데이터베이스 저장 등의 기능을 제공하며, RFID, GPS와 센서 네트워크의 인터페이스로부터 소켓 인터페이스를 이용하여 연결되고, 다양한 유비쿼터스 응용 서비스를 위해 데이터베이스를 이용하여 연동한다. 제안한 통합 서비스 미들웨어를 통해 기존의 RFID, GPS, 센서 네트워크 시스템에 따라 개발된 개별 미들웨어의 한계를 극복하고 복합적인 유비쿼터스 응용 시스템을 개발할 것으로 기대한다.
공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.
GPS 반송파를 사용하여 센티미터 수준 정확도의 동적 측위를 위해서는 반송파 관측데이터에 포함하고 있는 미지정수를 결정하여 정밀한 기하거리로 환산하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실시간 구조물 모니터링에 효율적으로 적용가능한 반송파 관측데이터 순간미지정수 결정 성능향상을 위한 알고리즘을 연구하였다. 이를 위하여 구조물에 설치한 GPS 수신기 이동 범위와 그 네트워크를 수학적으로 모형화하고 '정수제약 최소제곱법'을 통해 정확한 위치를 추정하는 절차를 제안하였다. 이 절차에는 추정해의 신뢰성 향상을 위해 실수해의 과대오차 최소화에 필요한 품질제어와 기하적 구속조건을 이용한 미지정수 타당성 검정을 포함하고 있다. 제안된 순간미지정수 결정절차를 과학기술용 계산용 소프트웨어인 MATLAB에 의해 실시간 적용 가능하도록 구현하고 장대교량에 해당하는 사장교 현장 관측데이터를 처리하여, 그 성능을 미지정수결정 성공률, 통계모형의 영향 그리고 연산시간에 대해 분석하고 결과를 요약하였다.
본 논문에서는 세계협정시(UTC)를 결정하기 위해 GPS 위성에서 전송된 코드 신호에서 추출한 측정 데이터를 기반으로 한 정밀시각비교 기법에 딥러닝 모델인 LSTM을 적용하여 시각 오프셋을 예측하는 방법을 소개한다. 이를 위해 우선, 하루 단위로 GPS 위성으로부터 수신된 코드 신호에서 시각 정보를 추출하고 하루 단위의 시각 오프셋을 하나의 시계열 데이터로 구축하는 과정을 소개한다. 구축된 시각 오프셋 시계열 데이터에 대해 딥러닝 모델을 적용하는데, 순환신경망 중 하나인 LSTM을 적용하여 GPS의 시각 오프셋 예측을 수행하였다. 본 연구를 통해 GNSS 기반 정밀 시각비교분야에서 딥러닝을 적용한 시각 오프셋 예측의 가능성을 확인하였다.
위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.423-426
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2006
본 논문에서는 GPS와 WAAS를 동시에 수신하고 처리할 수 있는 GPS/WAAS 소프트웨어 수신기를 개발한다. WAAS는 GPS L1과 동일한 반송파 주파수와 C/A 코드, 데이터로 구성되며, 데이터 포맷이 다르므로 WAAS 데이터를 복조하기 위한 블록을 추가하여, 보정 정보와 무결성 정보, WAAS 위성의 위치 정보를 추출 및 적용한다. 본 논문에서는 보정 정보를 처리하는 블록이 추가된 GPS/WAAS 소프트웨어 수신기를 설계하여 수신기의 측위 성능 및 가용성을 높이고, 실제 측정치를 이용한 측위 실험을 통하여 그 성능을 검증한다.
본 논문에서는 다목적실용위성 3호의 초기 궤도운영 결과를 기술하였다. 다목적실용위성 3호는 2012년 5월 18일 발사된 이후 지상국 추적데이터 및 GPS 수신기 데이터를 이용한 궤도결정을 통해 위성의 초기 궤도정보를 획득하였다. 또한, 발사체 투입 궤도로부터 임무궤도로의 변경을 위한 궤도조정을 성공적으로 완료하였다. 그리고 GPS 수신기 원시데이터 및 IGS 데이터를 이용한 정밀궤도결정을 통해 궤도 정밀도를 확인하였다. 다목적 실용위성 3호는 현재 임무궤도에서 정상 운영 중에 있으며, 한국항공우주연구원 지상 관제국에서는 위성 임무 수행에 필요한 궤도 데이터를 매일 생성하여 배포하고 있다. 초기 운영 기간 동안 수행된 궤도운영 결과는 향후 다른 위성의 초기운영의 참고자료로 활용할 예정이다.
국토지리정보원은 2015년 위성영상과 항공사진으로 기존 통합기준점과의 점간거리를 고려하여 시가지에 2~3km 간격으로 통합기준점 선점하는 배점계획을 수립하였다. 본 연구에서는 GIS를 이용해 통합기준점 후보지에서 GPS 수신환경을 모의하여 최적의 통합기준점 위치를 선정하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 위성영상과 항공사진을 이용하여 신규 통합기준점 설치 후보지를 선정하였으며, GIS 스카이라인 분석을 이용해 통합 기준점 주변 건물과의 가시거리를 계산하여 GPS 수신환경을 분석하였다. GIS 스카이라인 분석결과 스카이뷰 관점에서 GPS 위성수신이 가능한 가시위성의 수와 배치상태를 도시하였으며, 통합기준점 GPS 관측시간인 8시간 동안 성균관대학교 두 지점에서 시간대별 PDOP을 평균 계산한 PDOP과 TEQC를 이용해 GPS 관측데이터의 품질 평가한 결과와 비교 분석하였다. GIS를 이용해 GPS 수신환경을 분석한 결과 PDOP이 높은 지점에서는 데이터수신율이 낮아지고 다중경로 오차가 높아지면서 사이클 슬립이 증가하였다. 본 연구를 통해 다수의 통합기준점을 GIS를 이용해 선점하는 경우 GIS로 3차원 공간정보를 구축하고, PDOP을 모의 분석함으로써 GPS 관측데이터의 품질을 확보할 수 있음을 확인하였다.
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.
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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