오늘날 민간에서 사용 중인 측위 시스템의 대부분은 위성의 신호를 수신하여 현재 위치를 계산하는 글로벌 위성항법 시스템(GNSS; Global Navigation Satellite System)을 기반으로 한다. 미국이 GPS (Global Positioning System)를 통하여 입증한 GNSS의 효용성은 다양한 국가에서 위성항법 시스템을 구축하고 고도화 하도록 이끌었다. 그중 중국은 앞선 IT 기술력과 자금력을 바탕으로 자체 GNSS인 베이더우 위성항법 시스템(BDS; BeiDou Navigation Satellite System)의 급진적인 개발을 성공시켰다. 중국이 빠르게 전 세계로 BDS의 서비스 영역을 확대하고 있는 것을 고려할 때 우리나라에서도 BDS에 대한 체계적인 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 BDS의 공개 신호인 B1C에 대한 전반적인 정보를 제공하여 B1C 신호 체계 설계 및 BDS B1C 수신기 설계에 활용될 수 있도록 한다.
본 연구는 Tablet PC를 기반으로 정밀수치임상도 제작을 위한 현장조사용 맞춤형 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 FIS의 주요 개발내용 및 특징은 다음과 같다. FIS는 GPS에서 수신한 정보를 바탕으로 다양한 공간 Data에서 위치정보를 쉽게 파악할 수 있어 정보의 접근성이 용이한 장점이 있다. 또한 임상편집 뿐만 아니라 메모 및 야장도구를 통해 여러 가지 정보들을 현장에서 손쉽게 기록하고 관리할 수 있으며, 간단한 측정도구로 거리와 면적을 쉽게 산출할 수 있다. 본 연구에서 개발한 시스템을 활용하여 효율적인 현장조사가 가능하므로 현장에서 시간 및 비용을 절감할 수 있으며, 현장작업의 생산력이 향상될 것이다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
The accuracy of small and low-cost CCD cameras is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles (UAVs). This study shows how a quad rotor UAV can hover on a human targeted tracking object by using data from a CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, quadcopter UAVs need to recognize their position and posture in known environments as well as unknown environments. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for UAVs to estimate their position by solving uncertainty for quadcopter UAV hovering, as this is one of the most important problems. In this paper, we describe a method for determining the altitude of a quadcopter UAV using image information of a moving object like a walking human. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated position from images captured by a fixed camera to localize a UAV. Using the a priori known path of a quadcopter UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated quadcopter UAV's altitude. Since the equations are based on the geometric constraint equation, measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the quadcopter UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. Its performance is verified by a computer simulation and experiments.
본 연구는 개인휴대 단말기(PDA)를 이용하여 임목자원 조사를 위한 산림조사 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 PDA용 산림조사 소프트웨어는 산림청 고시 지원 측정법과 4차 전국산림자원조사용 전국산림조사요령에 근거하여 제작되었다. 산림조사 소프트웨어는 GPS를 활용하여 표본점의 위도, 경도, 해발고도 등의 위치정보를 기록할 수 있도록 하였다. 34가지 수종, 각 수종 별 18 직경급, 수종 본수, 각 직경급별 수고 데이터, 수피의 두께 및 연년생장량 등의 항목을 입력할 수 있으며, 형수값 또는 재적식을 활용하여 단목재적 및 누적재적을 출력할 수 있다. 산림조사 소프트웨어는 울진군 산림조합과 논산 산림조합의 작업자를 대상으로 적용시험을 실시하여 시간절감 효과가 큰 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 PDA를 활용한 산림조사 소프트웨어를 활용하여 효율적인 산림조사가 가능하므로 조사 및 관리비용을 절감할 수 있으며, 노동생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
도로포장공사는 시방규정에 맞는 재료를 포설하고 다짐장비를 가동하여 이를 적절한 강도를 가질 수 있도록 다짐하는 공정이 큰 부분을 차지한다. 지난 15년간 유럽 및 미국에서 도로포장공사용 다짐장비 및 시공법의 비약적인 발전이 있었다. GPS 및 각종 센서가 부착된 지능형 다짐 장비가 가동하면서 지반/포장 구조체의 반응 및 다짐장비의 위치 등을 실시간으로 구할 수 있게 되어, 이를 공사품질관리에 이용할 수 있게 된 것이다. 국내에서도 이러한 시공체계를 도입하기 위한 기초연구가 진행되고 있다. 본 연구를 통하여 증강현실기반의아스팔트 포장 다짐공사 지원체계를 제안하고 이를 공사담당자가 적절히 활용할 수 있는 교육과정 및 내용을 제안하였다. 세계적으로 아직 시도된 바 없는 AR환경에서의 IC 다짐장비 시공관리를 통하여 아스팔트 포장 다짐공사의 시공품질을 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 블루투스와 스마트워치를 사용하여 운전자 및 탑승자의 사고 감지, 납치 감지, 차량 내 아동 방치 감지, 주차 위치 기록, 스마트키 기능을 수행하는 자동차 안전 및 편의 서비스를 제안한다. 스마트폰에 기반한 기존 서비스는 스마트 폰을 차량 내에 거치하거나 가방 내에 휴대하는 경우가 많아서 사고 및 납치 상황 등을 정확하게 감지하지 못하는 경우가 많다. 이에 반하여 스마트워치는 사용자가 늘 착용하고 있으며 심박수도 모니터링할 수 있으므로 사고 및 납치 상황 등을 좀 더 정확하게 감지할 수 있다. 제안하는 서비스는 스마트워치의 가속도 센서, GPS 센서, 심박 센서, 블루투스 링크 상태 등의 정보를 통해 운전자 및 탑승자에게 발생하는 다양한 상황을 파악하고 사고 통보, 상황 녹음 등 필요한 동작을 수행한다. 또한 제안하는 서비스는 차량과 OBD-II로 연결되어 도어 개폐, 비상등 점멸 등 필요한 동작을 수행한다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
본 논문은 해양사고 시 인체 인양정보를 모니터링하는 시스템을 구현한다. 모니터링 시스템은 수중환경 정보를 송신하는 인양기구제어기를 통하여 초음파 통신을 수행하며, 수상에서는 관제센터 또는 모선까지 10 km내 GPS 정보를 제공하기 위해 LoRa 통신을 수행한다. 수중 인양제어기는 공압 센서, 자이로 센서 및 온도센서 정보를 전송한다. 수중조건은 수심 10m 마다 수압 1기압씩 높아지고, 기구의 공기양은 육상에 비해서 1/2씩 줄어드는 환경에서 60 kg 수중 마네킹을 모델을 사용한다. 인양기구 SMB(Surface Marker Buoy)에 38g의 CO2 카트리지 1개를 사용하여 10 sec 이내에 수면 상승 조건을 기반으로 인양기구 출수 시험을 한다. 수중 통신은 수심 40m에서 100m까지 2,400bps 초음파 센서를 이용하여 데이터 전송환경을 구성한다. 모니터링 신호는 수심, 수온, 방향각 등을 수면 위의 구조요원에게 제공함으로써 인양작업자의 안전과 안전한 인체 구조를 목표로 한다.
기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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