보호동물사에 대한 서식지 분포정보는 개발압력이 심한 우리나라에서는 서식지 관리에 있어 매우 중요하다. 본 연구는 GIS와 로지스틱 회귀분석을 이용하여 멧돼지의 서식지 적합성모형을 개발하여 서식지 분포도를 작성하고 본 연구의 결과를 토대로 현재 우리나라의 멸종위기종과 야생동물보호종들의 서식지 관리를 위한 기초를 마련하고자한다. 서식지 모형을 구현하기 위한 연구내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 특성을 파악하기 위하여 GIS 자료를 구축하였다. 멧돼지의 위치파악을 위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다. 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기 위해 χ²검정(Chi-square test)을 실시하였다. 마지막으로, 최적 서식지의 분포를 예측하기위한 서식지 적합성모형 개발을 위해 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 이용특성 분석의 결과, 성별 그리고 활동유형별에서는 뚜렷한 차이를 볼 수 없으나, 계절별 그리고 서식지 유형별에서는 서식지 이용특성의 차이가 뚜렷한 것을 볼 수있었다. 둘째, 서식지 유용성 분석의 결과 멧돼지의 서식환경에 영향을 미치는 자연적인 환경요인으로 표고, 향, 임상 그리고 영급이 유의성이 있는 인자로 나타났다. 반면에, 경사, 능선/계곡 , 물 그리고 일사량의 경우 통계적 유의성이 적어 전반적으로 서식지를 결정하는 환경인자라고 볼 수 없었다. 마지막으로, 개발된 서식지 적합성모형의 결과 예측확률 0.5를 기준으로 전제서식지는 75.00%, 커버서식지는 84.26% 의 높은 분류정확도를 나타내었다. 모형검증의 결과 대상지 내부의 경우 전체서식지가 75.00%로 나타나 본 모형이 신뢰성이 있는 것으로 판단되었다.
현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.
최근에 수행되고 있는 중력 탐사는 고분해능의 중력계와 GPS(Global positioning system)를 통한 정밀한 측정과 측지가 이루어지고 있다. 중력탐사에서 모델링과 역산의 기술은 많은 발전이 있어왔지만, 중력자료처리는 거의 변화가 없었다. 통상적인 정밀한 중력 자료 보정을 통한 부우게이상은 측정점의 고도에서 기준면까지의 물질의 영향을 일정한 밀도를 이용해 제거해 버리기 때문에 측정점 바로 하부의 이상체에 의한 영향을 상당히 왜곡시키게 된다. 본 연구에서는 탐사 지역의 지형을 DEM(Digital Elevation Map) 자료와 Multiquadric equation을 이용하여 실제 지형과 유사한 Multiquadric surface를 자동적으로 구성하고, 이를 블록화 함으로써 보정의 대상이었던 기준면 상부에 대한 밀도를 탐사 지역의 지질 정보와 지형을 포함하는 역산을 통해 수치적으로 계산하였다. 이러한 지형을 포함한 역산 방법을 3차 원중력지형역산(3DGTI; 3-D Gravity Terrain Inversion)이라 한다. 이 연구의 효율성을 검증하기 위하여 주변암과 밀도차가 존재하는 관입지역에 대한 모델을 구성하고 적용한 결과 기존의 부게 보정 방법을 적용한 부게 이상도에 비해 자료의 왜곡이 감소하는 효과를 얻을 수 있었다. 이를 통하여 지형 역산을 통한 객관적인 부게 밀도의 결정과 부게 보정시 실제의 수평적인 밀도 변화를 반영함으로써 기존의 문제점을 보완하였다. 게다가, 3DGTI로부터 얻어진 밀도분포는 지형의 윤곽을 그대로 표현하고 있어서 보다 실질적인 지질을 보여준다고 하겠다. 이 방법을 화강암체가 관입하고 있는 마산$\cdot$창원 일대에서의 중력 탐사 자료에 적용해본 결과 기존 방법보다 관입 화강암체의 위치와 그 규모를 알아내는데 더 효과적이었다. 따라서, 수평적인 밀도 변화가 뚜렷하게 존재하는 지역의 경우, 새로운 중력 자료 처리 방법이 기존의 부게 보정에서 발생하였던 문제점을 해결함으로써 천부의 분해능을 높이고, 심부의 밀도 분포도 좀더 정확하게 계산할 수 있으리라 생각된다.
기존의 운동량 측정방법들은 가속도 센서나 GPS, 심장박동, 체온측정 등의 정보를 이용하였으나, 각기 측정방식 및 측정환경 등의 제한으로 인해 정확한 신체활동 측정 및 분석에 어려움이 있었다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는, 운동 시 발생하는 생체전기신호를 이용하여 유산소운동은 물론 기존에 측정이 어려웠던 근력운동에 대한 분석도 가능한 시스템을 개발하였다. 운동을 분석하기 위해 두개의 전극이 부착된 허리벨트를 착용해 운동 중 복부에서 발생하는 생체전기신호를 기록했고, 측정된 생체전기신호는 각각 상체 움직임 및 근육활동을 대표할 수 있는 주파수 대역으로 분리한 후, 분리된 각 신호의 파워 값과 차분의 파워 값, 그리고 중간주파수 값들을 운동형태 구분을 위한 특징값으로 추출하였다. 일원분산분석과 다중비교 분석의 통계적 검증을 통하여 추출된 특징값들의 유의성을 검증하였고, 또한 SVM분류기를 이용하여 운동의 형태를 구분하였다. 여섯 가지의 세부운동들을 분류하기 위해 두 가지의 분류방법을 적용하였고, 그 결과 유산소운동과 근력운동으로 분류 시 100%, 유산소운동과 근력운동 및 복합운동으로 분류한 경우 92.7%의 구분율을 보이며 운동형태의 분류가 가능하였다. 또한 유산소운동 및 근력운동의 양을 각각 수치화하여 표현 가능하다. 본 시스템은 기존의 유산소운동 기반의 운동량 측정방식대비 추가적으로 근력운동의 분석이 가능해짐에 따라 보다 다양한 활동에 대해서도 분석이 가능하다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
업무 혹은 여행 목적으로 다른 지역으로 여행을 가는 사람은 해당 지역으로 가기 전 인터넷 웹 사이트와 같은 다양한 매체를 통해 정보를 습득한다. 수집한 정보가 신뢰성이 있는지 판별하는 방법은 직접 해당지역에 가 보는 방법이 있다. 하지만 많은 사용자가 간과하는 사항으로 해당 게시물이 게시 된 날짜를 정확히 보지 않는 경우가 있다. 이는 여행 목적으로 맛있는 음식점을 찾아 가고자하나 도착하니 음식점이 사라진 경우와 같은 황당한 사건이 일어날 수 있다. 스마트폰 사용자가 애플리케이션을 통해 특정 지역에 대한 신뢰성 높은 정보를 제공받기 위해선 크라우드 소싱 기법을 통해 애플리케이션을 사용하는 특정 지역 사용자로부터 정보를 건의 받는 것이다. 무분별한 정보를 수용하는 것이 아닌 동일한 지역에 변경사항이 있을 때 사용자의 건의를 수렴하여 중복되는 내용이 존재할 때 애플리케이션 지도상에 표기하여 다른 사용자가 볼 수 있도록 한다. 단순 음식점 정보뿐만이 아닌 관광지에 대한 부가 설명을 더하거나 처음 가보는 지역에서 일어날 수 있는 생리적 현상을 해결하기 위한 화장실에 대한 정보와 같은 지역특화 정보를 제공한다. 애플리케이션을 사용하는 사용자는 GPS기반으로 가까운 지역의 공공시설과 음식점에 대한 정보를 알 수 있다.
최근 효율적인 지하시설물 관리를 위하여 관로 공사시 자기마커나 RFID 태그 등을 지중에 설치하는 사례가 급증하고 있다. 그러나 이들 센서는 되메우기시 다짐과정에서 자세변동이나 파손 등의 원인으로 인해 리더기에서의 인식률이 현저하게 떨어질 뿐 아니라 단일 주파수로만 되어 있으므로 복합관로 매설지역 일지라도 단 한 개의 관로에만 적용할 수 밖에 없는 문제가 있다. 또한 정확도가 낮은 내비게이션용 GPS 수신기를 이용하여 현장 조사를 하는 경우, 목표점까지의 도달시간이 과다 소요되며 DB갱신에 필요한 추가정보나 오류정보 등을 수작업으로 기록해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 되메우기시 자세변동에 영향을 받지 않으며 여러 종류의 관로에 동시 설치가 가능하도록 다양한 주파수로 제작되는 볼타입의 자동수평마커를 실험에 적용하였다. 또한 현장용 GIS프로그램이 내장되는 PDA 기반의 고정밀 DGPS 수신기와 RFID 리더기를 융합한 측량 시스템을 이용하여 목표지점을 신속히 찾아가고, 리더기로 검색된 시설물 정보를 DGPS 단말기상에서 직접확인하며, 파악된 신규정보를 현장에서 DB에 자동입력할 수 있는 효율적인 지하시설물 관리시스템을 개발하였다.
GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.
스마트폰, GPS 네비게이션과 같은 위치 응용프로그램이 발달함에 따라 위치 및 궤적 프라이버시를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치 관련 서비스를 제공받기 위해서는 자신의 정확한 위치를 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자 위치의 공개는 서버에게 자신의 위치뿐만 아니라 궤적까지 노출하게 되어 사생활 침해의 우려가 있다. 또한 사용자가 서버에게 요청한 정보는 위치 정보뿐만 아니라 멀티미디어 정보(위치에 대한 사진, 리뷰 등)를 포함하고 있기 때문에 서버가 처리해야 하는 비용 및 사용자가 받아야하는 정보가 증가하게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 EGTC (Enhanced Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. EGTC 기법은 기존 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법과 마찬가지로 사용자 궤적을 사용자가 원하는 프라이버시 레벨(UPL: User's desired Privacy Level) 수준으로 그리드를 분할하여 클로킹 영역을 생성 한 후, 랜덤한 질의 순서를 정한다. 다음 단계로 사용자가 이동하고자 하는 경로에 해당하는 서브 그리드 셀을 c(x,y)로 간주해 필요한 정보를 색인으로 구성해 받는다. 제안 기법은 기존 GTC 기법과 같이 궤적 프라이버시를 보장하면서 사용자가 청취해야 하는 정보의 양을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
최근 사용자의 위치를 파악할 수 있는 기기가 보편화 되어감에 따라 사용자의 이동 경로를 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 위치정보를 수집하여 각각의 요구사항에 맞게 가공하여 사용하고 있다. 그러나 이동경로를 나타내기 위해 수집되는 GPS등의 위치정보는 일반적으로 매우 방대하며, 이로 인해 경로 간 유사도 비교 시에 큰 연산 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 의미 있는 장소를 정의하고 장소간의 이동으로 모델링하여 이동 경로를 단순화하는 방법이 연구되고 있으나, 기존 연구들은 체류 시간과 거리만을 고려하여 이를 정의하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 체류 시간과 거리, 상호작용 정보를 이용하여 특정 사용자의 의미 있는 장소 추출하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 의미 있는 장소를 이용하여 경로를 단순화하여, 이동 경로 유사도 비교 시 드는 연산 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, GPS를 통한 위치정보와 타인과의 상호작용 정보(통화, 문자 메시지 송수신등)를 이용하여 사용자와 친밀도가 높은 사람들을 정의하고 체류 시간과 거리, 주변에 있었던 사람의 정보를 기반으로 의미 있는 장소를 정의한다. 제안하는 방법을 검증하기 위해, 스마트폰 사용자로부터 실제 정보를 수집하였으며, 이를 이용하여 의미 있는 장소를 추출하고, 설문조사를 통해, 추출된 의미 있는 장소의 정확성을 확인하였다. 또한 의미 있는 장소로 단순화 한 이동경로를 이용하여 이동 경로 예측을 수행할 경우의 예측 정확도를 파악하기 위해 기존 방법과의 비교 실험을 진행하였으며, 연산에 소모되는 비용을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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