센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.
본 논문에서는 이동에 어려움과 불편을 겪고 있는 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼을 제시한다. 제안된 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 현재 운용 중인 퍼스널 모빌리티 공유 플랫폼의 IOT 기술을 접목한 기능인 모바일 대여, 반납, 기능을 기본으로 포함하고, 교통 약자들이 처할 수 있는 다양한 사고의 위험으로부터 빠르게 대처할 수 있도록 안전 기능을 강화하였다. 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 GPS를 통해 운행자료가 실시간으로 서버에 저장되며, 사고의 사전 알람 및 호출 기능을 강화하여 신속한 SOS 처리가 되도록 하였으며, 사고 발생과 동시에 서버로부터 관리자 및 보호자들에게 연락을 취해 재빠른 상황대처를 할 수 있도록 하여 교통 약자들이 안전하고 편안하게 운행할 수 있다.
Alien species cause problems in various ecosystems, reduce biodiversity, and destroy ecosystems. Due to these problems, the problem of a management plan is increasing, and it is difficult to accurately identify each individual and calculate the number of individuals, especially when researching alien turtle species such as GPS and PIT based on capture. this study intends to conduct an individual recognition study using a UAV. Recently, UAVs can take various sensor-based photos and easily obtain high-definition image data at low altitudes. Therefore, based on previous studies, this study investigated five variables to be considered in UAV flights and produced a test paper using them. OCR was used to monitor the displayed turtles using the manufactured test paper, and this confirmed the recognition rate. As a result, the use of yellow numbers showed the highest recognition rate. In addition, the minimum threat distance was confirmed to be 3 to 6m, and turtles with a shell size of 6 to 8cm were also identified during the flight. Therefore, we tried to propose an object recognition methodology for turtle display text using OCR, and it is expected to be used as a new turtle monitoring technique.
Purpose : The purpose of this study was to compare the effect of pelvic exercise on the CVA and spinal curve in adults with forward head posture compared to the group using only neck exercise when pelvic exercise was performed in parallel with conventional neck exercise. Methods : GPS 400 and Formetric were used to identify craniovertebral angle (CVA), thoracic kyphosis, lumbar lordosis, and pelvic torsion and were measured by an experienced research manager. Forward head posture (FHP) was selected for people whose angle between the line connecting the ear ball and the seventh cervical spine and the horizontal line is 50 degrees or less. The 30 selected students were randomly divided into 15 experimental groups and 15 control groups. Mackenzie exercise and sling exercise were performed for neck exercise in both the experimental group and the control group, and pelvic exercise using a Swiss ball was additionally performed in the experimental group. All data collected in this study were analyzed using SPSS statistics 21.0. Cervical vetebral angle (CVA), thoracic kyphosis, lumbar lordosis, and pelvic torsion were compared at 0 weeks, 3 weeks, and 6 weeks for each measurement factor using ANOVA with repeated measures. For the statistical significance test, the significance level of α was set to .05. Results : The changes of pelvic torsion, thoracic kyphosis and CVA due to pelvic exercise using Swiss Ball and neck exercise were changed over time, but lumbar lordosis were not changed. And there were no significant differences among the groups. Conclusion : In conclusion, the pelvic correction exercise is considered to be an effective exercise for correcting the FHP and requires regular pelvic correction exercises. We expect the results to be used in clinical trials.
본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
습지 생태계는 환경의 변화에 민감하여 인위적 간섭에 매우 취약하다. 습지는 육상과 수상생태계의 전이지대이며 인간생활에 매우 중요하다. 따라서 습지의 보전과 관리대책 마련이 필수적이다. 습지 분포지역의 명확한 위치정보, 속성자료를 포함하는 수치지도와 지리정보시스템(GIS)을 이용한 Environment-GIS(E-GIS)의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 산지습원에 대한 통합 DB로서 습지관리의 기초자료를 구축하는 방법의 표준안을 제시하였다. 기준점 측량방식을 이용하여 수치지도를 이용한 정확한 위치를 규정하였고 습지분포 수치지도 영역을 표현하였다. 이로써 지리정보를 이용한 GIS DB로 전환하여 도형, 속성정보를 수치화 하였다. 본 연구에서 구축된 습지정보를 기반으로 연구범위 내 환경부 지정 대표 보존습지의 구성인자인 지형, 지질, 동 식물상 분포를 분석하여 발견되지 않은 습지 분포지역을 예측 할 수 있는 활용방안을 제시하였다.
본 논문에서는 MATLAB GUI 기반으로 개발된 다중 위성군 network RTK MAC 보정정보 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 해당 소프트웨어는 GPS와 GLONASS, Galileo를 포함한 다중 위성군의 보정정보를 생성하는 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 시뮬레이션 데이터 기반 후처리 소프트웨어로 개발되었다. 소프트웨어 구동 결과 다중 위성군의 시스템별 network RTK 보정정보가 MATLAB 파일 형식으로 출력된다. 본 논문에서는 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 소프트웨어를 통해 생성된 보정정보를 사용자에게 적용한 후 잔여 오차를 분석하였다. 분석 결과 사용자 잔여 오차의 크기가 10 cm 이하를 유지하는 것을 확인함으로써, 유효한 network RTK 보정정보 생성이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 야생동물위치추적기(WT-300, GPS-Mobile Phone Based Telemetry, KoEco)를 이용하여 도심지역과 농촌지역에서 월동하는 흰뺨검둥오리의 서식지 이용을 파악하여 국내 수조류 서식지 보호 관리의 기초자료로 활용하고자 수행하였다. 연구지역은 경기도 안성시의 도심하천인 안성천과 해남의 산수저수지로 지역별로 각각 흰뺨검둥오리 5개체에 위치추적기를 부착하였다. 흰뺨검둥오리의 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.x Animal Movement Extension을 이용하였으며, 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)과 최소볼록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP)을 이용하여 분석하였다. 흰뺨검둥오리의 행동권은 최소볼록다각형법에 의하면 안성은 $250.8km^2$(SD=195.3, n=5), 해남은 $89.1km^2$(SD=69.6, n=5)이였다. 커널밀도측정법에 의한 50% 이용면적은 안성은 $21.8km^2$(SD=26.9, n=5), 해남은 $3.5km^2$(SD=2.2 n=5)로 해남지역에서 좁은 행동권을 보였다. 흰뺨검둥오리의 서식지 이용을 보면 안성과 해남지역 모두 내륙습지와 논을 주로 이용하였다. 하지만 해남에서는 주간에, 안성에서는 야간에 논 이용률이 높았으며, 월동후기로 갈수록 해남에서는 주간에, 안성에서는 야간에 논 이용률이 증가하는 경향을 보였다.
남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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