본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. X, Y, Z의 3차원으로 측정되는 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 2대 이상의 연속주행 차량에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 따라서 그간 자료수집의 한계로 인해 제한적으로 진행되던 연구에 많은 도움이 되고 있다. 하지만 GPS를 통해 수집한 자료의 정확성을 규명하는 것이 선행되지 않고는 합리적인 결과를 기대하기는 어려울 것이다. 기본적으로 수반되는 오차의 크기에 따라 연구결과에 대한 신뢰성이 달라질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 GPS 수신기로부터 측정되는 자료의 정확도를 분석 보정함으로서 동일 기종의 장비를 이용하여 수행되는 향후 연구에 대한 준거를 제시하고자 함이다. 연구는 2가지 유형의 구간으로 구분하여 진행하였는데, 대상구간 주변의 3, 4등 삼각점을 설정하고, 이로부터 측정된 측량 좌표와 DGPS 수신자료에 의한 좌표를 비교하였다. DGPS 수신 결과는 최대 0.6m 이내의 오차를 수반하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 새롭게 추가될 GPS civil signal 에 실릴 civil navigation message 중에서 Earth Orientation Parameter를 이용하여 ECEF 좌표계에서의 위치를 ECI로 변환하는 알고리즘을 설명하고 시뮬레이션을 통해서 결과를 분석하였다. Civil navigation message에 실릴 예정인 EOP를 이용하기 위해서는 GPS 시간을 UTC로 변환하여야 하고 좌표 변환의 중간 단계별로 필요한 여러 종류의 시간과 EOP 데이터를 활용할 수 있어야 한다. 알고리즘의 검증은 Earth Orientation Center에서 제공하는 EOP 데이터를 GPS CNAV에 실린 가상의 EOP 데이터로 가정하고 이를 이용하여 저궤도 위성의 위치와 속도를 변환하고 그 결과를 분석하였다.
산업화 및 도시화가 가중됨에 따라서 여가생활을 위한 공간 희소성이 부각되고 있다. 하천 주변의 수변공간이 제공하는 자연경관 및 생태체험 등의 기회는 지역사회의 발전과 친수공원 조성을 조성하는데 근간이 되는 요소이다. 이러한 하천 공간을 이용하는 이용객을 정량적으로 파악하는데 있어 과거에는 인력을 동원하여 현장조사를 수행하였으나 경비, 인력 및 시공간적인 제약이 발생하여 결과물의 정확성이 확보되지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 위치정보를 활용한 친수공원 이용객 추정을 수행하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락생태공원과 대저생태공원이다. 통신 빅 데이터를 활용한 이용객 패턴과 GPS 위치정보를 기반으로 한 이용객 패턴을 비교·분석하였다. GPS 위치정보는 Google Popular Times와 카카오 방문자 데이터를 활용하였다. GPS 위치정보 데이터를 활용했을 때 통신 빅 데이터를 활용한 결과보다 주중과 주말 이용객에 대한 패턴이 뚜렷하였다. 따라서 향후 통신 빅 데이터를 이용할 때 pCELL 크기의 정밀화 및 체류시간 30분 이상의 조건으로 이용객 수를 추출한다면 GPS 위치정보의 결과와 유사할 것으로 예상된다. 또한 개인정보 보호법 등 개정이 이루어져 보다 정확한 데이터를 추출한다면 GPS 기반으로 이용객 수를 추정하는 것이 더 정확한 이용객 수의 지표를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.291-295
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2006
As GPS equipments improve, one can acquire GPS data easily in the field. However, to obtain precise and accurate coordinates, post processing is additionally required and the processing needs high degree of skills. Besides, it is very common that we can't operate processing software in the field because required system environment is usually not prepared. The aim of this study is the development of internet-based GPS data processing service. For post processing, we use GIPSY developed by JPL. It has many advantages such as precise point positioning, which enables a rapid determination of receiver positions. The developed service in this study proceeds as following orders by interlocking GIPSY and internet service on a Linux platform: Users upload raw data files on the internet, then GIPSY runs automatically and then the user get the result in the field. We use an Apache Web Server as a hosting program and PHP is used in coding web pages.
출어중인 어선들의 실시간 이동위치데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 SSB 모뎀에 의한 데이터통신이 이루어져야 하며, GPS 시각에 동기 되어 정보를 교환하는 통신프로토콜을 연구하여야 한다. 또한 어선들의 운항데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 해상정보의 권역화 및 집중화에 대한 연구가 선행되어야 하며, SSB에 의한 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 변복조기와 송수신 제어기 그리고 CPS에 의한 위치정보의 취득에 대하여 연구하여야 한다.
신뢰성 있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 통상 국내에서는 5분 주기로 통행시간자료를 수집하고 있다. 그러나 주기 단위로 수집할 경우 수집주기내에 링크를 통과하지 못하는 데이터는 사용할 수 없으며, 특히 혼잡시 이러한 데이터가 많이 발생하므로 혼잡정보가 늦게 제공되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대기행렬소멸길이와 신호현시 등을 추정하여 링크통행시간 추정하는 기법을 개발하였다 현장실험을 기반으로 MAPE와 MAE를 사용하여 평가한 결과 제안기법의 정확도는 1.98%, 4.75초로 실측치와 큰 차이를 보이지 않았다. 제안기법은 혼잡할 경우에 GPS기반으로 부족한 데이터의 절대량을 보족해 줄 수 있는 대안으로 기대된다.
한반도에 막대한 피해를 입힌 태풍 RUSA는 2002년 8월 30일에서 9월 1일간 한반도를 지나갔다. 이 태풍 RUSA가 진행하는 동안 GPS 수신 자료와 기상 자료를 이용하여 대류권에서의 습윤 지연량을 산출하고, 이 습윤지연량을 천정방향의 수증기량(IWV)으로 환산하여 이 수증기량으로부터 PWV(Precipitable Water Vapor)를 산출하였다. 본 연구에서는 서울, 원주, 서산, 상주, 전주, 청주, 대구, 울진, 진주, 대전, 목포, 속초, 제주의 13개 GPS 상시관측소 데이터를 이용하여 PWV를 산출하였다. 산출한 PWV의 시계열 분석을 통해 실제 강수량과 비교한 결과 태풍 RUSA가 진행하는 동안 PWV가 정점을 보이는 부근에서 실제 강수량이 발생하였다. 또한, 태풍 RUSA의 이동 경로와 PWV가 최고조를 이루는 시간을 분석한 결과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. GPS 자료로부터 산정된 PWV를 이용하여 tomograph를 작성하고 GMS 위성 영상과 비교한 결과 매우 근접한 결과를 얻을수 있었으므로 기상 예보를 위한 수치예보모델로의 활용 가능성을 제시할 수 있었다.
시 공간 분해능이 우수한 GPS 가강수량 자료를 활용하면 강수나 구름과 같이 변동성이 큰 기상현상에 대한 수치예보모델의 예측성 한계를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 GPS 가강수량 자료를 수치 예보모델에 초기치로서 적용하기 위해 한국천문연구원과 해양수산부가 운영하고 있는 GPS 상시관측소 자료로부터 GPS 가강수량을 계산하였다. 시 공간적 규모가 작아 기존 수치예보모델에서 예측하기 어려운 국지적 집중호우사례를 선정하였다. 차세대 수치예보모델인 WRF(Weather Research & Forecasting)모델의 3차원 변분동화(3D-Var)기법을 이용하여 GPS 가강수량 자료를 초기치에 동화하였다. 이 연구는 GPS 가강수량 자료가 수치예보모델의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 수치예보모델의 예측성 향상을 위한 연구방향을 제시 하였다.
본 연구는 철강 회사의 기존 크레인의 위치 제어 시스템을 USN(Ubiquitous Sensor Network)과 GPS(Global Positioning System) 시스템으로 대체하기 위한 시뮬레이션을 수행한 것이다. 크레인의 위치 제어 시스템을 지상국과 차상국의 통제 시스템으로 구분하였으며, 하드웨어 시스템은 GPS위성으로부터 크레인의 위치 제어 데이터를 수신하는 GPS 수신기 모듈, 지상국과 차상국 간 통신을 하기 위한 블루투스 통신 모듈, 크레인의 위치를 정밀하게 제어하는 초음파 센서 모듈, 크레인의 롤러를 대체한 모터, GPS 수신기 모듈과 블루투스 통신 모듈, 초음파 센서 모듈을 제어하는 임베디드 MCU (ATmega1/28L) 등으로 구성하였으며, 소프트웨어 시스템은 GPS 위성으로부터 GPS 수신기 모듈에 수신된 데이터 중 GGA 출력 문장을 필터링하기 위한 프로그램, 초음파 센서 구동프로그램, 크레인의 위치를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 디지털 지도 프로그램 등으로 구성하였다. 제안한 시스템은 위치제어를 1cm 간격으로 정확하게 조절이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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