최근 이슈가 되어온 스마트폰에는 고해상도 카메라, Assisted GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있다. 본 연구는 고해상도 영상을 제공하는 스마트폰 카메라를 검정하고 그 정확도를 평가함으로써, 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는데 그 목적을 둔다. 먼저, 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다. 또한, 3차원 위치 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 결과 분석이 이루어졌고, 최종적으로 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다. 그 결과, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 고차항의 방사 왜곡 계수도 고려되어야 하며, 측량용 카메라에 의한 결과와 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
본 연구는 2007년 이래 국토지리정보원에서 제공하고 있는 Network-RTK(VRS) 측량을 항공사진도화에 필요한 지상기준점측량에 적용하기 위하여 그 정확도를 검증하는데 목적이 있다. 세계측지계(ITRF2000)에 근거하여 국가기준점을 고정한 상대측위방식 Static GNSS 측량으로 지상기준점(GCP)을 측정하여 이를 정확값으로 간주하였다. 2종의 Network-RTK 수신기를 이용하여 동일 지상기준점의 위치를 구한 후, 좌표변환과 지오이드 모델을 적용하여 세계측지계 좌표로 변환하였다. Static GNSS 측량과 2종의 Network-RTK 측량에 의한 측정값을 비교한 결과, GCP 위치좌표의 평균제곱근오차는 평면에서 ${\pm}2.0cm$, 표고에서 ${\pm}7.0cm$ 이었다. 즉, 지상기준점측량에서 GPS 수신기 1세트로 짧은 시간 관측할 수 있는 Network-RTK 측량은 GNSS 수신기 2세트 이상을 필요로 하는 RTK 측량이나 GNSS 수신기 2세트 이상으로 장시간의 관측이 필요한 Static GNSS 측량의 실용적인 대안임을 알 수 있었다.
2011년 3월 11일 일본 동북부 태평양 연안지역 해저를 진앙으로 하는 규모 9.0의 도호쿠 대지진이 발생하였다. 이 지진은 역사상 4번째 규모의 지진으로 대형 쓰나미를 동반하여 많은 인명 및 재산피해를 유발하였다. 또한 미국 지질조사국에 따르면 지진이후 일본 동북부 지역이 약 2.4m 가량 이동된 것으로 보이며, 이에 따라 한반도 역시 지진의 영향권에 들었을 가능성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국토지리정보원에서 운영중인 상시관측소 관측데이터를 이용하여 일본지진에 의한 우리나라 지각의 변위를 산출하고 결과를 분석하였다. Bernese V5.0을 사용하였으며, 지진 발생 전 후의 기선해석과 지진 발생 당시의 이동측위를 수행하였다. 기선해석을 통한 자료처리 시 효과적인 지각변동 확인을 위하여 두 가지 시나리오를 이용하였다. 첫 번째 시나리오로 진앙과 거리가 멀어 비교적 안정적이라고 판단되는 중국, 몽골, 러시아의 IGS 상시관측소를 고정하여 기선해석을 수행하였으며, 두 번째로는 우리나라 국가 기준점인 수원 관측소를 고정하여 기선해석을 실시하였다. 그 결과 일본 지진 이후, 한반도 지각이 대부분 동쪽방향으로 1.2cm에서 5.6cm 수준으로 이동한 것을 확인할 수 있었다. 특히 본 연구에서 대상으로 한 상시관측소 중 지진의 진앙과 가까운 독도, 울릉도 지역에서 가장 큰 변위가 나타났으며, 진앙으로부터 거리가 먼 제주의 지각이동이 가장 적은 것을 확인할 수 있었다. 또한 이동측위 결과 지진 발생으로부터 약간의 시간 경과 후 우리나라 상시관측소에 신호가 감지되었다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
블루투스 스마트로 알려진 Bluetooth Low Energy(BLE)는 초저전력으로 동작하도록 설계되어 BLE 기반 디바이스들은 그 구성에 따라 하나의 코인셀(coin cell)로 몇 년간 동작이 가능하다. 또한 BLE는 수신신호세기 정보를 기반으로 두 BLE 디바이스 사이의 근사적 거리를 추정 할 수 있다. 이러한 특징으로 인하여 실내 또는 실외의 근거리 영역에서 GPS보다 상대적으로 높은 정밀도의 내비게이션 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 BLE를 이용한 실제 내비게이션 테스트 베드를 구성하고 실외 근거리 영역에서의 동작을 검증한다. 검증 실험에서 BLE 기반의 비콘들은 고정된 위치에 설치되어 주기적으로 Universally Unique IDentifier(UUID) 전송하며, 사용자 스마트 디바이스는 이를 수신하여 거리값을 추출하고 UUID를 셀룰러 또는 와이파이 망을 통해 데이터베이스로 전송한다. 데이터베이스는 해당 UUID에 바인딩된(binding) 관련 정보를 사용자 디바이스에 피드백하고, 이를 수신한 사용자 디바이스는 추출된 거리값과 함께 주변 정보 및 지도상에서 사용자 위치를 더욱 정밀하게 표시하는 내비게이션 서비스를 제공한다. 본 논문을 통하여 BLE 기반의 내비게이팅 응용이 실현 가능함을 확인할 수 있으며, 더 나아가 이러한 시스템이 실내 내비게이션으로도 충분히 구현될 수 있음을 확인 할 수 있다.
현재 스마트폰은 GPS와 가속도계를 비롯한 센서를 이용하여 인간 행동 자료를 인간의 행동을 간섭하지 않으며 비용을 절감해서 수집할 가능성을 열어주고 있다. 본 연구는 스마트폰 기반 설문 조사의 정확성과 신뢰성을 평가하였다. 스마트폰을 이용하여 수집한 자료와 가구통행실태조사를 기본으로 구성된 전통적인 종이 설문을 이용한 자료를 비교하였다. 46명의 학생이 스마트폰을 이용하여 7일간 통행 기록을 수집하였고, 같은 기간 동안 종이 설문을 수행하였다. 참여자들은 웹페이지를 통해 스마트폰으로 수집된 자신의 통행 기록을 검증하였다. 검증된 스마트폰 자료는 같은 날에 수집된 종이 설문자료와 매칭되었다. 스마트폰 기반 자료는 종이 설문자료보다 짧은 통행을 기록하는 데 효과적이었다. 통행 자료의 통행시간이 종이 자료의 통행시간보다 짧은 경향이 나타났다. 이는 기존의 종이 설문 참여자가 통행시간을 과대평가하는 경향이 있음을 시사한다. 본 연구 결과는 스마트폰 기반의 통행 자료 수집 시스템을 발전시키는 데 이바지할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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