최근 차량에는 내 외부로 다양한 네트워크가 도입되고 있으며, 이는 각 네트워크의 장치 제어나 정보 조회 서비스를 제공하는 하나의 HMI(Human Machine Interface)로 통합되고 있다. GPS 기반의 차량 측위 서비스를 제공하는 기존의 차량 네비게이션 시스템 또한 이러한 통합 네트워크에 기본 사양으로 포함되고 있다. GPS는 위성 신호를 이용하여 위치 정보를 제공하는 가장 보편적인 장치로 이용되고 있지만, 터널 빌딩 숲 등의 지역에서 위성 신호를 수신 받지 못해 위치 정보 제공이 불가능한 문제점을 가진다. 이에 본 논문은 통합된 차량 네비게이션 환경의 차량 내부 CAN 네트워크와 차량 외부의 Wi-Fi 네트워크의 센싱 데이터를 이용하여 GPS가 작동하지 않는 곳에서 차량의 위치를 측정하는 기법에 대해 제안하고, 구현한다. 제안한 기법은 구성된 맵 DB와 맵 매칭하여 구현함으로써 원활하게 동작함을 보였다.
We proposes integrated information system, Service Robot Information System(SRIS), for mobile robot. The system has objectives that can heir efficient management and sharing as support information for mobile service robot like recognition, navigation, manipulation and modeling. This paper introduces the concert and architecture of SRIS. An Implementation is done by using ER based database and CAD modeling which is DXF format. The experimental shows the result of object and environment map matching by SLAM. This system is expected that can help reduce the cost and efforts of information management under multiple mobile robot environment.
This paper describes the SAR geocoding module, which is the sub-module of a IRHIS ('Integrated RS s/w for High resolution satellite ImageS'): package of 'Development of High Resolution Satellite Image Processing Technique' project in Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI). The function of this module is following. 1) Orbit Type : ERS1/ERS2, RADARSAT 2) Data Format : SAR CEOS Format(Single Look Complex) 3) Function: - Geocode : Generate a map projected SAR image based on only orbit information - Orthorectify: Generate a rigorous geocoded SAR image with a DEM information In this paper, we briefly describe the algorithm that is adopted to the functions, and component architecture.
The two key elements of the Geographic Information System(GIS) are (1) Data base management of land resources information as computer files, and (2) Software ability to analyze and map this information. More geometrically corrected SPOT derived land cover information and digital topographic infornation from digitial elevation model (DEM) were integrated as input data of GIS in order to create landscape modelling. The ultimate goal of this GIS is to establish the use of physiographic data as an intergral part of the comprehensive planning process in order to avoid significant environmental and economic problems.
부동산 정보를 원활하게 활용하기 위해서는 동일 위치에 해당하는 토지와 건물의 정보가 통합되어야 한다. 본 연구에서는 개별지적도 기반의 지적경계를 기준으로 위치정보가 없는 건축물대장의 건물배치도에 좌표를 부여함으로써, 기존 수치지형도 건물에 비해 위치정보를 향상시켰다. 또한, 부동산 정보인 토지 및 건물의 관련 속성정보가 여러 공적장부와 시스템에서 중복적으로 관리되고 있어 관련 정보를 법 기준으로 정보 생성의 경로를 파악하여 중복정보의 위계를 정립하고, 이에 따라 중복정보를 배제한 통합속성정보를 제시하였다. 즉, 부동산 정보인 건물과 토지의 분리된 공간 및 속성정보의 통합방안을 마련하여 하나의 고도화된 부동산 정보를 제시하였다.
한국은 그동안 분단국가라는 특수성으로 인해 안보 확보를 이유로 지도데이터의 국외개방을 제한하여 왔다. 그러나 공간정보 국외개방과 관련된 국내외 환경과 ICT 산업 생태계가 급격하게 변화하고 있으므로 계속해서 개방을 제한하는 데는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 시스템 사고를 활용하여 공간정보 국외개방과 관련된 변수들이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하고 상호작용하는지 인과관계를 분석하였다. 먼저 국가안보, 지도기반 융 복합서비스, 기업간 경쟁 측면으로 구분하여 부문별 인과지도를 작성하였다. 이를 통합한 전체 인과지도를 바탕으로 정책개입 지점과 지배적 피드백루프를 파악하였다. 분석결과에 의하면, 국내 공간정보사업자의 자생력 확보가 전체 인과지도의 정책지렛대로 작용하며, 지배적 피드백루프를 악순환고리에서 선순환고리로 전환시키는 변수는 '지도데이터의 국외개방 결정'인 것으로 나타났다. 본 연구는 주요 변수간의 상호작용 관계를 인과지도로 작성하여 적은 투입으로 큰 효과를 볼 수 있는 정책 개입지점인 정책지렛대를 찾아내고, 장기적으로 어떠한 인과구조가 시스템을 지배하게 될 것인지 지배적 피드백루프를 파악하고 분석하였다는데 의의가 있다. 이러한 연구결과는 추후 구글 또는 여타 글로벌 기업이 공간정보 국외반출을 요청할 경우에 지도데이터의 국외반출이 국가 안보와 공간정보 산업 분야에 미치는 영향과 상호작용을 논의하는데 활용될 수 있다.
본 연구에서는 PDSI, SPI, MSWSI 등의 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 단계별로 모니터링 할 수 있는 통합가뭄지수를 개발하였으며 개발된 통합가뭄지수에 의해 작성된 한반도의 가뭄도를 과거 가뭄과 비교 검증한 결과 매우 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 통합가뭄지수가 가뭄을 정량적으로 모니터링 하는데 유용한 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다 또한, 기상청에서 시행하고 있는 기온, 강수량의 장 단기 예보자료를 이용하여 가뭄지수의 예측치를 산정 한 후, 미래에 가뭄상황이 어떻게 진행될 것인가에 대한 가뭄전망기법을 개발하였으며 한반도 전역에 대한 실시간 가뭄전망이 가능하도록 전체 시스템을 구축하였다. 뿐만 아니라 가뭄기초 자료 관리, 가뭄지수 산정 및 가뭄현황도 작성 등 종합적인 가뭄정보 분석을 위한 가뭄 모니터링시스템을 개발하여 웹을 통하여 일반인들에게 제공할 수 있도록 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 functional 프로그래밍과 분산 메모리 환경인 Spark를 통해 SPARQL 질의문 처리의 오버헤드를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 시멘팁웹의 RDF 온톨로지 데이터는 폭발적으로 증가하고 있기 때문에, 대용량 온톨로지 데이터에 대한 질의문을 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. SPARQL 질의문 처리에 대한 기존의 연구들은 하둡의 맵리듀스 프레임워크에 초점을 맞추고 있다. 그러나 하둡은 분산 파일 처리를 기반의 작업을 수행하므로 성능 저하가 발생할 수 있다. 따라서 질의문 처리 속도를 향상 시키기 위해 본 논문에서는 분산 메모리 시스템을 통해 질의문을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 SPARQL 질의어 사이의 Binding 값을 Propagation하기 위해서 Spark의 Join방식, Functional 프로그램의 Map, Filter 방식, Spark의 캐시 기능을 활용 하는 방식을 제안하고 있다. 본 논문의 실험 결과는 다른 기법들과 비교하여 높은 성능을 얻었다. 특히 현재 가장 빠른 성능을 보이는 SPARQL 질의 엔진인 Sempala와 유사하다는 결과를 얻었다.
Hierarchical IPP (Integrated Path Planning) combining the GPP (Global Path Planner) and the LPP (Local Path Planner) is interesting the researches who study about the mobile vehicle in recent years. However, in this study, there is the path mismatch problem caused by the difference in the map information available to both path planners. If ever a part of the path that was found by the GPP is available to mobile vehicle, the part may be unavailable when the mobile vehicle generates the local path with its built-in sensors while the vehicle moves. This paper proposed the TWR (Temporal Waypoint Reviser) to solve the path mismatch problem of the hierarchical IPP. The results of simulation provide the performance of the IPP with the TWR by comparing with other path planners.
현재 건물은 예전에 비해 더 높고 더 복잡하면서 다양한 형태로 설계되고 있다. 그러므로 잠재적인 위험 요소는 더 증가하고, 화재, 정전, 지진, 호수, 태풍 등의 재해가 발생할 수 있다. 이들 재난은 가능한 신속하게 건물 안의 사람들을 대피시켜야 한다. 본 논문에서는 건물 내부에서의 센서와 유도등 네트워크를 통합 구축하여 신속하게 재난을 감지하고 내부 지리 정보를 이용하여 정확하게 대피 유도할 수 있는 새로운 재난 대피 유도 개념을 제시한다. 본 논문에서는 이 개념을 이용하여 건물 내부에서 화재 재난을 관리하기 위해 센서와 유도등 네트워크 기반의 통합 논리 모델을 제시한다. 더불어 제안된 논리 모델을 지도 상에 가시화하고 운영 실험을 실시하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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