• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권4호
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• pp.9-21
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• 2008

이 논문은 위성항법시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 GNSS 기반의 RF 수신단과 고정밀 측위 아키텍처 그리고 고감도 측위 아키텍처를 제안하였다. GNSS 기반의 RF 수신단 모델은 기존 GPS와 향후 사용되어질 갈릴레오의 항법정보데이터를 동시에 수신할 수 있는 구조를 가져야 한다. 따라서 GPS의 L1대역인 1575.42MHz와 갈릴레오의 El대역인 1575.42MHz, E5A대역인 1207.1MHz 그리고 E5B대역인 1176.45MHz를 동시에 수신할 수 있는 다중 밴드로 구성하였다. 고정밀 측위 아키텍처는 기존 상관기 구조가 가지고 있는 Early코드, Prompt코드, Late코드를 사용하는 1/2칩 이격 구조가 아닌 Early_early코드, Early_late코드, Prompt코드, Late_early코드, Late_late 코드 구조의 상관기를 제안하였다. 이렇듯 1/4칩 이격의 상관기 구조를 제안하여, 위성항법시스템으로부터 송신되는 신호의 부정확성으로 인해 생기는 C/A코드와의 동기 문제를 해결하였다. C/A코드와의 동기 문제는 차량용 항법시스템의 동기 획득 지연 시간 문제가 발생되어, 수신기의 성능 저하를 가져온다. 다음으로 고감도 측위 아키텍처는 20개의 코럴레이터(correlator)를 사용하여 비대칭 구조로 설계하여 수신 증폭률을 최대화하고, 잡음을 최소화하여 수신율을 향상시키도록 하였다. 위성항법시스템은 동일한 C/A코드를 20번 반복하여 전송한다. 따라서 동일한 C/A코드를 모두 사용할 수 있는 구조를 제안하였고, 적응형 구조를 가지고 있어, 주변 환경에 따라 코럴레이터의 수를 제한할 수 있어, 불필요한 시스템의 동작 지연 시간을 줄일 수 있다. 이러한 구조의 사용으로 동기 획득 지연 시간을 줄일 수 있고, 동기 추적의 연속성을 보장할 수 있다. 이는 위성항법시스템의 수신기 성능을 향상시키는 결과를 가져온다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.27-28
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• 2011

태양 흑점수의 증감주기 (약 11년)에 따른 태양폭발 (태양에서의 플레어 현상)은 태양 코로나 물질을 대방출하는 태양폭풍을 야기한다. 미국해양대기청 (NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)은 태양 흑점활동이 2013년과 2014년 사이에 극대화 될 것이라고 예상했다. 강력한 태양폭풍의 영향이 지구에 미쳤을 경우 인공위성을 이용한 전세계 측위시스템의 교란, 각종 통신수단 및 TV, 라디오 방송 등이 영향을 받을 것으로 예상된다. 실제로 1989년 태양폭풍은 캐나다에서 정전사태를 일으켜 9시간동안 약 600만명이 정전으로 인한 피해를 입은 사례가 있다. 이와 같은 초강력 태양폭풍은 인공위성의 수명을 약 5~10년정도 단축시켰으며 이로 인한 경제적 손실 및 파급효과를 고려하면 액수는 수십조 원에 달할 것으로 예상된다. 최근 2011년 2월 15일 10시 45분경 (지역시)에 발생했던 X급 태양폭발에 의해 발생한 태양폭풍의 영향이 2011년 2월 18일 오전 10시 30분경 우리나라 (보현산 관측소)에서 관측되었다. 본 논문에서는 현재 흑점수가 증가하고 있는 시점에서 2월 18일의 태양폭발 일주일 전후 자기장 데이터를 비교하고, 또한 대전에서 관측한 RINEX 데이터를 이용하여 측위결과를 비교 분석하였다. 태양폭풍이 지구에 도달한 2011년 2월 18일의 자기장 관측 값은 일주일 전후 데이터와 비교하여 Proton이 요동하는 결과를 보였고, 대전지역에서의 측위결과도 태양폭풍 일주일 전후와 비교하여 최대 1m이상의 측위오차를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.535-544
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• 2016

기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σ_h = 0.023m, σ_v = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권6호
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• pp.477-482
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• 2011

태양 흑점수의 증감주기 (약 11년)에 따른 태양폭발 (태양에서의 플레어 현상)은 태양 코로나 물질을 대방출하는 태양폭풍을 야기한다. 미국해양대기청 (NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)은 태양 흑점활동이 2013년과 2014년 사이에 극대화 될 것이라고 예상했다. 강력한 태양폭풍의 영향이 지구에 미쳤을 경우 인공위성을 이용한 전 세계 측위시스템의 교란, 각종 통신수단 및 TV, 라디오 방송 등이 영향을 받을 것으로 예상된다. 실제로 1989년 태양폭풍은 캐나다에서 정전사태를 일으켜 9시간동안 약 600만 명이 정전으로 인한 피해를 입은 사례가 있다. 이와 같은 초강력 태양폭풍은 인공위성의 수명을 약 5~10년 정도 단축시키며 이로 인한 경제적 손실 및 파급효과를 고려하면 액수는 수십조 원에 달할 것으로 예상된다. 최근 2011년 2월 15일 10시 45분경 (01:30 - UTC)에 발생했던 X급 태양폭발에 의해 발생한 태양폭풍의 영향이 2011년 2월 18일 오전 10시 30분경 우리나라 (보현산 관측소)에서 관측되었다. 본 논문에서는 현재 흑점수가 증가하고 있는 시점에서 2월 18일의 태양폭발 일주일 전후 지자기 데이터를 비교하고, 또한 대전과 서울지역에서 관측한 RINEX 데이터를 이용하여 측위결과를 비교 분석하였다. 태양폭풍이 지구에 도달한 2011년 2월 18일의 지자기 관측값은 일주일 전후 데이터와 비교하여 양자(Proton) 자력계 관측결과가 요동하였고, 대전과 서울지역에서의 측위결과도 태양폭풍 일주일 전후와 비교하여 2월 18일에 가장 큰 측위오차를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1545-1553
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• 2018

2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.

• 수산해양기술연구
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• 제57권3호
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• pp.236-245
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• 2021

In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. Ŷ₁= 0.4031-0.0032X₁+0.0631X₂-0.0010X₃+0.4110X₄ Ŷ₂= 0.4031-0.6662X₁+27.1955X₂-0.6787X₃-420.4833X₄ However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.