이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
최근 농업 방식이 경험 기반의 농업에서 데이터 기반의 농업으로 변화하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 농업 생산의 변화는 크게 세 가지 영역으로 전개되고 있으며, 스마트 센싱과 모니터링 영역, 스마트 분석 및 기획 영역, 스마트 제어 영역이 있다. 노지 스마트 농업 실현을 위해서는 특히 토양의 물리적, 화학적 특성에 대한 정보가 필수적이며, 관행적인 이화학성 측정은 샘플을 채취한 후 실험실에서 분석하고 있어 비용, 노동력, 시간이 많이 소요되어 현장에서 신속하게 측정할 수 있는 측정 기술이 시급하다. 또한 측정자가 인력으로 휴대하며 이동할 수 있고 한국의 논, 밭, 시설하우스에 이용할 수 있는 형태의 토양분석 시스템이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 토양시료를 채취하여 정보 분석이 가능한 소프트웨어를 개발하여 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 토양 성분측정 센서를 경도 측정 및 전극 센서 등으로 구성되어 기본적인 토양 성분 측정을 진행하였으며, 추후 연구를 통해 CCD카메라, 초음파 센서, 샘플러를 이용한 토양 샘플링 등이 적용된 시스템을 개발할 예정이다. 따라서 로드셀을 이용한 경도 측정 표시, 전도도를 이용한 수분, PH, EC 측정 표시 등 실시간으로 토양의 상태를 측정하여 분석할 수 있는 센서 및 토양분석 UI를 구현하였다.
현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.
일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 기술개발 자체의 효과성을 개발된 기술의 시장성, 확대 보급가능성, 민간분야의 기술 로드맵과의 관계성을 도출하는 것으로 실제로 업계에서 다양한 인맥과 프로젝트의 경험을 가지고 있는 자에 의한 심층인터뷰를 근거로 한 정성적 판단과 시장조사를 통한 정량적 판단을 결합하여 멀티센서의 기술개발의 가치를 평가하는 후속 조치에 해당되는 연구이다. 직접적 측면의 산업적 파급효과는 2006년에는 시범적인 수준에서 적용된 사례를 중심으로 정리해 본 결과, 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 전문화된 기업의 경우 각자의 강점에 기반을 두어 멀티센서의 적용시장을 바라보고 있다는 점이다. 모든 소프트웨어의 생산을 서버 부분부터 웹 버전, 모바일 버전까지 모두 보유하고 있는 벡터 부분의 GIS 수준과는 달리 위성영상 및 멀티센서 분야의 소프트웨어는 대용량으로 인한 한계로, 서버중심, 웹 중심의 개발이 이루어지고 있으나 모바일 분야까지 확장되지는 않고, 차량항법장치와의 연계를 통한 확장을 꾀하는 수준이라고 요약할 수 있다. 둘째, 전문기업이 아닌 대기업의 시장분석 및 전략에 관한 부분을 요약하자면, 멀티센서와 직접적인 연관을 갖는 회사는 많지 않으나 대체로 U-city 사업 발굴 시 멀티센서가 융합기술이 요소기술로서 기여할 수 있을 것이라는 기대는 하고 있으며, 규모도 1,000억 원 대를 상회할 것으로 바라보고 있다. 셋째, 멀티센서 개발기술의 상용화 및 산업화를 위한 제거 요소 및 감소 요소, 증가 요소 및 새로이 만들어야 할 요소 등을 다차원 전략으로 제시하였으나, 전략을 구사할 기관이 산재되어 있어 제도적 차원의 뒷받침이 기술개발과 더불어 진행되어야 한다는 결론에 이르게 된다. 넷째, 개발된 4개의 기술에 대하여 KVA에서 산출한 기업평가 방식을 변형하여 적용하였는데, 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.
위성 영상정보의 민간 활용이 확대되면서 원격 서버에서 다중 위성 영상정보의 상호 운영과 융합처리 서비스에 대한 실제적인 필요성이 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 위성 영상정보에서 얻어지는 파생 정보를 위한 OGC 표준의 중요성이 강조되고 있다. 이번 연구에서는 GeoServer와 OTB와 같은 오픈소스를 기반으로 하여 WPS 표준에 대한 시험 구현을 통하여 위성정보 처리 분야에서 이러한 표준의 적용 가능성을 예시하고자 하였다. WPS 표준은 단독으로 적용될 수도 있으나 위성영상 정보처리를 포함하는 공간정보 웹 포털은 WMS, WFS, WCS와 WMTS 뿐만 아니라 카탈로그 서비스 표준 등의 요소를 같이 고려해야 한다. 앞으로 이러한 공간정보 국제표준 사양은 보다 많은 실무 적용 사례의 구축과 지속적인 관련 기술 개발을 통하여 실무적인 분석처리 기능을 제공하는 위성영상 정보시스템의 기관 간 상호운영이나 정보 콘텐츠의 효과적인 유통 체계 구축을 위한 중요한 접근 방식이 될 것으로 기대한다.
최근 임베디드 소프트웨어가 다양한 분야에서의 개발이 두드러지면서 그 요구사항들도 다양해지고 있다. 그 중 이슈화되고 있는 것 중 하나가 하드웨어와의 종속성을 반영한 체계적인 개발방법을 제시하는 것이다. 기존의 개발방법들은 하드웨어와의 밀접한 관계, 여러 유사 도메인에 대한 고수준의 재사용성 요구 등 임베디드 소프트웨어가 갖고 있는 특성들을 효과적으로 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 제품계열적 접근방법을 통해 효율적인 임베디드 소프트웨어 개발방법을 제시하기 위한 개발프로세스 모델 설계방법을 제안한다. 개발프로세스 모델의 설계 중점은 먼저 효율적 요구사항 도출기법으로 디렉토리 방식의 도메인 스코핑 방식과 IDEF0 기반 비즈니스 모델을 제안한다. 다음으로 서비스 구조 기반의 컴포넌트 도출방식과 하드웨어 종속성을 고려한 아키텍처 설계 방식을 제안한다. 마지막으로 제안한 개발프로세스 설계모델이 어떻게 임베디드 소프트웨어 개발에 적용되는지를 보이기 위해 다중센서데이터 융합시스템에 적용한 결과를 설계과정마다 제시한다.
최근 발전되고 있는 정보통신 IT 기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 두 개 이상의 센서를 이용한 레이더센서 와 카메라 융합 방식 및 Stereo Camera 방식을 이용하지 않고 하나의 단일 Camera를 이용하여 주/야간 차선이탈 경보 및 장애물 및 보행자 인식이 가능한 플랫폼을 구현 하고 차량에서 인식률 평가 및 유효성을 분석 하여 단일 카메라를 이용한 다기능 주행안전 플랫폼 연구를 제안 한다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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