본 연구는 지금까지 방치되어 왔던 경주 남산의 비지정 문화재를 안전하게 보존하고 효율적으로 관리하고자 Web 기반 문화재 관리정보시스템을 구축하였다. 이를 위해 경주 남산지역의 비지정 문화재에 대한 기초자료 수집하였으며, 이 자료를 토대로 현지조사를 실시하여 유적의 위치와 분포 범위 등의 자료를 사진촬영과 함께 GPS를 이용하여 취득하였다. 또한, 경주 남산에 산재되어 있는 비지정 문화재의 위치를 보다 정확하게 파악하기 위하여 DGPS(Differential Global Positioning System)를 이용하여 좌표 정보를 취득하였다. 유적정보는 문화재청의 데이터베이스 표준을 기준으로 프로그램을 구축하였으며, 비지정 문화재의 속성정보는 지형정보(지도 및 항공사진)와 연계하여 데이터베이스를 구축하고 이를 시스템화 하였다. 본 시스템은 Web 환경으로 구축하였으며, 검색된 유적을 선택하여 지도상의 위치확인 및 세부적인 유적정보와 상세설명 자료 등을 확인할 수 있도록 구성하였고, 선택한 객체의 결과자료를 출력 가능토록 하였다. 특히, 검색한 문화유적의 사진 및 동영상 정보는 사용자들의 이해를 돕도록 하였으며, 문화유적 훼손에 따른 자료 관리와 수정도 원활하게 이루어질 수 있도록 하였다.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 세계측지계 변환에 있어서 삼각형 와핑을 이용한 변환방법을 제시하였다. 삼각형 와핑에 의한 좌표변환방법과 기존의 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환방법을 비교하기 위하여 의왕시의 공통점을 활용하여 정확도를 분석하였고, 그 결과 적은 수의 공통점을 이용하고 왜곡량 보정 없이 1/1,000이상 축척의 평면 위치 정확도 기준에 만족하는 결과를 확보하였다. 또한 세계측지계로 변환 작업을 마무리한 구리시, 평택시에 대해서도 본 방법을 적용한 결과 5cm 이내의 평면위치 정확도가 계산되었다. 본 연구에서 제안된 방법은 1/1,000이상의 대축척 지리정보를 세계측지계로 변환하는 과정에서 정확도를 확보하기 위하여 지역별로 많은 공통점을 확보해야하는 문제점을 개선하고, 변환계수를 적용하는 과정에서 서로 인접하는 경계지역에서 불일치되는 오류의 발생 가능성이 최소화됨을 확인하였다. 따라서 대축척의 지형도, 지적도, GIS DB와 연속지적도에 대한 세계측지계 좌표변환을 수행하는데 있어 삼각형 와핑에 의한 좌표변환 방법을 사용함으로서 공통점 사용을 최소화할 수 있었으며, 이를 통해 경제성과 정확성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
Due to intelligent transport systems, location-based applications, and augmented reality, demand for image maps and 3D (Three-Dimensional) maps is increasing. As a result, data acquisition using UAV (Unmanned Aerial Vehicles) has flourished in recent years. However, even though orthophoto map production and research using UAVs are flourishing, few studies on 3D modeling have been conducted. In this study, orthophoto and 3D modeling research was performed using various angle images acquired by a UAV. For orthophotos, accuracy was evaluated using a GPS (Global Positioning System) survey that employed VRS (Virtual Reference Station) acquired checkpoints. 3D modeling was evaluated by calculating the RMSE (Root Mean Square Error) of the difference between the outline height values of buildings obtained from the GPS survey to the corresponding 3D modeling height values. The orthophotos satisfied the acceptable accuracy of NGII (National Geographic Information Institute) for a 1/500 scale map from all angles. In the case of 3D modeling, models based on images taken at 45 degrees revealed better accuracy of building outlines than models based on images taken at 30, 60, or 75 degrees. To summarize, it was shown that for orthophotos, the accuracy for 1/500 maps was satisfied at all angles; for 3D modeling, images taken at 45 degrees produced the most accurate models.
본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.
인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
A new neurological mutant has been found in the ICR outbred strain mouse. Affected mice display profound deafness and a head-tossing and bidirectional circling behavior, showing an autosomal recessive mode of inheritance. It was, therefore, named cir/Kr with the gene symbol cir. The auditory tests identified clearly the hearing loss of the cir mice when compared to wild type mice. Pathological studies confirmed the developmental defects in the middle ear, cochlea, cochlear nerve, and semicircular canal areas, which were correlated to the abnormal behavior observed in the cir mice. Thus, cir mice may be useful as a model for studying inner ear abnormalities and deafness. We have constructed a genetic linkage map by positioning 14 microsatellite markers across the (cir) region and intraspecific backcross between cir and C57BL/6J mice. The cir mouse harbors an autosomal recessive mutation on mouse chromosome 9. The cir gene was mapped to a region between D9Mit116 and D9Mit38 Estimated distances between cir and D9Mit116, and between cir and D9Mit38 are 0.7 and 0.2 cM, respectively. The gene in order was defines : centromere-D9Mit182-D9Mit51/D9Mit79/D9Mit310-D9Mit212/D9Mit184-D9Mit116-cir-D9Mit38-D9Mit20-D9Mit243-D9Mit16-D9Mit55/D9Mit125-D9Mit281. The mouse map location of the cir locus appears to be in a region homologous to human 3q21. Our present date suggest that the nearest flanking marker D9Mit38 provides a useful anchor for the isolation of the cir gene in a yeast artificial chromosome contig.
CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.
Ho, Ai Hua;Ho, Yao H.;Hua, Kien A.;Villafane, Roy;Chao, Han-Chieh
Journal of Information Processing Systems
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제7권2호
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pp.221-240
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2011
Vehicular networks are a promising application of mobile ad hoc networks. In this paper, we introduce an efficient broadcast technique, called CB-S (Cell Broadcast for Streets), for vehicular networks with occlusions such as skyscrapers. In this environment, the road network is fragmented into cells such that nodes in a cell can communicate with any node within a two cell distance. Each mobile node is equipped with a GPS (Global Positioning System) unit and a map of the cells. The cell map has information about the cells including their identifier and the coordinates of the upper-right and lower-left corner of each cell. CB-S has the following desirable property. Broadcast of a message is performed by rebroadcasting the message from every other cell in the terrain. This characteristic allows CB-S to achieve an efficient performance. Our simulation results indicate that messages always reach all nodes in the wireless network. This perfect coverage is achieved with minimal overhead. That is, CB-S uses a low number of nodes to disseminate the data packets as quickly as probabilistically possible. This efficiency gives it the advantage of low delay. To show these benefits, we give simulations results to compare CB-S with four other broadcast techniques. In practice, CB-S can be used for information dissemination, or to reduce the high cost of destination discovery in routing protocols. By also specify the radius of affected zone, CB-S is also more efficient when broadcast to a subset of the nodes is desirable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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