위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
지상사진측량은 항공사진측량에 비하여 촬영위치를 비교적 자유로이 선정할 수 있고, 대상물에 대한 촬영체계의 기하학적인 요소로부터 대상점 위치결정의 정확도를 사전에 예측하므로써 요구하는 정확도를 만족시킬 수 있는 최적 촬영체계를 설계할 수 있다. 문화재조사와 정밀 시설물점검에 많이 이용되는 수렴사진의 경우, 최적촬영조건에 대한 기존의 이론적 또는 실험적 연구는 기본적으로 평면형인 대상물의 정면중앙에 대하여 좌우대칭인 위치에서 수렴촬영하는 경우가 대부분이다. 그러나 대상물 주위의 제약조건에 의하여 정면에서 촬영하기 곤란하거나, 충분한 수렴각을 확보하기 곤란한 경우가 많으며, 대상물 형태 또한 단일평면만으로 해석하기 곤란한 경우도 많다. 따라서, 본 연구에서는 여러가지 평면이 조합된 형태의 대상물에 대한 지상수렴사진의 정확도 변화 양상을 고찰하므로써, 최적촬영조건을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과 촬영방향, 수렴각 변화는 물론 대상물 형태에 대한 정확도 분석이 가능하여, 시설물측량, 문화재조사 및 복원, 정밀기기설치, 변형측량 등 정밀관측을 요하는 대상물에 대한 수렴사진 촬영체계의 설계에 효과적으로 이용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다.
고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.
사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 위해 정밀위치결정 기술 및 지원서비스와 공간정보 기반 지능형 방범 서비스 기술 개발이 중요시 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 방범 기술 중 다중 CCTV협업 기술에 대한 사례를 분석하고 기술성 평가 방법 중 기술보증기금의 평가 체계를 통해 혁신성, 파급성, 활용성, 전망성, 차별성의 5가지 평가항목을 통해 지속적인 활용과 사업화가 이루어질 수 있도록 기술성 평가를 통해 사업화 방안을 제시하였다. 다중 CCTV 협업 기술을 기술보증기금의 평가 체계를 통해 분석해본 결과 전망성이 5점으로 가장 높은 평가를 받았으며, 이외 파급성, 활용성, 차별성이 4점으로 우수한 평가를 받았다. 혁신성의 경우 3점으로 다른 평가 항목 보다 낮은 점수를 받았으나, 최신 기술의 도입 및 IoT 등의 타 기술과의 융합을 통해 극복해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인한 물 부족 현상이 발생하고 있으며 저수지의 녹조 발생으로 농업용수의 물 관리 필요성이 증대되고 있다. 기존의 녹조 방지는 많은 사람이 현장에 투입돼 운영되고 보트를 통한 이동으로 최적의 살포 시간을 놓치고 있다. 이를 해결하기 위해서는 오염을 사전에 차단하고 시간 내 이동하여 균일하게 복합 미생물을 균일하게 살포하는 기술이 필요하다. 방제 드론은 농약 살포에 활용되고 있으며 방제 드론을 활용하여 녹조 방지 업무에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 해양 방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 저수지 환경 적용을 위해 수행되었으며, 그 결과물의 하나로 방제 드론에 사용 가능한 핵심기술인 드론 전용 노즐의 특성을 산출하였다. 특히, 기존의 농업용 방제 드론이 제시된 살포 간격 내에서 농도가 불균일하다는 단점이 있음을 파악하였고, 이를 보완하기 위해 노즐 위치선정 및 노즐 살포 균일도를 산출하였다. 실험 결과를 바탕으로 저수지 환경의 녹조 감시 시스템 구축의 핵심 알고리즘을 개발하고 추후 해양 방제 업무 적용에 활용이 가능하도록 정밀 방제 기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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