공간정보 관련 분야는 위치정보를 취득할 수 있는 센서 및 자료처리 기술의 발달로 빠른 속도로 변화하고 있으며, 이와 연관된 각종 산업과 사회적 활동에서 수요가 커지고 있는 실정이다. 누구나 보기 쉽고 이해가 빠른 3차원 공간정보의 구축과 활용은 관련 서비스의 품질과 신뢰도 향상에 필수적인 요소라 할 수 있다. 최근에는 3차원 공간정보 구축 기술로 3D 레이저 스캐너가 많이 활용되고 있지만 3D 레이저 스캐너는 대상물의 규모가 크거나 형상이 복잡한 경우, 데이터 취득이 되지 않는 음영지역이 발생할 수 있으며, 장비의 이동 및 설치 횟수가 많아질수록 작업의 효율이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 경사사진을 취득하고, 자료처리를 통해 대상물의 3차원 모델을 생성하고자 하였다. 연구대상지를 선정하고, 무인항공기를 이용해 경사사진을 취득하였으며, 자료처리를 통해 0.02m의 간격을 가지는 포인트클라우드 형태의 3D 모델을 생성하였다. 3D 모델의 정확도 평가 결과는 최대 0.19m, 평균 0.11m로 나타났으며, 축 방향에 따른 편차의 경향성은 나타나지 않았다. 향후, 촬영 및 자료처리 방법에 따른 정확도 평가와 카메라 종류에 따른 3D 모델 구축과 정확도 평가 및 분석이 이루어진다면 3D 모델의 정확도를 개선할 수 있을 것이며, 포인트클라우드 형태의 3D 모델은 거리 및 면적의 측정, 단면 생성, 대상물의 도면화 등 다양한 활용이 가능하여 공간정보 서비스 및 관련 업무의 작업 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.
Kumaran, K. Manikanda;Chinnadurai, M.;Manikandan, S.;Murugan, S. Palani;Elakiya, E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2377-2398
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2021
In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.
현재 자동화계측 시스템의 계측 결과 활용도는 매우 낮고 단편적인 측정결과 만을 제공하는 수준이다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 방대한 데이터값을 클라우드로 전송하여 빅데이터를 구축하고 파이썬 기반의 알고리즘을 이용하여 획득한 자동화계측 데이터를 고정밀-신뢰도를 갖는 구조물 거동 분석 3D Display 시스템을 연구하고자 한다. 연구결과, 실시간으로 관리자에게 구조물의 거동을 평가할 수 있는 시스템으로서 계측 데이터의 종류 및 센서의 종류와 무관하게 큰 제약 없이 실시간으로 분석데이터를 제공하고 3D Display로 도출하였다. 또한 관리자가 구조물의 거동 그래프를 실시간으로 파악하고 데이터 분석을 통해 구조물의 취약부 도출을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 과거와 현재 데이터를 이용하여 구조물의 거동을 3차원으로 분석함으로써 현실성 있는 구조물의 보수, 보강 및 유지 관리 측면에서 보다 실효성 있는 측정 결과를 확보할 수 있을 것으로 분석되었다.
최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.
원격 관측 자료인 위성 자료는 한계점이 있으며, 특히 광학 관측기를 활용하면 구름이나 기타 요인에 의해 손실 자료가 발생한다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectrometer(MODIS)의 관측 자료 중, 지표면 온도 자료를 대상으로 손실 자료를 복원하기 위한 방법인 평균 편차 방법, 회귀 분석 방법, 지역 변동 방법의 세 가지 복원 방법을 개발하였다. 검증을 위해 2014년과 2015년의 위성 자료에서 관측 비율을 근거로 사례를 선택하였다. 검증 자료에서 확인된 지역 변동 방법의 평균 제곱근 편차(RMSE)는 일부 사례에서 약 2 K 이상으로 다른 복원 방법에 비해 낮은 정확도를 보였으며, 회귀 분석 방법의 RMSE는 평균 약 1.13 K으로 대부분의 사례에서 가장 좋은 결과를 보였다. 평균 편차 방법 사용 시, RMSE는 회귀 분석 방법 시와 유사하게 약 1.32 K으로 나타났다.
최근 미세먼지에 의해 건강이 나빠지는 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 건강에 악영향을 끼치는 미세먼지는 실외뿐만 아니라 실내에서도 인체에 영향을 미치게 된다. 따라서 우리가 생활하고 있는 실내에서 미세먼지의 농도를 측정하여 건강에 해로운 미세먼지를 제어하는 시스템이 필요하다. 기존의 미세먼지 측정 시스템의 효율성을 상승시키기 위해서 사물인터넷(IoT) 기술을 적용하였다. 특히 양방향 통신이 가능한 환경을 위하여 무료 클라우드 서버 대신에 개별 서버를 직접 구축하여 시스템에 적용하였으며 이를 학교 실습실과 가정에서 직접 활용해 보았다. 본 논문에서 제안한 시스템을 학교 및 가정에 사용할 경우, 빠르게 실내 환경을 인지할 수 있고 이는 점진적으로 개인들의 건강에 도움이 될 것으로 판단되며, 외부에서도 서버 데이터를 확인하여 현재의 실내 상황에 대한 대처가 가능할 수 있다.
IoT는 관련 기술의 발전으로 인해 사용범위가 넓어졌으며 다양한 서비스의 구현을 위한 수요를 충족하기 위해 다양한 센서가 개발되고 보급되었다. 센서를 이용한 알코올 농도의 측정은 음주운전 방지에 활용할 수 있으며 이를 가능하게하기 위해서는 정확한 알코올 농도를 측정하고 스마트폰에서 서버로 안전한 전송을 보장하여야 한다. 또한 측정한 알코올 농도 값을 음주 수준을 판단하는 기준값으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 센서를 사용하여 알코올 탐지기술을 적용한 음주측정기기에서 수집한 알코올 농도 정보를 보정 알고리즘을 통해 수치를 변환하고 원격지에 위치한 서버에 안전하게 전송하고 관리하는 시스템을 제안하고 구현한다. 원격지 서버와의 보안은 네트워크 계층의 SSL을 적용하여 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하도록 하였으며 서버는 수신된 정보를 암호화하여 데이터베이스에 저장하여 추가적인 보안을 제공하도록 하였다. 알코올 농도 측정의 정확성, 통신의 효율성을 분석한 결과 에러 허용치 내에서 측정되고 전송되는 것을 확인하였다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.
스마트폰 카메라 성능이 좋아지고 클라우드 서비스가 보편화되면서 사용자는 자신의 일상을 기록하고 저장하기가 더욱 편리해졌다. 이러한 라이프로그 기술의 출현은 인터넷 서비스의 이용 뿐 아니라 패러다임을 변화시키고 개인 맞춤형 서비스의 중요성을 강조하고 있다. 라이프로그 데이터의 양이 방대해질수록, 방대한 정보를 관리하고 저장할 수 있도록 효과적인 방법이 필요하게 된다. 본 논문은 무선 네트워크 환경에서 사용자 이동행위를 기반으로 저 전력 라이프로그 관리기법을 제안한다. 제안기법에선 스마트 폰의 전력소모를 최소화하기 위해서 사용자의 이동패턴을 기반으로 라이프로그 수집 및 전송 주기를 조정한다. 수학적 분석결과 제안된 기법은 기존의 라이프로그 관리 기법보다 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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