• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.991-996
• /
• 2007

최근 3차원 디스플레이 기술로서 유망한 집적 영상 기술을 이용하여 3차원 물체에 대한 컴퓨터 재생 방식이 활발히 연구되고 있다. 이 방식은 집적 영상 기술로 픽업되는 요소 영상을 가상의 핀홀 배열 모델을 이용하여 컴퓨터적으로 특정한 거리의 재생 평면에 확대 중첩함으로서 3차원 영상을 효과적으로 재생하는 방식이다. 그러나 많은 수의 요소 영상은 일반적으로 사각형의 구조를 가지기 때문에 확대 중첩될 경우에 재생 영상에서 격자 구조의 밝기 불균일 문제로 인한 해상도를 떨어뜨리는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 원형 매핑 모델에 기초한 컴퓨터 집적 영상 재생 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존의 방식에서 발생하는 3차원 재생 영상에서의 불균일 문제를 극복할 수 있으며 3차원 영상의 해상도를 개선할 수 있다. 제안된 방식의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터적 모의 실험과 광학적 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 대한지리학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.105-121
• /
• 2009

지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제32권5D호
• /
• pp.527-532
• /
• 2012

지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.23-30
• /
• 2017

유동적인 전기 소비량과 소비자와 공급자가 실시간으로 변하는 시장 상황에 대응하기 위해 수요 반응에 기술이 있다. OpenADR은 이러한 수요 반응 서비스를 제공하는 국제적인 표준 통신 프로토콜이다. OpenADR은 어플리케이션 계층에서 페이로드라는 XML 메시지를 사용하며, 본 프로토콜이 제공하는 수요 반응 서비스는 페이로드에 논리적인 요청, 응답을 사용해 제공한다. 이를 위해, OpenADR은 트랜잭션에 식별자로 'requestID'라는 XML 엘리먼트를 정의한다. OpenADR 2.0b 프로파일 사양 문서에서 트랜잭션 식별자에 설명은 있지만, 이해하기에 충분하지 않다. 모호한 트랜잭션에 설명은 OpenADR에 VEN과 VTN 구현에 취약점을 만들고, 서로 다른 프로토콜 간 변환에 혼란을 줄 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenADR 2.0b에 페이로드 트랜잭션 모호성을 해결하는 정의와 페이로드 트랜잭션을 분석하는 모델을 제시하고, 본 논문에서 제시한 분석 모델을 사용해 실제 트랜잭션 취약점을 탐지하는 사례를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
• /
• pp.358-363
• /
• 2010

본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.72-79
• /
• 2019

자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1339-1355
• /
• 2023

Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_3호
• /
• pp.1361-1371
• /
• 2021

스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제9권3호
• /
• pp.241-249
• /
• 2006

한국의 지질 환경은 암석 분포가 매우 다양하고 복잡한 구조 활동의 영향을 받아 지하매질의 이방성 특성이 국부적으로 심하게 변화한다. 기존의 이방성 주시 모델링의 경우 지질 모델을 2차원으로 단순화시킴으로써 이러한 복잡한 지질 환경을 제대로 고려할 수 없었다. 또한 약 이방성 가정을 사용하여 실제로 나타날 수 있는 지하 매질의 심각한 이방성 영향을 주시 모델링에서 고려할 수 없었다. 이에 이 연구에서는 보다 실제적이고 복잡한 3차원 횡등방성 매질(transversely isotropic media)에서 q-P파의 초동 주시 양상을 모사할 수 있는 주시 모델링 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬에서는 2차원 비선형 주시 내삽(2D nonlinear traveltime interpolation) 기법과 주시의 3차원 격자 채움법(mapping)을 이용한 직접 전파법(direct calculation)을 통해 급격한 물성의 변화에도 주시 계산이 가능하도록 하였다. 또한, 최소 주시 계산과정에서 수치 미분을 통한 최대 경사법(steepest descent method)을 사용하여 약 이방성 가정을 극복하였다. 개발된 알고리듬은 해석해와 비교하여 그 타당성을 검증하였고 3차원 2층구조에 대한 주시 계산을 수행하여 물성이 급격히 변화하는 모델에 대해서도 안정적으로 주시 계산이 이루어짐을 확인하였다. 이 연구에서 개발한 3차원 주시 모델링 알고리듬은 향후 구조보정이나 토모그래피 알고리듬 개발에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제52권5호
• /
• pp.337-347
• /
• 2019

본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.