• 한국측량학회지
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• 제32권1호
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• pp.63-73
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• 2014

최근 의도적인 간섭 또는 전파교란으로 인한 위성기반항법시스템(GNSS)의 정확도 저하 문제가 대두되면서 GNSS를 사용할 수 없는 환경에 대응할 수 있는 항법 기술 중 하나로 데이터베이스(DB)를 기반으로 한 항법 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지구물리 DB 중 중력구배를 선정하여 우리나라 중력구배 DB를 구축하고, 확장형칼만필터(EKF)를 적용하여 중력구배기반 항법을 구현하였다. 항법 성능은 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 우리나라 전역에 14개의 비행궤적을 생성한 후 다양한 DB와 센서 오차, 그리고 고도에 따른 영향을 고려하였다. 비행성능을 분석한 결과 DB와 센서 오차가 작을수록, 고도가 낮을수록 정밀한 항법이 가능함을 확인하였다. 또한, DB 기반의 항법시스템 중 가장 널리 알려진 지형참조 항법과 상대적인 성능 분석을 수행한 결과, 고도가 낮은 경우는 DB 및 센서 오차와 무관하게 대체로 중력구배기반 항법이 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 고도가 높아지면 높은 정밀도의 중력구배계와 중력구배 DB를 탑재한 경우에만 지형참조 항법의 결과와 유사한 수준의 항법이 가능하였다. 본 연구에서 고려한 DB와 센서 오차, 고도 외에도 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등 중력구배기반 항법에 영향을 미치는 다양한 요인이 있으므로 이를 고려한 분석이 추가로 수행되어야 할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.92-104
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• 2017

기존의 도로교통의 속도관리 목표는 이동성 및 안전성 개선을 목표로 운영되어 왔으며, 환경적 측면과 에너지 효율 측면에 대한 고려는 미미하였다. 하지만, 최근 들어 기후변화로 인한 경제적 피해규모가 증가하고 있으며, 외부적 여건변화에 따라 환경가치는 상승할 것으로 예상된다. 또한, 교통부문에서의 탄소배출량 저감정책은 개인교통수단에서 대중교통으로 의 전환 및 친환경자동차 개발에만 집중되어있어 상대적으로 도로운영의 개선을 통한 저감 노력이 부족하다는 평가를 받았다. 향후 우리나라의 자동차 보유대수는 증가할 것으로 예상되므로 이에 대한 적응전략 및 대비책이 필요한 시점이다. 이를 위해서는 기존의 이동성 중심의 도로운영 정책에서 환경측면을 고려한 정책으로, 도로운영의 패러다임 전환을 통해 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 교통운영 측면에서 온실가스 배출량을 저감하기 위해서는 현재 도로상에서 어느 정도 온실가스가 배출되는지를 실시간으로 모니터링 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 수집되는 교통자료를 이용하여 5분 후의 상태를 예측하고 이를 통해 실시간 온실가스 배출량 모니터링 시스템을 구축할 수 있는 방법론을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.438-444
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• 2004

가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.102-109
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• 2014

입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권10호
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• pp.902-909
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• 2015

본 논문에서는 인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구를 수행하였다. 추적 위성은 하나의 카메라 센서만을 이용하여 표적 위성을 관측하고 영상추적을 통해 표적 위성의 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 단일 영상만을 이용할 경우, 표적과의 상대 거리에 해당하는 깊이 정보를 얻기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 윤곽 기법을 영상 추적에 적용하였다. 능동 윤곽 기법을 통해 표적의 이미지 크기를 얻을 수 있고 이러한 형상 정보를 바탕으로 상대 거리를 간접적으로 계산할 수 있다. 두 인공 위성이 상대 운동을 하는 우주환경을 구현하고 가상의 카메라 영상을 생성하기 위해 3차원 가상현실이 이용되었다. 추적 위성은 UKF를 이용하여 표적 위성에 대한 상대위치를 추정하면서 글라이드슬로프 접근 기법을 이용하여 표적 위성에 근접한다. 상대항법의 성능을 분석하기 위해서 폐 루프 시뮬레이션을 수행하였다.

• 대기
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• 제28권2호
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• pp.113-121
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• 2018

In order to monitor greenhouse gases including $CO_2$, various types of surface-, aircraft-, and satellite-based measurement projects have been conducted. These data help understand the variations of greenhouse gases and are used in atmospheric inverse modeling systems to simulate surface fluxes for greenhouse gases. CarbonTracker is a system for estimating surface $CO_2$ flux, using an atmospheric inverse modeling method, based on only surface observation data. Because of the insufficient surface observation data available for accurate estimation of the surface $CO_2$ flux, additional observations would be required. In this study, a system that assimilates aircraft $CO_2$ measurement data in CarbonTracker (CT2013B) is developed, and the estimated results from this data assimilation system are evaluated. The aircraft $CO_2$ measurement data used are obtained from the Comprehensive Observation Network for Trace gases by the Airliner (CONTRAIL) project. The developed system includes the preprocessor of the raw observation data, the observation operator, and the ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation process. After preprocessing the raw data, the modeled value corresponding spatially and temporally to each observation is calculated using the observation operator. These modeled values and observations are then averaged in space and time, and used in the EnKF data assimilation process. The modeled values are much closer to the observations and show smaller biases and root-mean-square errors, after the assimilation of the aircraft $CO_2$ measurement data. This system could also be used to assimilate other aircraft $CO_2$ measurement data in CarbonTracker.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-6
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• 2014

본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.444-450
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• 2015

소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.84-91
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• 2009

본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.