• 제목/요약/키워드: target location system

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고병원성 조류인플루엔자(HPAI) 발생농가 입지특성 (Locational Characteristics of Highly Pathogenic Avian Influenza(HPAI) Outbreak Farm)

  • 김동현;배선학
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.140-155
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    • 2020
  • 본 연구는 가축질병이 밀집되어 발생했던 지역인 경기도 남부-충청도의 감염농가 입지 특성을 파악하여 가금농가의 질병 발생 확률을 분석하고 조건에 해당하는 지역을 도출하여 가축질병 발생예방과 차별적인 방역지역 선정 및 방역전략 설정의 근거와 보완대책의 기초자료로 사용하기 위해 수행되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 반경 3km내 가금농가 1개가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 10.9% 증가한다. 2차선 이상 주요 도로와의 거리 1m가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 0.001% 감소한다. 주요 철새도래지와의 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 15~30km로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 46.0% 감소한다. 주요 철새도래지와의 거리가 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 30km 이상으로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 88.5% 감소한다. 로지스틱 회귀분석 결과를 바탕으로 예측확률을 생성하고 도출된 입지요인인' 반경 3km내 가금농가 15개 초과, 주요 도로와의 거리 1km이내, 주요 철새도래지와의 거리 30 km이내'의 실제 지역을 도출하고 감염 비율을 측정하였다. 본 연구의 결과가 지역 내에서 가축질병이 발생할 확률이 높은 지역을 판별하여, 방역 주체가 대상 지역과 농가에 대해 선제적 방역을 실시하거나 차량을 통제하는 등의 차별적인 방역지역과 방역전략을 설정할 때, 그 근거와 보완대책 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

도시 지역과 농촌 지역의 음식점 분포와 접근성의 비교 (Comparison of the distribution and accessibility of restaurants in urban area and rural area)

  • 김성아;최정숙;정효지;장미진;김영;이상은
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제47권6호
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    • pp.475-483
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    • 2014
  • 본 연구는 지역사회의 식환경 측정에 대한 시도로, 우리나라 일개 지역의 음식점의 분포와 접근성을 도시지역과 농촌지역으로 나누어 살펴보고, 우리나라 식생활의 특성을 반영하는 한식 음식점과 비한식 음식점의 분포와 접근성에 대해서 살펴보았다. 도농통합시에 해당하는 경기도 일개 시의 도시지역 2개 동과 농촌지역 1개 면을 대상으로, 해당지역에 위치한 음식점의 위치 정보를 수집하였고, 한국표준산업 분류체계에 따라 한식 음식점과 비한식 음식점으로 분류하였다. 조사 대상지역의 일부 거주자를 선정하여 대상자의 거주지를 기준으로 GIS 분석을 통해 단위구역 당 음식점의 밀도와 가장 가까운 음식점까지의 거리를 산출하였다. 그 결과, 도시지역이 농촌지역에 비해 음식점의 밀도가 높고, 음식점의 상권이 거주지를 중심으로 집중적으로 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 도시지역은 한식 음식점보다 비한식 음식점의 접근성이 좋았던 반면, 농촌지역은 한식 음식점이 비한식 음식점보다 접근성이 좋았다. 본 연구는 최근 여러 분야에 접목되고 있는 GIS를 식환경 분야에 처음 도입하여 우리나라 지역사회의 외식환경의 현황을 파악한 연구로서 의의가 있으며, 추후 외식환경과 개인의 식생활의 연관성을 파악하기 위한 후속 연구가 필요할 것으로 사료된다.

Interface of Tele-Task Operation for Automated Cultivation of Watermelon in Greenhouse

  • Kim, S.C.;Hwang, H.
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제28권6호
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    • pp.511-516
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    • 2003
  • 컴퓨터 시각 기술은 다양한 농작업 생력화에 있어 핵심적인 역할을 해왔다. 비록 컴퓨터 시각 기술이 광범위한 분야에 성공적으로 적용되고 있다고는 하지만 인간의 시각을 통한 인지 능력에 비하면 현재의 컴퓨터 시각 기술은 여전히 매우 미흡한 수준에 있다고 하겠다. 특히, 작업환경이 비구조적이고 가변적인 농작업 환경 하에서의 작업의 생력화는 이러한 기술적 문제를 극복하는 것이 작업의 성패를 좌우하게 된다. 본 논문에서는 원격작업 개념을 도입하여 작업자와 작업기계간의 호환적인 인터페이스를 구축하고 컴퓨터와 인간의 혼합형 의사결정 시스템을 구현하여 기존의 컴퓨터 시각 기술이 갖는 인지 처리 능력의 한계를 극복하는 시스템을 제안하였다. 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들은 작업 대상체에 대한 인식을 바탕으로 수행된다. 특히 가변적인 자연 조명 환경 하에서 수박과 줄기 그리고 잎이 혼재되어 있는 재배현장의 영상으로부터 수박을 추출하여 그 위치 좌표를 산출하는 작업은 기술적으로 매우 어려운 작업이며 수박이 잎과 줄기로 덮혀 있는 경우 더욱 어려워진다. 제안한 개념을 구현하기 위하여 무선으로 수신되는 재배 현장의 수박 영상으로부터 수박을 인식하도록 하였다. 개발한 시스템은 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 자동화 작업설비가 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하도록 구축하였다 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스 모듈로 구성하였다 작업자는 RF 송수신 모듈을 통하여 무선으로 획득되어 터치 스크린에 보여지는 영상을 통하여 작업 지시를 하게 되고 이 작업 지시로부터 컴퓨터는 국부 영상처리 시퀀스를 통하여 수박을 추출하고 위치를 산출하게 된다. 개발한 인터페이스 시스템은 가변적이고 복잡한 작업 환경하에서 작업 대상체의 정보를 실시간으로 성공적으로 추출하였다. 제안한 원격작업 인터페이스 시스템은 다양한 생물생산 작업의 생력화를 촉진하는 중심적 역할을 할 것으로 기대된다.

안드로이드 환경의 OAuth 프로토콜을 이용한 원격지 데이터 수집 방법 연구 (Study on Remote Data Acquisition Methods Using OAuth Protocol of Android Operating System)

  • 남기훈;공성현;석병진;이창훈
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.111-122
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    • 2018
  • 안드로이드 운영체제의 서드파티 애플리케이션들은 사용자의 계정 및 개인정보에 대한 접근 권한을 획득하기 위해 OAuth 프로토콜을 이용하여 계정 정보 제공자들로부터 사용자의 크리덴셜 및 사용자의 자원에 접근할 수 있는 권한을 내포하는 접근 토큰을 전달받는다. 이러한 크리덴셜 및 토큰 정보는 안드로이드 운영체제가 제공하는 OAuth 관련 데이터 관리 방식에 의해 기기 내부에 저장되는데, 이 정보가 유출될 경우 공격자는 유출된 크리덴셜 및 토큰 정보를 이용하여 사용자의 계정에 대한 자유로운 로그인 및 데이터 접근이 가능하다. 이러한 특징은 디지털 포렌식 수사관이 증거 데이터를 수집하는 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 서버로부터 직접 데이터를 수집하는 것을 가능하게 한다. 원격지에서 수집되는 증거 데이터는 2차적인 영장발부의 토대로 작용함으로써 수집한 디지털 증거의 증거능력을 확보할 수 있기 때문에 피압수자가 안드로이드 기기에서 애플리케이션 삭제 등의 증거 인멸을 시도한 경우 매우 중요한 증거가 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 안드로이드 운영체제 및 기기 환경에서 OAuth 토큰의 관리 현황을 분석하고, 이를 이용하여 다양한 서드파티 애플리케이션의 데이터를 수집하는 방법을 소개한다. 이를 통해 디지털 포렌식 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 데이터를 수집함으로써 증거 수집의 영역을 확장할 수 있는 방안을 제안한다.

뇌혈관 중재시술 지원 가이드 시스템에 관한 연구 (A Study of Guide System for Cerebrovascular Intervention)

  • 이성권;정창원;윤권하;주수종
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.101-107
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    • 2016
  • 최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.

교통사고 데이터의 마이닝을 위한 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법의 비교 (Comparison of Association Rule Learning and Subgroup Discovery for Mining Traffic Accident Data)

  • 김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.1-16
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    • 2015
  • 교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

보건소직원의 조직에 대한 인식과 동기부여요인 및 직무만족요인 (Recognition Level of Organization, Motivation and Job Satisfaction Factors of the Staff of Health Centers)

  • 남철현;위광복
    • 보건행정학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.19-49
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    • 2000
  • 보건소 조직구조에 대한 인식도 점수는 5 점척도 기준으로 재량권 필요성에 대한 인식도가 3.55 점으로 가장 높았고 보건소 조직구조에 대한 일반적 인식이 3.06점, 업무분장의 적합성 3.05점, 인력ㆍ예산의 적정성이 2.93 점, 의사결정권 소재에 대한 인식이 2.77 점 순이었다. 보건소 조직구조에 대한 직원들의 일반적 인식도 점수는 중소도시에서, 50 대 이상에서, 고졸 이하에서, 6급이상에서, 공무원 근무경력이 20년이상에서, 현부서 근무기간이 2년이하에서, 월평균 보수가 181만원이상에서 각각 타 군보다 높았으며 이들 변수들은 유의한 관련성이 있었다 그리고 의사결정권 소재에 대한 인식도 점수는 대도시에서, 남자에서, 기혼자에서, 6급이상자에서, 보건ㆍ행정직에서, 월평균 보수가 131-180 만원에서 각각 타 군보다 높았으며 이들 변수들은 유의한 관련성이 있었다. 재량권 필요성에 대한 인식도 점수는 20 대에서, 미혼자에서, 대졸이상자에서, 간호직에서, 공무원 근무경력이 5년이하자에서, 현부서 근무기간이 2년 이하자에서, 월평균 보수가 80 만원 이하자에서 각각 타 군보다 높았다. 인력ㆍ예산 적정성에 대한 인식도 점수는 여자에서,30 대에서, 기혼자에서,8 급에서, 보건ㆍ행정직에서, 현부서 근무기간 2-4년인자에서 각각 타 군보다 높았다. 그리고 업무분장의 적합성에 대한 인식도 점수는 중소도시에서, 기혼자에서, 의료기술직에서, 공무원 근무경력이 20 년이상자에서, 현부서 근무기간이 4년이하자에서 각각 타 군보다 높았으며 이틀 변수들은 유의한 관련성이 있었다, 보건소 직원들의 보건소 조직관리에 대한 인식도 조사에서 의사결정시 의견반응에 관한 인식도가 2.92 점으로 가장 높았으며, 목표량 설정방법의 합리성에 관한 인식이 2.88점, 보건소 인사관리에 대한 인식이 2.63점이었다. 보건소 인사관리에 대한 인식도 점수는 중소도시에서, 40대에서, 6급 이상자에서, 의료기술직에서, 공무원 근무경력이 20년 이상자에서, 현부서 근무기간이 2년 이하자에서, 월평균 보수가 181만원 이상자에서 각각 타 군보다 높았으며 이들 변수들은 유의한 관련성이 있었다. 의사결정시 의견반응에 관한 인식도 점수는 중소도시에서, 여자에서, 8급에서, 보건ㆍ행정직에서, 현부서 근무기간 2 년 이하자에서 각각 타 군보다 높았으며, 목표량 설정방법의 합리성에 관한 인식도 점수는 50대 이상에서, 고졸 이하자에서,6 급 이상 자에서, 의무직에서, 공무원 근무경력 15-20 년인 자에서 각각 타 군보다 높았으며 이들 변수들은 유의한 관련성이 있었다. 직무만족도에 유의하게 영향을 미치는 요인은 성, 교육정도, 업무분장의 적합성, 목표량 설정방법의 합리성에 관한 인식, 동기요인, 위생요인 이었으며, 조직문화에 유의하게 영향을 미치는 요인은 연령, 공무원 근무경력, 현부서 근무기간, 보건소 인력ㆍ예산의 적정성에 대한 인식, 업무분장의 적합성, 의사결정시 의견반응에 관한 인식, 목표량 설정방법의 합리성에 관한 인식이었다.

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안구운동 기반의 사용자 묵시적 의도 판별 분석 모델 (Discriminant Analysis of Human's Implicit Intent based on Eyeball Movement)

  • 장영민;;김철수;이민호
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권6호
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    • pp.212-220
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    • 2013
  • 최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.

상황 인식 기반 다중 영역 분류기 비접촉 인터페이스기술 개발 (Technology Development for Non-Contact Interface of Multi-Region Classifier based on Context-Aware)

  • 김송국;이필규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.175-182
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    • 2020
  • 비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.

가우스-헬머트 모델 전최소제곱: 평면방정식과 측지좌표계 변환 (TLS (Total Least-Squares) within Gauss-Helmert Model: 3D Planar Fitting and Helmert Transformation of Geodetic Reference Frames)

  • 배태석;홍창기;임수현
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.315-324
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    • 2022
  • 일반적인 조정계산에서는 독립변수의 오차는 없다고 가정하고 종속변수의 오차만을 고려하는 최소제곱해를 구한다. 그러나 지상측량에 의해 결정한 3차원 공간좌표나 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 추정좌표는 성분별로 독립적으로 결정되지 않으므로 모든 성분에 오차가 있을 뿐만 아니라 공분산도 존재한다. 따라서 좌표쌍을 이용한 평면 추정이나 좌표계 변환에서는 모든 성분의 오차를 고려하는 전최소제곱을 적용해야 한다. 이를 위한 다양한 모델이 존재하며, 특별한 제약조건을 제외하면 동등한 해를 제공한다. 본 연구에서는 가우스-헬머트 모델(GHM: Gauss-Helmert Model) 기반 전최소제곱으로 VLBI 타겟이 형성하는 자취를 이용하여 평면의 법선벡터를 추정했으며, 지역좌표계를 세계측지계로 변환하는 계수 결정에도 적용했다. 평면방정식의 경우 기존 최소제곱 방법과 비교해서 법선벡터는 동일하지만 분산요소의 안정성과 타겟 위치에 따른 분산요소 특성을 명확히 확인할 수 있었다. 좌표계 변환계수는 가우스-헬머트 모델을 적용하면 변환 전후 두 좌표계에서 모두 잔차를 계산할 수 있으며, 기존 방식보다 잔차가 더 작아진다.