본 논문에서는 기선 거리에 따른 VRS (virtual reference station)와 FKP (flächen korrektur parameter) 방식의 Network RTK (real time kinematics) 사용자 성능을 비교 분석하였다. 이를 위해 현재 국토지리정보원에서 운영 중인 VRS 및 FKP 서비스를 통해 기선 거리 별 보정정보를 취득하여 상용 수신기에 적용한 후, RTK 수행 결과를 측정치 영역과 위치 영역에서 각각 분석하였다. VRS의 경우, 사용자가 기선 거리가 증가함에 따라 발생하는 공간이격 오차를 보상하지 못하므로 전반적인 RTK 성능이 저하되는 것을 확인하였다. 반면, FKP는 VRS와 달리 전리층 및 비전리층 오차의 구배를 이용하여 사용자와 기준국 간 측정치의 공간이격 오차를 보상하므로 기선 거리 약 130 km 수준까지는 기선 거리 증가하더라도 VRS에 비해 안정적인 RTK 성능을 보여주었지만, 150 km이상의 장기저선의 경우에는 FKP 보정정보의 성능 감소로 인해 미지정수 오결정 등의 문제가 발생하였다.
SWASH형 시험선의 제어 시스템에 입력 값으로 사용되는 심도 값은 초음파 센서를 통해 측정한다. 선수부에 부착한 초음파 센서를 통해 수면과의 거리를 측정하여 시험선의 무게중심까지의 거리를 단순히 계산 할 수 있지만, 시험선의 자세와 초음파 센서로 측정한 값에 대한 기하학적 관계를 함께 적용해야만 시험선의 정확한 심도를 예측 할 수 있다. 본 연구에서는 초음파 센서와 시험선의 자세 값을 이용한 SWASH형 시험선의 심도를 보정해주는 방법을 소개한다.
본 논문에서는 예상 위치좌표 탐색기법과 이를 균등거리비율 개념인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)에 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 E&E(Equivalent distance rate & Estimated location coordinator exploration)를 제안 한 후 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, E&E는 4개의 시나리오에서 SDS-TWR의 위치인식 보정성능을 0.60m에서 0.34m로 0.26m 만큼 향상시켰고, E&E는 설정된 시나리오에 따라 기존에 제안된 AEDR과 비교한 결과 위치인식 보정 성능비율이 최대 15% 만큼 우수함을 확인하였다. 또한 E&E의 전체 성능실험 중 99%에서 위치인식 오차가 1m 이내로 측정되었는데 이 정도의 위치인식 보정 성능이라면 제안하는 알고리즘인 E&E는 다양한 위치인식 응용분야에 충분히 적용 가능 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 4-조각 전립선 병리조직 영상을 기하 보정 및 강체 정합하여 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 4-조각 병리영상에 대하여 총 3번의 스티칭을 수행하는데, 좌, 우 조각영상의 상, 하 영상 간 스티칭을 각각 수행 한 후 좌, 우 조각 영상 간 스티칭을 수행한다. 강체 정합 전 병리 조각의 코너를 이용해 x-축, y-축 방향의 위치보정과 회전보정을 수행하는 기하보정 단계를 거침으로서 지역적 최적해로의 수렴을 방지하며, 강체 정합의 정확성을 높인다. 병리영상은 전체적으로 밝기값이 유사하므로 밝기값이 아닌 외곽선 정보를 이용하여 조각 영상간의 거리를 최소화시켜 강체 정합한다. 실험 결과, 4-조각 전립선 병리조직 영상이 지역적 최적해에 수렴하지 않고, 조각 영상 간 거리를 최소화 하며, 하나로 스티칭 됨을 확인할 수 있었다. 제안 방법의 총 수행 시간은 평균 10.32초로 측정되었다. 본 논문의 제안 방법은 4조각으로 나뉜 전립선 병리조직 영상을 하나로 스티칭 함으로서 해당 조직의 전체 구조 파악 및 조직 내에서의 암의 위치 파악에 사용 될 수 있으며 이를 통한 전립선암의 확진에도 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
본 논문에서는 무한원점의 특성과 단일 비젼 시스템을 이용하여 자율 주행을 위한 GPS 위치 데이터 보정법을 제안한다. 실제 도로를 약 60 km의 거리를 주행하며 제안한 방법에 적용한 주행실험 결과를 제시하였다. 제안하는 방법은 직선도로의 환경에서 GPS 위치 오차론 최소 약 53% 이상 감소시켰고, 거리로는 0.5m 이내로 추정되었다. 그러나 곡선도로와 직선이 아닌 산악도로 등의 도로환경에서 정확도를 판별하기 어려운 관계로 직선도로에서의 오차만을 제시하였다.
A computer aided system has been developed for the focal length measurement/compensation in camera manufacture. Signal data proportional to light intensity is obtained and sampled very rapidly from the line CCD. Based on the measured signal, the MTF performance is calculated, where the MTF is the ratio of magnitude of the output image to the input image. In order to find the optimum MTF performance, an effcient algorithm has been implemented using the least squares technique. The developed system has been applied to a practical camera manufacturing process, and demonstrated high productivity with high precision.
센서 네트워크에서 노드들의 위치 인식에는 여러 가지 기법이 이용된다. 그 중 소리를 이용한 위치인식 기법은 정확도가 높고 넓은 지역에서도 활용이 가능하다는 장점이 있다. 소리를 이용한 위치 인식 기법은 음원으로부터 노드까지의 거리 정보 수집을 통하여 위치 인식이 가능하다. 하지만 기존의 기법에서는 거리를 정확하게 측정을 하는 것에만 초점이 맞춰져 있었으며 위치인식에 필요한 정보의 부족으로 위치인식 과정을 진행시키지 못하는 경우에 있어서는 고려를 하고 있지 않다. 본 논문에서는 소리를 이용한 위치인식 과정에서 발생할 수 있는 에러 보정 기법을 제안한다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
최근 사용자의 위치 정보를 기반으로 응용서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 각광 받고 있다. 그 중 실내 위치 정보 수집을 위한 방법 중 하나로 비콘을 사용하고 있다. 비콘을 이용하여 실내공간에서 사용자의 위치를 계산하는 방법은 비콘과 단말기와의 거리를 측정하고, 측위 알고리즘을 적용하여 단말기의 위치를 계산하는 것이다. 하지만 비콘이 단말기와의 거리를 측정하는데 사용하는 RSSI는 주변 환경에 영향을 많이 받아 측정 시 오차가 발생한다. 따라서 정확한 실내 측위를 위해서는 불안정한 RSSI를 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 RSSI의 오차 범위를 평균필터와 칼만필터, 그리고 신호의 정확도 개선 과정을 통해 보정하고 그 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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