다른 나라의 저궤도 위성에 대한 궤도 정보를 레이더 시스템을 이용하여 독자적으로 획득할 경우, 이에 필요한 궤도결정 알고리즘을 해석적 모델인 SGP4 모델과 실시간 처리방식인 확장 칼만필터를 이용하여 수치적 방법으로 개발하였다. 궤도결정 알고리즘의 상태벡터를 Kepler 6궤도 요소로 지정할 경우, 상태천이 행렬 계산시 궤도 경사각과 이심률에 대해 특이점 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 평균 궤도 요소를 평균 위치 및 속도 요소로 변환하여 상태벡터로 지정하였다. 필터 구성시 상태천이 행렬(State Transition Matrix)과 공분산 행렬(Covariance Matrix)은 SGP4모델과 수치적 방법인 finite difference방법을 이용하여 계산하였으며, 관측 자료는 방위 각, 고도각, 그리고 시선거리 형태로 각각 입력되며 각 관측 형태에 따라 일괄적으로 처리하도록 필터를 구성하였다. TOPEX/POSEIDON POE를 이용 시뮬레이션 생성한 관측간을 사용하여 개발한 궤도결정 알고리즘의 성능을 분석한 결과 개발한 알고리즘은 약 1km의 위치 오차를 가지며 7일 동안 약 3km의 위치 오차를 가지는 NORAD시스템과 동일한 성능을 가지기 위해 필요한 레이더 시스템의 최소 성능 요구조건은 방위각과 고도각은 0.1도 이내이고 시선거리는 50m이 내여야 한다.
본 논문에서는 새로운 개념의 정지위성의 탑재용 자동위치유지 시스템을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안된 탑재용 자동위치유지 알고리즘은 지상의 두 지점에 위치한 장비로부터 Pseudo-Range 신호를 수신하여 실시간 궤도결정을 수행한 다음 이를 바탕으로 궤도제어 명령을 생성한다. 탑재용 위치유지 알고리즘의 로직을 최소화하기 위하여 지상 시뮬레이션을 통하여 계산된 기준궤도의 Range 데이터를 시간 태그와 함께 탑재하여 이를 추종하도록 하는 방식을 사용하였다. 궤도제어 알고리즘은 기준궤도의 생성에 사용된 기준 V 와 칼만필터 추정변수의 피드백 제어명령을 동시에 사용하는 방법을 통하여 탑재 알고리즘의 로직을 최소화하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 성능을 분석하였다.
본 연구는, 무선랜 네트워크 내에서 인프라 스트럭쳐가 제공하는 정보를 이용하여 에이전트 단말의 위치를 결정하는 위치정보 제공 시스템을 개발, 제시하였다. 본 시스템은 일반적인 ESS(Extended Service Set)형의 무선랜 구성에서 AP(Access Point) 컨트롤러를 통해 실시간 위치 측위 엔진을 구성하였으며, 측위 엔진은 SNMP(Small Network Management Protocol)을 이용하여, 각각의 AP에 접속하여 통신 패킷을 송수신하는 에이전트 단말의 정보를 AP 컨트롤러로부터 수집하여 위치 기반 서비스용 Cell ID.정보로 활용하게 된다. 실제 사무실 환경에서 구현해 본 결과, 평균 62.5%의 AP간 로밍 성공률을 보였으나 AP내 단말정보의 업데이트 시간은 평균 11초로서, 정확한 위치정보와 함께 긴급성이 덜 필요로 하는 위치기반 서비스에의 적용 가능성을 보였다.
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
본 연구는 신호교차로에서으 교통변화에 따른 교통상태를 실 시간으로 정확히 판별해 내기 위한 루프 검지기의 적정 형태 및 위치를 결정하였다. 교차로 정시선의 직진용 루프검지기의 적정 형태는 점유와 비점유시간의 신뢰도로서 결정하였으며, 도시간선도로상의 실시간 교통신호제어의 적용에 가장 적합한 루프는 특수형 루프가 적합하다고 판단된다. 결정된 특수형(7,8번) 및 기존검지기(1번)의 형태와 권선방식은 <그림6.1>에 제시하였다. 직진용 루프의 적정 위치는 정지선 부근에서의 차량의 이용특성상 정지선으로부터 50Cm이내에 설치하는것이 바람직하다고 판단되며, 좌회전용 루프의 적정 위치는 정지선 부근의 좌회전 차선 이용행탱로서 결정되며, 루프 한개를 설치할 경우에는 정지선으로부터 20Cm이내에 설치하는것이 바람직하다. 상류부 루프의 적정형태는 특수형 루프(1.8${\times}$4.0m:1,7번)와 기존시스템에서 사용하고 있는 루프(1.8${\times}$1.8m:1번)가 검지기준에 따라 모두 적합하다고 판단되었다. 대기행렬 검지기 및 앞막힘(Spillback) 예방 검지기의 위치는 링크길이,횡단보도여부,대기행렬 예측범위 등을 고려하여 각 검지기의 위치가 결정되었으며 또한 링크길이 250m이하인 경우는 대기행렬을 관리(Queue Management)하는 측명에서 검지기위치가 고려되어야 한다.
각 모듈들의 위치가 배치 알고리즘에 의해 결정된 후에도 모듈들을 종축 또는 횡축을 중심으로 뒤집거나 회전시킴으로써 회로의 효율성과 연결성을 향상시킬 수 있다. 고집적 회로설계의 한 단계인 모듈방향 결정 문제는 모듈간에 연결된 선의 길이의 합이 최소가 되도록 각 모듈의 방향을 결정하는 문제이다. 최근에 평균장 어닐링 방법이 조합적 최적화 문제에 사용되어 좋은 결과를 보여 주고 있다. 평균장 어닐링은 신경회로망의 따른 수렴 특성과 시뮬레이티드 어닐링의 우수한 해를 생성하는 특성이 결합된 방법이다. 본 논문에서는 정규화된 평균장 어닐링을 사용해서 모듈 방향 결정 문제를 해결하였고 실험을 통해 기존의 Hopfield 네트워크 방법과 시뮬레이티드 어닐링과 그 결과를 비교하였다. 시뮬레이티드 어닐링, 정규화된 평균장 어닐링과 Hopfield 네트워크의 총 길이 감소율은 각각 19.86%, 19.85%, 19.03%였으며, 정규화된 평균장 어닐링의 실행 시간은 Hopfield 네트워크보다는 1.1배, 시뮬레이티드 어닐링보다는 11.4배 정도 빨랐다.
현재 광 정렬 시스템에 채용하고 있는 다채널 광 파워미터는 측정 채널의 수가 증가하는 상황이다. 그러나 기존 시스템 제어를 통한 각 채널의 정밀한 정렬은 다 채널 광 파워미터 기술에 적합하지 않은 방식이다. 그러므로 본 논문에서는 기존 방식을 채택한 광 정렬 방식을 개선하기 위해 하다마스 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 방법을 제안한다. 다채널 광학 정렬 시스템에서 가장 중요한 문제는 채널의 증가에 따라 채널별 정렬의 정밀도가 떨어진다. 기존 정렬 시스템에서 채용하고 있는 다채널 광 파워미터의 기술 수준은 약 4채널까지 동시 측정이 가능하였다. 이 방법은 채널 양쪽에 검출기를 설치하여 광량의 최대 지점을 최적 정렬 위치로 결정한다. 그러나 시스템 채널이 증가할 수록 안쪽에 위치한 광소자를 정렬을 무시하기 때문에 정확한 정렬에 적합하지 않다. 그리고 고속, 대용량의 데이터 처리요구에 맞추기 위한 64채널 광소자 생산을 위해서는 16개의 4채널 광 파워미터를 사용하는 방법이 있으나 이는 신뢰할 만한 수준의 측정치를 제공하지 못한다. 따라서 새로운 개념을 적용한 다채널 동시측정을 위한 광소자 측정 기술 및 광 파워미터의 개발이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 하다마드 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 시스템은 이러한 요구를 충족시킬 수 있다. 그러므로 본 논문은 하다마드 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 시스템이 기존의 시스템보다 우수한 알고리즘과 성능을 가지고 있음을 실험을 통해 입증한다.
공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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