기존의 수맥탐사는 탐사지역에 정확한 좌표 값을 입력하기 위해서 많은 시간과 인력이 동원되었다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 수맥 탐사자가 한 명으로 구성되어 단지 수맥 측정장비를 가지고 탐색할 위치 영역 내에서 움직이면 GPS에서 현재 위치를 산출해서 지자기장 값을 PDA에 데이터베이스화하여 저장하도록 되어 있다. 가로와 세로의 폭이 500M의 영역에서 인원 3명이 동원되어 작업한 결과 12시간정도 시간이 소요되었다. 그러나 본 시스템으로 한 명의 인원을 이용하여 측정한 결과 불과 40분 정도로 시간이 많이 절약됨을 알 수 있다.
최근 실내 위치기반서비스를 위한 다양한 측위 기술의 발전으로 실내에서도 사용자의 위치측정이 가능해짐에 따라 다양한 형태의 실내 위치기반 서비스가 개발되고 있다. 이에 쇼핑몰이나 백화점 등의 대규모 상업 공간 같은 복잡한 실내 공간에서 사용자에게 가장 적합한 위치나 매장을 추천하는 개인화된 POI 추천 시스템의 개발이 필요하게 되었다. POI 추천을 위해서는 사용자의 이동성과 대규모 상업공간의 공간성을 고려한 사용자 관심지점 탐사 기법의 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 실내 위치기반 서비스의 POI 추천 시스템의 구현과 사용자들의 이동 데이터로부터 다양한 관심지점을 고려하기 위해 사용자가 일정 시간 동안 머무른 지점을 Stay point라 정의하고 실내공간에서 Stay point를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색한 Stay point로부터 방문패턴을 탐사하여 POI 추천 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 모든 이동 로그를 이용한 패턴탐사보다 데이터양을 획기적으로 줄임으로써 빠른 패턴탐사와 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.
본 논문은 전역위치 시스템(GPS)과 지자기장을 이용하여 수맥을 좀더 효율적으로 탐사하기 위한 시스템구축이다. 본 논문에서 개발한 시스템은 휴대하기 간편한 PDA를 이용하여 탐색 영역의 수맥에 관한 정보를 자동적으로 데이터베이스로 저장시킬 수 있기 때문에 탐색에 소요되는 인력과 시간을 절약시킬 수 있다. 한편 개발된 시스템은 획득한 자료분석을 통해서 시추하여야할 위치를 정확히 분석할 수 있다.
상수도시스템에서는 적수 및 누수와 같은 다양한 수리 및 수질적 비정상상황이 발생한다. 이를 방지하거나 빠르게 복구하기 위하여 다양한 계측기에서 얻어지는 데이터를 통해 사고를 예상하고 탐지한다. 하지만 대표적인 수리학적 비정상상황인 누수의 경우 직접적인 탐사를 수행하지 않는다면 발견되기 어렵다. 그 중 미신고 파열누수의 경우 육안식별이 어렵기 때문에 가장 많은 누수를 차지하게 되며 이는 곧 큰 경제적 손실로 이어진다. 직접적인 탐사의 경우 전문인력 확보 등 현장의 여건 등 여러 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 검보정이 완료된 상수도관망 수리모형(EPANET)의 수리해석결과 데이터를 학습데이터로 사용하고 Deep neural network 알고리즘을 활용하여 누수규모 및 누수위치에 대한 누수탐사를 수행하였다. 누수탐사 수행을 위해 모의 누수 사고데이터를 생성하였으며 누수규모, 위치 등 다양한 시나리오를 고려하였다. 또한, 최적의 누수 탐지 성능을 위해 관망의 크기, 계측기의 종류, 개수, 위치에 따른 탐지성능을 분석하였다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 실외에서 뿐만 아니라 실내에서 대상물의 위치를 결정하기 위한 기술의 필요성이 증가하고 있다. 실외에서는 GPS를 이용하여 광범위한 지역에 안정적인 서비스를 제공받을 수 있지만 건물 인근 지역에서는 위치결정에 필요한 수의 위성이 확보되지 않고, 다중경로 오차의 영향 등으로 위치결정이 불가능하고 실내에서 활용 가능한 수준의 위치 정보를 제공하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 실내 위치 결정을 위한 다양한 방법 중에 RFID를 이용한 방법은 GPS 에 비해 위치 정확도는 낮지만 실내에서 비교적 적은 비용으로 위치 결정이 가능하므로 GPS로 위치 결정이 불가능한 지역에 시스템을 구축하면 설내/외에서 연속적인 위치결정이 가능하게 된다. 연속적 위치 결정을 위해 GPS 신호 수신이 가능한 실외 지역에서 RFID 시스템을 설치한 건물 안으로 이동하면서 수신된 데이터를 이용하여 실내외에서의 연속적인 위치결정을 수행하였다. 특히,데이터 에포크 간의 거리를 통해 이상점을 탐지하고, 이상점(Outlier)이 발생할 경우 다른 센서로 위치결정을 대체하는 기법을 제안하였고 그 결과 실내외에서 연속적인 위치결정이 가능함을 확인할 수 있었다.
매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.
현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.
우리나라 연안 송전 케이블 위치가 현실적으로 부정확하여 어로작업 손상으로 인한 막대한 피해가 매년 발생하는데, 근본 원인은 현재 2m 이내 매설 도면의 부재나 부정확 때문이므로 이의 탐지 도면화가 시급하다. 해수 전기전도도가 0.3 ohm-m로 매우 낮아 육상의 레이다 탐지법이 불가능하므로 정밀 벡터 자기탐측을 시도하여 해남 앞바다 해저 제주 직류 송전선 직접 탐지가능성을 확인하였다. 얼마 전 갑작스런 제주 정전상태는 공항, 병원, 양식장 등에서 경제적 이상의 재난 상황으로, 프랑스 기술진과의 복구는 수개월이상 소요된다. 실전 탐측을 위해서는 GPS 연계 실시간 저전력 초음파방식 방수 수중 정밀 위치시스템 및 직류 소모 전류 영향을 임의위치 극복할 특수한 배선의 해저 측정 보상회로의 개발이 추가된다.
GMTI (Ground Moving Target Indication) 레이다 시스템은 항공기와 위성과 같이 이동하는 플랫폼에 탑재되어 지상에서 이동하는 표적을 탐지하고, 그 표적의 위치와 속도 정보를 제공하기 때문에 결과에 해당하는 표적의 위치 정확도가 중요하다. 그러나 안테나 혹은 김발 자체의 지향 정확도, EGI 자이로 센서와 하우징 간의 정렬 오차, EGI 정렬치구의 공차 등의 기계적 오차와 측정 센서 등에서 발생하는 전기적 오차로 인해 표적의 위치 결과에서 방위각 오차가 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 경우, 모노펄스 기울기(Monopulse ratio) 정보가 아무리 정확하더라도 표적의 방위각 정확도가 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 발생한 표적의 위치 오차를 보정하기 위해 모노펄스 레이다 시스템으로부터 수신한 합/차 신호를 이용하여 표적의 방위각 오차를 추정하고 그 위치를 보상하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 하드웨어 변경 없이 소프트웨어적으로 구현이 간단하지만 다양한 환경에서 적응적으로 사용할 수 있어 보다 정확한 표적 위치 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.
드론을 이용한 신뢰성 있는 항공자력탐사 수행을 위해서 자력탐사 시스템과 드론 시스템을 구성하여 철광산 지역 자력 탐사에 적용하였다. 드론에 실리는 자력탐사 시스템은 Bartington사의 플럭스게이트 자력계 Mag639를 센서로 사용하고, A/D convertor를 이용하여 태블릿PC에 자력값이 저장되도록 구성하였다. 드론의 비행 컨트롤 모듈로는 확장성이 좋은 Pixhawk를 사용하였고, 적재 중량(Payload) 3 kg, 최대 중량 적재 시 15분 동안 비행이 가능하도록 구성하였다. 드론의 자기장 간섭 범위 측정 실험을 통해 드론에 의한 자기장 간섭효과를 제거하였고, 정확한 위치 정보 확보를 위해 RTK GPS를 적용하였다. 정확한 위치정보를 토대로 동일한 측선에 대해서 고도를 변경하여 두 번 측정해서 자력 변화율 자료를 확보하였다. 또한 지형 정보를 사용하여 지형을 따라 비행하는 비행경로를 설정함으로써 지형 효과를 없앨 수 있었다. 드론 기반 항공자력탐사 시스템을 통해 획득된 자력자료는 Geometrics사의 핵자력계 G-858을 이용해 동일 지역에서 획득한 자료와 양상이 일치함을 확인하였고, 이를 통해 드론 기반 항공자력탐사 시스템을 이용한 탐사 자료에 대한 신뢰성을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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