Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.220-226
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2013
최근 공장자동화 및 물류시스템의 발전은 대형선박이나 물류창고 등과 같은 넓은 작업현장을 소수의 작업자가 관리할 수 있게 되었다. 기존의 무선 실내 위치인식 시스템에서 이러한 작업자들의 정확한 위치를 추정하기 위해서 일반적으로 셋 또는 그 이상의 고정노드가 하나의 노드로 이루어진 이동노드의 위치를 인식하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법은 작업자(이동노드)에 비하여 넓은 작업현장에 많은 고정노드가 필요하므로 노드 배치 측면에서는 비효율적이다. 따라서 소수의 작업자를 요구하는 이러한 작업환경에서 효율적으로 노드를 배치하기 위하여 본 논문에서는 세 개의 노드로 구성된 이동노드가 고정노드 두 개의 상대좌표를 효율적으로 인식함으로써 고정노드의 개수를 저감하는 새로운 추정 알고리즘과 이동노드와 고정노드 사이의 거리오차를 최소화하기 위하여 Rounding estimation(RE) 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 RE기법은 자유공간에서 기존의 삼변측량법의 오차율 대비 90.9% 개선된 위치인식 결과를 나타냈다. 또한 실내 자유공간에서 고정노드 수를 최대 50%까지 감소시킬 수 있음에도 불구하고 제안한 추정 알고리즘은 평균 오차 0.15m의 정밀한 위치인식이 가능하였다.
최근 스마트 폰의 발전으로 위치 정보의 활용도가 높아지고 있다. 기존에 측위 시스템은 GPS를 이용한 위치 측위를 하였다. 하지만 실내는 GPS 신호를 사용할 수 없으며, GPS 사용할 경우 위치 부정확의 문제점이 발생된다. 실내에서의 측위 문제를 해결하기 위하여 실내를 기반으로 하는 위치 측위 기법이 연구되었다. 실내를 기반으로 하는 많은 측위 기법으로는 RFID, UWB, WLAN 등의 다양한 기법이 존재한다. 하지만 WLAN를 이용한 위치 측위기법이 실생활에 활용하기 가장 접합하다. WLAN을 이용한 실내 측위 기법은 크게 2가지로 나뉘는데 첫째는 삼각 측량 기법이고, 둘째는 핑거프린트 기법이다. 그중 핑거 프린트 기법이 정확도가 높기 때문에 많이 쓰인다. 하지만 핑거 프린트 기법을 사용하기 위해서 구축하는 시간이나 구축을 위한 자원 소모가 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 실내 환경에서 WLAN 기반의 가상의 핑거 프린트 구축 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 실내 환경을 셀 환경으로 구분하였으며, 각각의 셀 안의 핑거 프린트 위치 점을 가상의 그리드 맵으로 나타내었다. 그리고 가상의 위치점에 예측된 가상의 시그널 값을 넣어줌으로써 빠르게 핑거프린트 시스템을 구축한다. 또한 이렇게 구축된 시그널 값들은 실측위 값과는 다른 값을 가질수 있기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 Splite-tree를 이용한 보정 기법을 제안한다. 보정 기법을 통하여 짧은 시간 동안 정확도가 향상됨을 보인다.
본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
이 연구는 제안한 평균복사온도의 차감비교기법을 통해 도시림이 여름철 옥외 환경에 미치는 온열완화를 정량적으로 추정하고 평가는 것을 목적으로 한다. 항공 라이다 측량시스템 기반 3차원 점군자료로부터 도시림이 있는 모의 대상지와 도시림이 없는 모의 대상지 두 사례를 구축하여 SOLWEIG 기반에서 평균복사온도를 산출하고 두 값들을 비교 및 분석하였다. 연구를 통해 도시림 캐노피가 연구지역 전체 일평균 $T_{mrt}$를 약 $5^{\circ}C$ 정도 저감하며 태양의 위치와 지면 조건에 따라 시간평균 $T_{mrt}$가 $33^{\circ}C$까지 저감될 수 있음을 확인하였다. 결과들은 도시미기후 지표(풍속, 습도, 대기 온도 등) 및 생명기상(인지온도 등) 연구들을 향상시키고 더불어 삼림 기반 공공 녹색정책 개발에 활용될 수 있을 것이다.
효율적인 연안관리 업무를 추진하기 위해서는 다양한 요인에 의해 변화하는 지형의 특성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 격포해수욕장을 대상으로 시계열 UAV 영상을 촬영하였으며, UAV 위치정확도 평가를 위해 VRS 측량성과와 비교한 결과 ±11cm(X), ±10cm(Y), ±15cm(Z)의 표준편차를 얻었으며 따라서 수치지도 작업규정상의 허용오차를 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 UAV 영상을 통해 구축한 수치표면모델을 이용하여 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다. 그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
최근 주 5일제 근무로 인한 여가시간 증가와 국민 소득수준의 향상으로 내수면에서의 레저 활동 및 관광인구가 증가함에 따라 내수면을 운항하는 선박과 레저장비는 지속적으로 증가할 전망이다. 이로 인해 내수면에서의 선박사고와 인명 사고 발생 가능성도 크게 높아지고 있다. 내수면에서 발생하는 선박의 안전사고를 미연에 방지하기 위해서는 선박의 항해정보와 위험상황 경고 및 긴급구조 지원시스템이 요구된다. 본 논문에서는 내수면에서 운항하는 선박 및 승객의 안전 확보를 위하여 현재 보급률이 우수한 스마트폰 기반의 운행도우미 어플리케이션을 개발하였다. 운행도우미 어플리케이션은 화면상에 내수면 전자해도와 자선 정보를 표시하고, 선박 사고 시 관제센터 및 주변 선박과 긴급구조 메시지를 송수신할 수 있는 기능을 지원한다. 이러한 운행도우미 어플리케이션을 구현하기 위해서는 내수면 전자해도의 구축이 필수적이다. 따라서 선박통행량과 거주인구가 가장 많은 한강(영등포, 광진구)일대를 대상으로 멀티빔 수심측량을 통해 수치지형도를 작성하고, 이를 기반으로 전자해도를 제작하였다.
삼면이 바다로 둘러싸인 우리나라에서 정밀 지오이드 모델 개발을 위해서 해상에서의 중력자료는 필수적인 요소이다. 기존의 연구에서 해상에서의 중력자료는 위성고도계자료에서 산출한 중력자료를 이용하여 처리하였으나, 측량장비의 발달과 측위 시스템의 개선 및 국내 선상중력자료의 취득으로 인해 보다 정밀한 중력 자료의 취득이 가능하게 됨에 따라 선상중력자료의 정밀도를 검증하고, 지오이드의 구축에 있어서 선상중력자료의 활용성을 분석해볼 필요가 있다. 이를 위해 국립해양조사원에서 지난 1997년부터 2007년까지 측정한 선상중력자료를 대상으로 에트뵈스(Eotvos) 효과 보정, 칼만 필터(Kalman Filter), 교차점 보정 등의 일관된 처리를 거쳐 평균 16.47 mGal, 표준편차 18.86 mGal의 프리에어이상값을 산출하였다. 산출된 선상중력 프리에어이상값의 정밀도는 DNSC08 위성고도계자료와 비교를 통하여 검증되었는데, 두 자료의 프리에어이상값의 차이는 평균 -0.88 mGal, 표준편차가 9.46mGal로 나타났다. 이러한 차이는 영외지역이나 섬의 분포가 많은 해안 지역에서의 선상중력자료를 확보하는데 있어서의 한계와 해저지형에 의한 영향이 상대적으로 선상중력자료에서 크게 나타나기 때문으로 판단된다. 향후 지오이드 모델 개발에 선상중력자료를 활용하기 위해서는 자료 취득의 한계를 극복하고 위성고도계 자료와의 연계에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
우리나라는 국가기본지리정보(NGIS) 사업에 의해 전국적인 수치지형도가 구축되어 있어 어느 지역에서나 수치표고자료를 제작하여 활용이 가능하게 되었다. 정확한 수치표고모형을 제작하기 위해서는 적용되는 보간 방법과, 적합한 격자크기의 선정이 중요하다. 수치표고모형 제작과 관련된 국내의 기존 연구는 여러 번 있었으나, 우리나라의 다양한 지형적 특색을 고려하지는 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 수치표고모형 구축을 위하여 지형별로 적합한 보간 방법과 알맞은 격자크기를 제시하였다. 이를 통해 풍기지역을 산악지, 구릉지, 도심지, 농경지의 특성 지역으로 나누고, 축척 1/5000의 수치지형도를 이용하여 다양한 보간 방법과 격자크기로 수치표고모형을 제작하였으며 항공측량을 통해 추출한 고도 데이타를 이용하여 정확도를 검증하였다. 연구 결과 지형적 특성에 적합한 보간 방법을 비교 분석한 결과, Kriging방법이 모든 지형에서 TIN방법에 비하여 우수하게 나타났으며, 지형특성별로 격자크기를 실험한 결과 DEM을 구축할 경우에 산악지나 구릉지는 10m 격자간격으로, 그리고 도심지나 농경지는 30m 격자간격으로 DEM을 구축하는 것이 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.
최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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