• 한국음향학회지
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• 제43권3호
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• pp.361-367
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• 2024

공기중 초음파 측정은 각종 기계 설비류의 이상 발생 예방 활동으로 산업계에서 사용되고 있다. 최근에는 다수의 초음파 센서 배열을 이용하여 설비의 이상 발생 위치를 찾을 수 있는 공기중 초음파 영상화 기법의 활용이 증가하고 있다. 초음파 음원의 위치를 가시화하기 위해 센서 별 위상 차이를 이용하는 빔형성법이 사용된다. 2차원 평면에 분포된 초음파 센서 배열을 이용해 3차원 공간에서 빔형성 파워 분포를 구할 수 있다. 본 논문에서는 관심 파장보다 크기가 큰 초음파 센서로 구성된 랜덤 희소배열(random sparse array)을 사용하고, 초음파 배열이 분포한 평면으로부터 일정한 거리만큼 떨어진 평행한 평면 내에서의 빔형성 파워 분포를 통해서 음원의 위치를 보여주는 영상화 기법을 구현하고자 한다. 기존의 빔형성법은 사용 하는 배열 센서의 개수와 그에 따른 구경의 크기 등에 의해 공간 해상도가 제한될 수 밖에 없다. 본 연구에서는 배열이 가지는 기하학적 제약을 극복할 수 있는 방법으로 기능성 빔형성법을 적용하여 고해상도 초음파 영상화 기법을 구현하였다. 기능성 빔형성법은 수학적으로 일반화된 형태의 빔형성법으로 표현가능하고, 기존의 빔형성법을 통해 얻어진 영상에서 주엽의 폭과 부엽의 크기를 저감시키는 역할을 하여 고해상도 영상화를 얻을 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 의한 영상화 성능을 관찰한 결과, 초음파 희소배열을 이용하여 공기중 초음파 음원의 해상도 증대가 성공적으로 구현됨을 확인할 수 있었다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.252-252
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• 2017

Nowadays water shortage is becoming one of the biggest problems in the Korea. Many different methods are developed for conservation of water. Soil water management has become the most indispensable factor for augmenting the crop productivity especially on soybean (Glycine max L.) because of their high susceptibility to both water stress and water logging at various growth stages. The farmers have been using irrigation techniques through manual control which farmers irrigate lands at regular intervals. Automatic irrigation systems are convenient, especially for those who need to travel. If automatic irrigation systems are installed and programmed properly, they can even save you money and help in water conservation. Automatic irrigation systems can be programmed to provide automatic irrigation to the plants which helps in saving money and water and to discharge more precise amounts of water in a targeted area, which promotes water conservation. The objective of this study was to determine the possible effect of automatic irrigation systems based on soil moisture on soybean growth. This experiment was conducted on an upland field with sandy loam soils in Department of Southern Area Crop, NICS, RDA. The study had three different irrigation methods; sprinkle irrigation (SI), surface drip irrigation (SDI) and fountain irrigation (FI). SI was installed at spacing of $7{\times}7m$ and $1.8m^3/hr$ as square for per irrigation plot, a lateral pipe of SDI was laid down to 1.2 m row spacing with $2.3L\;h^{-1}$ discharge rate, the distance between laterals was 20 cm spacing between drippers and FI was laid down in 3m interval as square for per irrigation plot. Soybean (Daewon) cultivar was sown in the June $20^{th}$, 2016, planted in 2 rows of apart in 1.2 m wide rows and distance between hills was 20 cm. All agronomic practices were done as the recommended cultivation. This automatic irrigation system had valves to turn irrigation on/off easily by automated controller, solenoids and moisture sensor which were set the reference level as available soil moisture levels of 30% at 10cm depth. The efficiency of applied irrigation was obtained by dividing the total water stored in the effective root zone to the applied irrigation water. Results showed that seasonal applied irrigation water amounts were $60.4ton\;10a^{-1}$ (SI), $47.3ton\;10a^{-1}$ (SDI) and $92.6 ton\;10a^{-1}$ (FI), respectively. The most significant advantage of SDI system was that water was supplied near the root zone of plants drip by drip. This system saved a large quantity of water by 27.5% and 95.6% compared to SI, FI system. The average soybean yield was significantly affected by different irrigation methods. The soybean yield by different irrigation methods were $309.7kg\;10a^{-1}$ from SDI $282.2kg\;10a^{-1}$ from SI, $289.4kg\;10a^{-1}$ from FI, and $206.3kg\;10a^{-1}$ from control, respectively. SDI resulted in increase of soybean yield by 50.1%, 7.0% 9.8% compared to non-irrigation (control), FI and SI, respectively. Therefore, the automatic irrigation system supplied water only when the soil moisture in the soil went below the reference. Due to the direct transfer of water to the roots water conservation took place and also helped to maintain the moisture to soil ratio at the root zone constant. Thus the system is efficient and compatible to changing environment. The automatic irrigation system provides with several benefits and can operate with less manpower. In conclusion, improving automatic irrigation system can contribute greatly to reducing production costs of crops and making the industry more competitive and sustainable.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.455-464
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• 2014

천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)이 2010년 6월에 발사된 이후, 영상 자료의 보정과 검증을 위한 여러 차례의 현장 관측이 한반도 주변에서 수행되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center, KOSC)에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 분광 광도계 FieldSpec3나 TriOS사의 분광 광도계 RAMSES와 같은 현장관측장비의 특성 변화를 확인하기 위하여 미국국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 표준화 절차를 거친 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하였다. 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광 광도계의 상대적 복사 검교정 방법에 대해서 소개하고 있다. 광학 실험실은 98% 이상의 광원 균질성을 지니는 20인치 적분구(USS-2000S, LabSphere)와 360 nm 부터 1100 nm 까지 1.6 nm 파장 간격으로 측정이 가능한 표준 분광 광도계(MCPD9800, Photal), 그리고 ${\pm}0.1mm$의 편평도를 가지는 광학테이블($3600{\times}1500{\times}800mm^3$)을 기본으로 구성되어 있다. 실험실 내부는 정확한 검교정 실험을 위하여 일정한 온습도를 유지하고 있으며, 동일한 광원에 동일한 위치에서 표준과 현장관측용 분광 광도계를 동시에 측정하는 방법을 기본으로 한다. 해양위성센터가 보유하고 있는 ASD 를 측정한 결과, 현장관측용 분광광도계의 결과가 푸른 가시광 영역에서 미세한 차이가 측정 시 마다 나타나는 것을 확인하였고, 더불어 1년간의 상대 검교정 실험에 따르면 평균적으로 4.41% 정도의 파장별 광특성이 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 측정 정확도를 유지하고, GOCI 자료의 신뢰도를 확보하기 위하여 지속적인 검교정 실험을 수행해야 하는 이유를 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.989-1006
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• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.8-14
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• 2023

본 연구에서는 육묘장에서 인력 또는 관행 자동관수장치의 활용도 조사를 통해 관수장치의 문제점과 그 개선점을 파악하여 균일관수가 가능한 스마트 관수장치를 개발하고 그 성능을 분석하였다. 자동관수와 인력관수의 평균 관수량은 각각 28.7±4.4g과 14.2±4.3g으로 두 조건 모두 변동계수가 30% 이내로 균일관수로 판단할 수 있다. 그렇지만 변동계수가 30%인 인력관수에 비해 자동관수는 15%로 균일도가 높았다. 개발된 균일관수장치에 탑재된 분사각이 80°인 노즐은 이론상 600mm 높이에서 가장 균일한 것으로 분석되었고, 균일관수 장치를 이용한 관수시험 결과 중앙부의 관수 균일도는 평균 대비 20% 이내이지만 가장자리부는 중앙부에 비해 50% 이상 관수량이 적었다. 균일관수장치를 활용한 토마토 접목묘 재배시험 결과, 시험기간 10일간 중앙부는 초장이 평균 72mm 생장한 데 비해 가장자리부는 평균 28mm 생장하여 가장자리부에 대한 추가 관수가 필요한 것으로 나타났다. 가장자리부 추가 관수장치를 부착하여 관수할 경우 중앙부에 비해 가장자리부의 관수량은 50% 이상이었으며, 중앙부에서는 분사각의 겹침으로 인하여 관수량의 차이는 발생하였으나, 그 차이는 30% 이내였다. 가장자리 집중관수 시스템 활용 시 각 지점별 생장 차이는 있으나, 10일간 생육을 비교하면 양측 가장자리의 평균 생장률은 24%, 중앙부의 평균 생장률은 26%인 점을 고려하면 균일관수장치에 비해 생장 균일도가 높았다. 모종의 초장 균일도 향상을 위해서는 관수장치의 진행방향에 거리센서를 설치하여 작물의 생장에 따라 관수장치의 높이를 조절이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.557-564
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료로 알려져 있다. 그러나 폭발실험이라는 특수한 실험조건으로 인하여 국내외적으로 실험에 관련된 정보 및 결과 공유가 상당히 제한적으로 이뤄지고 있는 실정이다. 그러므로 본 논문에서는 폭발에 의한 압력하중이 철근콘크리트 구조물에 미치는 영향과 방호성능을 평가하기 위하여 국방과학시험연구소 다락대 시험장에서 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 철근콘크리트 슬래브 구조물을 제작하여 시편으로부터 높이 1.5 m에서 TNT 9 lbs와 TNT 35 lbs으로 예비시험을 수행하였으며, 동일한 이격거리(standoff)에서 ANFO 35 lbs으로 본 실험을 수행하였다. 이는 국내 최초 민간에서 수행되어진 실험으로써, 첫 번째 논문에서는 폭발실험을 하기 위한 기본적인 실험 구성 및 구조물의 거동을 측정하기 위한 계측장비 구성에 대하여 검토하여 계측 시스템의 구축 및 폭파시험 수행절차를 구축하고자 한다. 센서, 시그널 컨디셔너, DAQ시스템, 소프트웨어로 구축된 계측 시스템을 바탕으로 정립된 폭파시험 수행절차는 향후 국내의 방호설계 및 폭발하중을 받는 구조물의 효과적인 거동계측 등 관련 연구분야의 기초자료가 될 것이라고 판단되는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.