2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
스마트폰은 소통과 정보공유의 환경을 제공하는 동시에 모바일 기술과 모바일 아트 발전의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히 모바일 증강현실시대의 도래와 더불어 스마트폰 기술관련 연구는 박차를 더해가고 있으나, 증강현실콘텐츠 산업에 핵심적인 사용자 참여 유발에 대한 연구가 부족하여 이런 특징이 이미 발달한 모바일 아트 영역에서의 도움이 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내에서 거의 연구되지 않았던 모바일 아트를 피처 폰 활용과 스마트폰 활용으로 분류하고 각각 가장 많이 사용된 세 가지 방식을 중심으로 작품 사례를 분석한다. 모바일 기기의 사운드와 이미지를 이용한 피처 폰 활용은 설치와 공연 방식, 싱글채널 비디오 아트 방식과 오감소통 방식으로 나눌 수 있다. 센서, 카메라, GPS와 증강현실을 이용한 스마트폰 활용은 위치기반 AR, 마커인식 AR과 무마커식 AR로 분류된다. 또한 모바일 증강현실 콘텐츠 산업별 활용 기술을 살펴본 결과 관광과 게임관련은 위치기반 AR, 교육과 의료관련은 마커인식 AR, 쇼핑관련은 무마커식 AR 등을 중심으로 혼합방식으로 활용됨을 알 수 있었다. 증강현실 콘텐츠 산업의 발달은 사용자의 적극적인 참여를 통한 지속적인 소통방식과 혼합기술방식을 활용하는 모바일 아트의 참조로 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 향후 모바일 증강현실 산업기술의 발전 방향은 HMD(Head Mounted Display)의 소형화, 홀로그램기술과 인공지능의 접목을 예측하고 있으며 빅데이터와 소셜네트워크를 활용하여 증강현실의 기술적인 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
공간정보의 폭발적 증가와 공간정보 활용 기술의 발전으로 국토의 비교우위를 유지하기 위한 공간정보와 도시계획 및 부동산 정보 융복합 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 국토 경쟁력 강화를 위해 필요한 융복합 공간정보의 장래 국토공간 계획 및 이용 활용도를 전망해 보았다. 이를 위해 국토, 주택분야 공기업인 한국토지주택공사(LH)의 장래 2029년까지 6대 분야별 미래사업을 도출하였다. 또한 문헌조사를 통해 도출한 7종의 융복합 공간정보의 미래사업 분야별 활용도를 설문조사하여 국토주택개발 분야의 미래 활용을 분석해 보았다. 분석결과 3D, 모바일 데이터, 정형 빅데이터, 지오센서, 참여형 공간정보 순으로 활용도가 높은 것으로 나타났고, 사업분야에서는 도시 및 지역개발이 활용도가 높은 것으로 나타났다. 미래 융복합 공간정보 활성화를 위해서는 토지이용 이외에 해양이용, 연안이용, 지하공간 등 균형있는 국토이용 공간정보의 구축이 필요한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.
본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
현재 스마트폰은 GPS와 가속도계를 비롯한 센서를 이용하여 인간 행동 자료를 인간의 행동을 간섭하지 않으며 비용을 절감해서 수집할 가능성을 열어주고 있다. 본 연구는 스마트폰 기반 설문 조사의 정확성과 신뢰성을 평가하였다. 스마트폰을 이용하여 수집한 자료와 가구통행실태조사를 기본으로 구성된 전통적인 종이 설문을 이용한 자료를 비교하였다. 46명의 학생이 스마트폰을 이용하여 7일간 통행 기록을 수집하였고, 같은 기간 동안 종이 설문을 수행하였다. 참여자들은 웹페이지를 통해 스마트폰으로 수집된 자신의 통행 기록을 검증하였다. 검증된 스마트폰 자료는 같은 날에 수집된 종이 설문자료와 매칭되었다. 스마트폰 기반 자료는 종이 설문자료보다 짧은 통행을 기록하는 데 효과적이었다. 통행 자료의 통행시간이 종이 자료의 통행시간보다 짧은 경향이 나타났다. 이는 기존의 종이 설문 참여자가 통행시간을 과대평가하는 경향이 있음을 시사한다. 본 연구 결과는 스마트폰 기반의 통행 자료 수집 시스템을 발전시키는 데 이바지할 것이다.
본 연구는 4차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 '스포츠 원 솔루션'은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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