이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.
4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 사용자의 특성을 파악하고 궤적 예측 및 패턴을 추출하기 위해 의미 기반 위치 기록을 사용하는 방법이 있다. 의미 기반 위치 기록을 사용하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 임의의 중간좌표 즉, 사용자가 실제로 머무르지 않은 지점을 추출하기 때문에 정확하게 사용자가 머무른 위치라고 할 수 없으며, 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 사용자가 실제로 머무른 지점 및 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point를 제안한다. 기존의 방식으로 추출된 Stay Point에서 가장 가까운 GPS 좌표를 Stay Point로 지정하는 방식(nearSP)과, 사용자가 건물에 들어간 지점을 Stay Point로 지정하는 방식(indoorSP)이다. 제안한 알고리즘은 기존 Stay Point 추출 방법보다 Output 데이터의 용량 감소 및 위치의 정확성이 향상되었고, 실내와 실외를 구분 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.
정보기술의 발달과 교통기술의 발달로 인해 현재 많은 정보화 시스템들이 등장하고 있다. 최근 GPS(Global Positioning System)의 보급과 위치정보의 중요성 이 대두되면서 위치 정보기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 개발이 눈에 띄게 두드러지고 있다. 그러나 사용자 위치 정보 획득 기술이 발달함에 따라 한편으로는 사용자의 위치정보가 악용되어 사생활 침해와 같은 문제점도 나타나고 있다[1]. 본 논문은 사용자의 위치정보를 기반으로 이동경로 혹은 궤적을 패턴으로 분류하고 일반적인 사용자의 생활권역의 경로에 대해 학습을 실시하여 사용자의 위치정보를 개인의 처한 상황에 따라 전송하는 방식의 LBS 플랫폼을 제안하여 사생활 침해 문제에 대한 해결방법을 제시한다.
본 연구에서 개발한 노변 영상(roadside image) 취득 시스템은 효율적으로 도로 시설물들을 관리하기 위함이다. 복잡하고 긴 구간의 도로에 존재하는 도로 시설물을 인력을 사용하여 조사하기에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 도로를 따라 움직이는 차량을 이용하는 경우에는 적은 인원과, 단시간에 노변에 설치된 시설물 등의 현황과 상태를 조사 할 수 있으며 도로 주변의 다양한 정보를 알 수가 있다. 또한, 차량에 장착된 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 해당 영상의 정확한 위치 정보를 획득 할 수 있다. 그러나 선명한 영상을 취득하기 위해서 야외의 다양한 조건을 만족시키는 카메라와 렌즈의 선정이 중요하며, 이에 따른 동기화 장치(synchronization device)와 영상 획득 프로그램의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 경기도 고양시를 대상으로 시험을 실시하였으며, 현재 시판되고 있는 최신의 다양한 종류의 카메라와 렌즈를 차량에 장착한 후 영상을 취득하여 연구에 적합한 하드웨어를 선정하였다. 또한 동기화 장치를 사용하여 DMI(Distance Measuring Instrument)에서 발생되는 트리거 신호를 입력받아 일정한 거리마다 영상을 취득하는 S/W와 동기화 장치의 성능을 테스트하였다. 취득된 노변 영상의 위치 정확도를 테스트하기 위해 DGPS 방법을 이용하여 후처리 하였으며, 레벨 2수준의 교통주제도에 차량의 이동궤적과 도로의 선형을 중첩하여 육안으로 비교 분석하였다. 취득된 노변 영상을 분석하여 지상 모니터링 분야에서 도로 주변 시설물의 변화 탐지에 이용이 가능한 대상 시설물 목록을 선정하였으며 매우 효율적으로 도로의 유지관리에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
KSLV-I 발사체에 탑재되는 원격측정시스템, 추적시스템, 비행종단시템, GPS, 관성항법유도시스템의 개별적인 성능과 고홍우주센터 및 제주추적 소에 설치된 지상장비와의 연계성능을 확인하기 위하여 항공기를 이용한 비행시험이 요구된다. 시험에 적용할 탑재장비의 선정, 하니스, 운용방법, 안테나 부착방법 등의 면밀한 계획과 분석을 통해 시험의 효율성이 향상되기 때문에 KSLV-I의 통신환경과 비행프로파일 둥이 비행시험에 최대한 정확하게 고려되어야 한다. 본 논문에서는 KSLV-I 전자탑재장비의 목록과 규격, 비행시험용 랙과 하니스, 항공기 제원, 비행궤적 둥 효과적인 비행시험을 위해 준비 및 분석되어야 하는 전반적인 사항이 제시된다.
플라잉 디스크 게임은 1940년부터 시작된 스포츠이며, 국내는 2007년대 이후 초등학교를 중심으로 보급되어 빠른 속도로 확대되고 있다. 이와 함께 스포츠 과학화가 진행되면서, 플라잉디스크 또한 기술적 향상과 효율성을 위한 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 9축 움직임 센서와 GPS 등을 이용해 이용자의 플라잉 디스크에 정보를 획득하고, 이를 블루투스 5.0을 이용한 무선 전달 방법을 제안한다. 세부적으로는 실시간 데이터를 관찰하거나 후처리 과정을 통해 회전속도, 비행 궤적, 회전 등 비교 및 분석할 수 있는 펌웨어 및 소프트웨어 그리고 HW 플랫폼을 설계 구현하였다.
휴양림은 산림자원과 부대시설 그리고 이용객으로 구분되며, 웰빙 문화와 더불어 끊임없이 이용되고 있다. 이와 함께 이용객의 안전에 대한 관심이 필요하며, 본 연구에서는 산림에서 발생할 가능성이 있는 자연재해 상황에서 이용객이 빠른 시간(golden time)내에 대피하는 방법에 대해 연구하고자 한다. 이용객의 현재 위치를 탐색하고 최적을 대피로를 찾기 위해 휴양림 전체(산림자원, 부대시설 등)를 3D 스캔을 실시하고, 현 위치 인식으로 통해 대피 장소까지의 최적을 궤적을 찾아 이용객이 소지하고 있는 모바일 장치를 통해 빠른 대피 안내를 하는 것이 가능할 것으로 생각된다.
언센티드 칼만 필터 기반의 역방향 필터를 유도하고 시뮬레이션 테스트를 통하여 확장 칼만 필터, 언센티드 칼만 필터, 그리고 확장 칼만 스무더로부터의 위치결과와 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 GPS의 수신환경이 극단적으로 좋지 않을 경우를 고려하여 $40m{\times}40m $ 의 공간에서 4개의 곡선 그리고 5개의 직선구간으로 이루어진 궤적에서 시작점과 끝점만을 기지점으로 가정하여 수행하였다. 실험 결과 스무더는 순방향 필터에 비하여 최대 위치 오차값이 약 8~9m 정도 크게 감소하는 결과를 보여주었다. 스무더의 경우 위치오차를 직선구간과 곡선구간으로 나누어 분석하였는데, 언센티드 칼만 스무더가 확장 칼만 스무더에 비하여 직선 구간에서는 최대 10cm, 곡선 구간에서는 최대 23cm 향상된 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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