본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이용하여 차량 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량의 위치와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 위치를 실시간으로 중앙관제소에 전송하고 이를 도면화한다. GPS에 의한 위치정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
국가에서 해안선의 경계는 국토의 경계를 결정하는 중요한 요소지만, 최근 온난화로 인한 해수면 상승과 수십 년간에 걸친 성장위주의 경제정책으로 인해 우리나라의 해안선은 급격히 변하고 있다. 본 연구는 인근지역에 위치하면서 서로 동일한 해양조건을 가지고 있는 두 개의 해수욕장에서 해안선이 자연모습 그대로 보존된 지역과 인공구조물로 인해 주변의 해안선이 훼손된 지역을 중심으로 이루어 졌다. 먼저 1947년에서 2007년까지의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고, 이를 후처리 Kinematic GPS 측량방식을 적용하여 획득한 육상부의 지형자료와 선박을 이용해 단빔음향측심기(Echotrac 3100)와 DGPS(Beacon)로 구성된 수로측량자동화시스템을 통해 획득한 수심측량 자료를 이용해 조위를 보정했다. 그리고 결정된 해안선을 이용해 60년간의 변화와 면적 변화량을 5개의 구간으로 나눠서 구했다. 그 결과 1947년에 비해 2007년에 해운대 해수욕장은 서쪽지역을 중심으로 급격히 면적이 감소하면서 총 -29%의 면적 감소율을 보였고, 광안리 해수욕장은 양끝의 인공구조물에 의한 유속의 감소로 인한 퇴적이 이루어지면서 총 69% 면적이 증가해 동일해양조건임에도 불구하고 주변 환경에 따라 해빈의 침 퇴적 경향에 큰 차이가 있음을 알 수 있었다.
Dynamic displacement response of civil structures is an important index for in-construction and in-service structural condition assessment. However, accurately measuring the displacement of large-scale civil structures such as high-rise buildings still remains as a challenging task. In order to cope with this problem, a vision-based system with the use of industrial digital camera and image processing has been developed for long-distance, remote, and real-time monitoring of dynamic displacement of supertall structures. Instead of acquiring image signals, the proposed system traces only the coordinates of the target points, therefore enabling real-time monitoring and display of displacement responses in a relatively high sampling rate. This study addresses the in-situ experimental verification of the developed vision-based system on the Canton Tower of 600 m high. To facilitate the verification, a GPS system is used to calibrate/verify the structural displacement responses measured by the vision-based system. Meanwhile, an accelerometer deployed in the vicinity of the target point also provides frequency-domain information for comparison. Special attention has been given on understanding the influence of the surrounding light on the monitoring results. For this purpose, the experimental tests are conducted in daytime and nighttime through placing the vision-based system outside the tower (in a brilliant environment) and inside the tower (in a dark environment), respectively. The results indicate that the displacement response time histories monitored by the vision-based system not only match well with those acquired by the GPS receiver, but also have higher fidelity and are less noise-corrupted. In addition, the low-order modal frequencies of the building identified with use of the data obtained from the vision-based system are all in good agreement with those obtained from the accelerometer, the GPS receiver and an elaborate finite element model. Especially, the vision-based system placed at the bottom of the enclosed elevator shaft offers better monitoring data compared with the system placed outside the tower. Based on a wavelet filtering technique, the displacement response time histories obtained by the vision-based system are easily decomposed into two parts: a quasi-static ingredient primarily resulting from temperature variation and a dynamic component mainly caused by fluctuating wind load.
POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.
본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.
인터넷전화 이용자 체감품질을 측정함에 있어 측정시스템 간의 시간동기화가 중요하다. 현재 시스템의 시간동기를 하는 방법에는 NTP 또는 GPS를 이용하여 시간동기화를 하고 있으나 NTP 서버와 시스템간의 거리에 따른 시간적 오차, GPS로부터 수신된 데이터를 처리하는 과정에서의 지연시간, 시스템 클럭의 특성에 따라 발생하는 오차와 같은 문제로 인해 측정시스템 간의 시간동기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 측정데이터의 시간동기를 위해 측정시스템 간의 시간적 오차와 클럭 특성에 의해 발생되는 오차를 보정하여 신뢰성 있는 품질측정 결과를 생성하는 시간동기화 방식을 제안하고 구현하였다.
본 논문은 위성항법지상국시스템 개발을 위하여 시스템 요구사항 정의, 시스템 구성, 시스템에 대한 주요 파라미터별 요구사항 도출 및 분석 결과를 기술한 논문이다. 위성항법 지상국 시스템은 항법 위성인 GPS와 Galileo 위성으로부터 항법 신호를 감시하는 신호감시국과 처리된 위성항법 데이터를 갈릴레오 위성으로 송신하는 상향링크국, 신호감시국 및 상향링크국을 구성하는 장비들에 대한 감시 및 제어기능을 수행하는 감시 및 제어시스템으로 이루어진다. 신호감시국은 항법 수신기와 원자시계, 기상정보처리 및 항법데이타 처리를 담당하는 서브시스템으로 구성되며 항법 수신기는 GPS와 Galileo 위성으로부터 항법 신호를 수신할 수 있는 복합 수신기 형태가 된다. 신호감시국은 항법 정보에 대한 보정정보처리을 위해 위성항법 제어센터인 GCC(GNSS Control Center)와 인터페이스 될 수 있어야 한다.
In this paper, a test bed for real-time network Real-Time Kinematic (RTK) research was constructed using reference stations of the NGII. A group of candidate station networks was derived, including three stations in Seoul. The group consisted of four stations with a distance of less than 100 km between them. Among several candidates, a network composed of stations with short distances between them and demonstrating good data quality for all reference stations was selected as the test bed. After collecting real-time data in Radio Technical Committee for Maritime services (RTCM) format from the selected stations and conducting a noise analysis on measurements, mm-level carrier phase measurement noise was confirmed. Afterwards, the user set the reference station inside the test bed and analyzed the network RTK positioning performance of the MAC method using the GPS L1 frequency as post-processing. From the result of the analysis it was confirmed that the residual error for all users was within 10 cm after applying the correction. Additionally, after determining integer ambiguities through Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment (LAMBDA), it was confirmed that the fix rate was 100%, and all ambiguities were resolved as true values.
본 논문에서는 통합기준점의 통합망 조정을 위해 학술용 망조정 소프트웨어에 대해 비교하고, 전국 단위로 통합망 조정을 실시하였다. 기존 통합기준점의 평면좌표 결정에서는 연도별로 다른 소프트웨어를 사용하였기 때문에 측량 시점과 데이터처리 해석 방법에서 오차가 발생하였으며, 이러한 오차를 줄이기 위해 다년간에 걸쳐 관측한 세션별 관측망을 하나의 망으로 구성하여 통합망 조정을 수행하였다. 통합망 조정을 위해서 Quasi-Observation Combination Analysis(QOCA)와 Global Kalman filter VLBI and GPS analysis program(GLOBK)를 비교·분석하였으며, 최종적인 통합망 조정 처리에는 GLOBK를 사용하여 단일 망조정을 실시하였다. 전국 단위의 통합망 조정을 실시한 결과, 수직방향의 RMSE는 ±0.03m 로서 다소 크게 나타났지만, 수평방향의 RMSE는 ±0.006m로서 기존결과와 근사한 결과를 얻을 수 있었다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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