무선통신망과 GPS(Global Positioning System)를 탑재한 모바일 단말기의 발달로 사람이나 사물의 위치정보를 파악하고 이용하는 위치기반 서비스의 영역이 확대되고 있다. 위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 시간에 따라 연속적으로 움직이는 이동객체를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 데이터베이스가 주요한 기술이다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스를 개발하기 위한 하나의 서브시스템으로서, 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위한 컴포넌트를 설계 및 개발한다. 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 대표적인 질의표현 및 처리방법을 조사하고, 기존에 개발된 이동객체에 대한 데이터모델과 연산자를 기반으로 SQL형태의 이동객체 질의어를 새로이 정의한다. 사용자는 본 연구에서 제공하는 이동객체 질의어를 이용하여 이동객체의 위치정보에 대한 영역질의, 위상질의, 궤적질의, 최근접질의 등을 표현할 수 있다. 이동객체 질의처리 컴포넌트는 각 질의 들을 분석한 후 이를 효율적으로 처리하기 위한 모듈들을 설계하고 구현한다. 또한, 다른 이동객체 응용시스템을 개발할 때 본 시스템의 활용을 높일 수 있도록 ADO.NET 인터페이스를 제공하고 XML을 이용하여 질의의 결과를 표현할 수 있는 기능을 제공한다.
사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이 용하여 차량 영상의 번호판 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다. 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 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 번호판을 영상 처리하여 실시간으로 중앙관제소에 텍스트 형태로 전송하고 이를 도면화 한다. GPS에 의한 위치 정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치 정보를 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.
환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라에서 현재까지 관측된 지상중력자료는 충청이남을 포함한 전라도 지역과 경상도 일부 지역 등에 편중되어 있으며 특히, 산악지역의 분포가 현저히 낮아 지오이드의 정밀도를 높이는데 한계가 있다. 이러한 문제점을 직접적으로 극복할 수 있는 방법으로 2008년 12월부터 2009년 1월까지 약 2달간 항공중력측정을 수행하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 일관된 정밀도를 지닌 항공중력측정 자료를 처리하여 결과로 중력이상값을 산출하였다. 본 연구에서 수행한 항공중력자료의 처리는 상대중력측정과 관련된 오차, 비행에서의 동적운동에 의해 발생하는 오차, GPS와 관련된 오차 및 자료 기록에 있어서 발생하는 시간 차이 등을 보정하는 과정으로 이루어지며, 산출된 프리에어이상의 최종 교차오차는 2.21mGal 그리고 노선별 정확도는 1.56mGal이다. 항공중력측정 기반의 중력이상은 향후 지상중력이상 및 선상중력이상과 합성되어 정밀 지오이드 모델 개발의 기본자료로 이용된다.
본 연구의 목적은 DGPS와 무선통신을 이용하여 저수지, 댐 등의 수심 및 수중지형 정보를 획득할 수 있는 원격 수심측정시스템을 개발하는데 있다. GPS와 에코사운더를 장착한 로봇선은 무선 인터넷을 이용하여 원격으로 제어된다. 로봇선체는 선체, 개별 모듈 및 제어보드로 구성되었으며, 제어국은 위치데이터 처리시스템과 원격제어시스템으로 구성되었다. 통신시스템은 로봇선과 제어국이 정보를 교환할 수 있도록 개발하였으며, RF 모뎀과 무선 인터넷의 2채널 시스템으로 구성되었다. 본 연구에서 개발된 원격측정 로봇선은 저수지, 댐, 하천 등의 수심 및 하상지형 정보를 경제적으로 정확하게 획득하는데 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
무인항공기를 이용한 실시간 공중 모니터링은 재난 재해, 테러 등의 위기상황을 사전에 대비하고, 사고 발생 시 피해상황을 신속하게 파악할 수 있는 효율적인 관리 시스템이다. 실시간 공중 모니터링을 위해 무인항공부문에서는 고성능의 카메라, 관성항법장치, 레이저 스캐너, GPS 수신기 등의 다중 센서들을 장착하고, 제어하며 각 센서들로부터 입력받은 데이터 처리 및 지상국으로 데이터 전송이 실시간으로 가능해야 한다. 기존 무인 모니터링 시스템들은 카메라와 같이 단일 센서의 운용을 목적으로 설계되었으나, 본 연구에서는 레이져 스캐너, 적외선카메라를 포함하는 다중센서를 위한 컴퓨터를 설계하였다. 최근 다중센서를 장착한 관측시스템에 관한 연구가 미국 및 유럽에서 수행되고 있으나, 아직 개발이 완료되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 고성능 다중 센서 데이터 처리를 위해 실시간 소프트웨어, 고속 대용량 데이터처리 기술, 고속 압축 기술, 이기종 다중 센서들 간의 시각 동기화 기능을 제공하는 탑재컴퓨터의 설계결과를 소개하였다.
본 논문은 그래픽 프로세서(Graphic Coprocessor: GCP)의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 설계된 그래픽 프로세서는 멀티미디어 서버용 프로세서의 그래픽 전용 프로세서로 사용 가능하다. GCP 명령어 집합은 멀티미디어 데이타의 병렬성을 이용하기 쉬운 SIMD 및 Superscalar 등의 병렬 아키텍쳐 개념을 적용하여 설계하였다. 설계된 GCP는 4개의 주 프로세서에 의해 공유되는 형태이며 공유에 따른 명령어의 병목현상을 해결하기 위한 스케줄러와 연산을 위한 4개의 기능 유니트를 내장하고 있다. 최대 4개 명령어의 동시 수행이 가능한 GCP는 Verilog HDL로 모델링하고 논리 합성하였다 약 56,000개의 게이트로 구성되는 GCP는 SOG 라이브러리의 제약으로 인하여 30 ㎒로 동작하며 CIF 영상 규격에 대해 초당 63 프레임의 DCT 연산 및 초당 21 프레임의 FBMA 연산을 수행 할 수 있다.
내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
Continuous research efforts have been made on acquiring location data on construction sites. As a result, GPS and RFID are increasingly employed on the site to track the location of equipment and materials. However, these systems are based on radio frequency technologies which require attaching tags on every target entity. Implementing the systems incurs time and costs for attaching/detaching/managing the tags or sensors. For this reason, efforts are currently being made to track construction entities using only cameras. Vision-based 3D tracking has been presented in a previous research work in which the location of construction manpower, vehicle, and materials were successfully tracked. However, the proposed system is still in its infancy and yet to be implemented on practical applications for two reasons. First, it does not involve entity matching across two views, and thus cannot be used for tracking multiple entities, simultaneously. Second, the use of a checker board in the camera calibration process entails a focus-related problem when the baseline is long and the target entities are located far from the cameras. This paper proposes a vision-based method to track multiple workers simultaneously. An entity matching procedure is added to acquire the matching pairs of the same entities across two views which is necessary for tracking multiple entities. Also, the proposed method simplified the calibration process by avoiding the use of a checkerboard, making it more adequate to the realistic deployment on construction sites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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