본 연구는 알파인 스키와 관련하여 과거부터 최근까지 진행된 운동역학 연구의 동향을 파악하여 향후 운동역학 분야에서 진행되어야 할 연구 방향을 제언하고자 수행하였다. 운동역학 연구 분야에서는 스키 턴의 메커니즘과 스키어의 등급과 기술 수준에 따른 자세 분석, 스키와 눈의 마찰력, 공기저항 등의 연구가 주로 진행되었다. 이후 측정 센서와 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 연구에서는 IMU와 GPS 센서를 활용하여 스키 장비 개발 및 획득 데이터 검증에 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구동향을 반영하여 추후 알파인 스키 분야에서 진행되어야 할 운동역학 연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 기존 운동역학 분석 범위의 한계를 넘어 스키 전 구간이 분석 가능하고 스포츠 현장에서 간편하게 활용할 수 있는 측정 장비가 개발되어야 한다. 둘째, 측정 센서를 활용하여 획득한 정보의 정확도 향상과 이를 바탕으로 다양한 분석기법에 관한 연구가 지속적으로 진행되어 스포츠 현장에 도움이 될 수 있는 자료가 제공되어야 한다. 셋째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 스키에서 발생하는 부상 메커니즘을 명확히 정립하고 부상을 예방할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 넷째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 3차원 스키 모델을 개발하여 실제 주행데이터와 비교 검증함으로써 최적화된 스키 궤적 알고리즘 제공이 필요하다.
최근, Multi-GNSS 위성시스템 인프라 환경의 안정화와 이종 위성 조합 활용에 대한 효용성이 입증되면서 측위, 항법 및 시간 정보 관련 응용 등 다양한 산업 분야에서 실시간 Multi-GNSS 조합 활용의 분위기가 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 가장 수요층이 많은 저가형 1주파 GNSS 위성 수신기 사용자를 대상으로 정적 및 동적 환경에서 4가지 Multi-GNSS 측량기법에 RTCM-SSR 보정류(streams)를 적용, Multi- GNSS 위성의 1주파 실시간 단독측위(SF-RT-PP)의 효용성을 평가하고 대응 과제를 도출하는 것이다. SSR 보정류를 4가지 Multi-GNSS 측위 기법에 연계하여 정적 및 동적 시험장에 적용한 결과, CNES의 SSRa00CNE0 서비스가 2차원 좌표성분에서 다른 SSR 보정류에 비해 양호한 결과를 제시하였다. Multi-GNSS 위성의 Carrier를 활용한 SF-RT-PP 측위 결과, 공통적으로 고도성분에서 큰 편차가 발생되었는데 이에 대한 원인 규명 및 SF-RT-PPP 측위에서 비차감 비조합 전리층 지연보정과 이종 위성조합에 따른 신호 Bias 보정의 중요성을 확인할 수 있었다. 또한, Multi-GNSS 위성의 인프라 환경 향상으로 4종의 GNSS 위성 중, 1종 위성만으로도 SF-SPP 측위가 가능함을 확인하였다. 특히, GPS 위성의 1주파 신호만을 활용한 RT-SPP 측위에서 Code 기반 SF-RT-SPP 측위의 경우, 위성궤도/시계 보정관련 보통력과 SSR 보정 간 효과는 미소한 반면, 전리층 보정의 경우는 Klobuchar 모델에 비해 SBAS 보정 정보를 활용한 경우가 높이에서 약 2배 이상의 정확도 향상 효과를 공통적으로 확인할 수 있었다. 향후, 2020년말 Galileo 및 BDS 위성 인프라가 완성되면서 Multi-GNSS 위성의 지역 특성이 반영된 실시간 전리층지연 및 기상특성을 반영한 SSR 조정 서비스가 진행될 경우, SF-RT-PPP 활용성 및 여러 산업부문의 다양한 수요 창출이 기대된다.
신경과흥분은 신경세포의 수지돌기 말단부에 있는 흥분성 수용체에 대한 과도한 자극에 의해서 신경세포가 손상을 받는 현상으로 transcription factor의 발현을 유도하여 통증을 유발하는 자극, 학습, 발작, 흥분, 신경변성, 저산소성 국소빈혈, 뇌신경손상, 신경절제, 약제내성 등의 원인이 된다. 신경과흥분은 정상농도 이상의 NMDA에 의해서도 유발되는데 본 논문에서는 mouse의 복강으로 과량의 NMDA를 투여하여 소뇌에서 RT-PCR 방법으로 Inducible transcription factors (Egr-1, c-jun, JunB, FosB) mRNAs의 상대적 발현량을 비교하였다. NMDA를 투여한 군에서 inducible transcription factors (Egr-1, C-Jun, JunB, FosB)가 투여량과 시간의 경과에 따라 다양한 발현의 변화를 보였으며, NMDA투여 후 일정한 시간에서 투여한 양에 대한 변화는 체중 g 당 5 μg의 NMDA투여한 경우에 현저한 변화가 나타났다. 조사한 transcription factor 중에서 JunB의 발현 변화가 다른 transcription factor보다 두드러지게 나타났다. NMDA 투여량이 일정할 때 투여 후 경과 시간에 따른 발현양상은 투여 후 24시간이 경과한 후에 발현의 변화가 두드러지게 증가하는 경향을 나타내었고 대부분 이 48시간 경과 후 발현이 최고치에 도달하였다. 이러한 결과는 과흥분이 유도된 소뇌에서의 유전자 발현의 변화를 2D-gel 또는 microarray와 같은 방법을 이용하여 세포 내의 전체 단백질 혹은 유전자의 변화를 관찰함으로써 NMDA 수용체의 과흥분에 의한 뇌세포의 사멸에 관련된 기전을 밝힐 수 있는 좋은 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 기존 위치기반 서비스에서 최근접질의 및 한 지점에서의 방향성분을 고려한 최근접질의의 단점을 해소하고자 가중치 벡터합을 이용하는 새로운 검색방법을 제안한다. 검색반경으로 1차 필터링된 영역에서, 2차 필터링을 위해 이용자의 이동방향, 관심방향 및 검색각도를 조합한 방향정보를 이용한다. 이동방향은 일정구간내 존재하는 벡터들의 가중치 합으로 계산하며, 검색각도를 $0{\sim}360^{\circ}$까지 세분화하여 검색방향에 대한 범위를 조절 하도록 한다. 본 검색방법에 사용되는 데이터는 촬영위치가 기록된 정지영상 및 동영상, 업체나 관광지의 위치정보와 함께 소비자에게 제공되는 텍스트, 웹, 영상 등 각종 미디어 형태의 데이터가 될 수 있다. 제안하는 방법은 이동 중인 이용자가 현 위치를 기준으로 일정 반경 내에 있으면서 유사방향에 부합하는 미디어만을 검색하도록 함으로써, 이미 지났거나 혹은 관련 없는 방향의 미디어를 배제한 검색결과를 제공하기 때문에 기존의 위치만을 고려한 검색방법에 비해 보다 정확한 검색을 보장할 수 있으며, 방향성을 고려한 기존 최근접질의 에 비해서도 보다 유연하고 포괄적인 검색결과를 보장한다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
The ionosphere, the atmosphere of the earth ionized by solar radiations, has been strongly varied with solar activity. The ionosphere varies with the solar cycle, the seasons, the latitudes and during any given day. Radio wave propagation through or in the ionosphere is affected by ionospheric condition so that one needs to consider its effects on operating communication systems normally. For examples, sporadic E may form at any time. It occurs at altitudes between 90 to 140 km (in the E region), and may be spread over a large area or be confined to a small region. Sometimes the sporadic E layer works as a mirror so that the communication signal does not reach the receiver. And radiation from the Sun during large solar flares causes increased ionization in the D region which results in greater absorption of HF radio waves. This phenomenon is called short wave fade-outs. If the flare is large enough, the whole of the HF spectrum can be rendered unusable for a period of time. Due to events on the Sun, sometimes the Earth's magnetic field becomes disturbed. The geomagnetic field and the ionosphere are linked in complex ways and a disturbance in the geomagnetic field can often cause a disturbance in the F region of the ionosphere. An enhancement will not usually concern the HF communicator, but the depression may cause frequencies normally used for communication to be too high with the result that the wave penetrates the ionosphere. Ionospheric storms can occur throughout the solar cycle and are related to coronal mass ejections (CMEs) and coronal holes on the Sun. Except the above mentioned phenomena, there are a lot of things to affect the radio communication. Nowadays, radio technique for probing the terrestrial ionosphere has a tendency to use satellite system such as GPS. To get more accurate information about the variation of the ionospheric electron density, a TEC measurement system is necessary so RRL will operate the system in the near future.
IKONOS 1m satellite imagery is particularly well suited for 3-D feature extraction and 1 :5,000 scale topographic mapping. Because the image line and sample calculated by given RPCs have the error of more than 11m, in order to be able to perform feature extraction and topographic mapping, rational polynomial coefficients(RPCs) camera model that are derived from the very complex IKONOS sensor model to describe the object-image geometry must be refined by several Ground Control Points(GCPs). This paper presents a quantitative evaluation of the geometric accuracy that can be achieved with IKONOS imagery by refining the offset and scaling factors of RPCs using several GCPs. If only two GCPs are available, the offsets and scale factors of image line and sample are updated. If we have more than three GCPs, four parameters of the offsets and scale factors of image line and sample are refined first, and then six parameters of the offsets and scale factors of latitude, longitude and height are updated. The stereo images acquired by IKONOS satellite are tested using six ground points. First, the RPCs model was refined using 2 GCPs and 4 check points acquired by GPS. The results from IKONOS stereo images are reported and these show that the RMSE of check point acquired from left images and right are 1.021m and 1.447m. And then we update the RPCs model using 4 GCPs and 2 check points. The RMSE of geometric accuracy is 0.621 m in left image and 0.816m in right image.
Kim, Moon Ki;Kim, O-Jong;Kim, Youn Sil;Jeon, Sang Hoon;No, Hee Kwon;Shin, Beom Ju;Kim, Jung Beom;Kee, Changdon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제6권4호
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pp.181-194
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2017
In recent years, research has been actively conducted on the navigation in an indoor environment where Global Navigation Satellite System signals are unavailable. Among them, a study performed indoor navigation by integrating pseudolite carrier and Inertial Measurement Unit (IMU) sensor. However, in this case, there was no solution for the cycle slip occurring in the carrier. In another study, cycle slip detection and compensation were performed by integrating Global Positioning System (GPS) and IMU in an outdoor environment. However, in an indoor environment, cycle slip occurs more easily and frequently, and thus the occurrence of half cycle slip also increases. Accordingly, cycle slip detection based on 1 cycle unit has limitations. Therefore, in the present study, the aforementioned problems were resolved by performing indoor navigation through the integration of pseudolite and ultra-low-cost IMU embedded in a smartphone and by performing half cycle slip detection and compensation based on this. In addition, it was verified through the actual implementation of real-time navigation.
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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