최근 고해상도 위성영상의 제공이 현실화됨에 따라 위성영상을 활용한 수치지도나 주제도 제작 및 수정 갱신에 많은 관심이 모이고 있다. 본 연구는 QuickBird 위성영상을 이용하여 모델링 정확도를 분석하고 이를 기반으로 연구대상지에 대한 축척 1:5,000 수치지도를 시범 제작하였다. 그리고 대축척 수치지도의 제작 및 수정 갱신 작업에 있어서 QuickBird 위성영상의 적용 가능성 및 효용성을 제시하고자 시범 제작된 수치지도에 대한 위치 정확도를 분석하였다. 이를 위해 국토지리정보원에서 발행한 축척 1:5,000 수치지도를 기준으로 위치 정확도를 평가한 결과, RMSE 성과가 X에서 2.207m, Y에서 2.397m로 공공측량의 작업규정 세부기준상 허용오차 이내로 나타났다. 이는 QuickBird 위성영상을 이용한 축척 1:5,000 수치지도의 제작 및 수정 갱신이 가능함을 제시하는 것으로 향후 시범 수치도화 지역의 확장을 통한 광범위한 정확도 분석이 이루어진다면 기존 대축척 수치지도의 제작 및 수정 갱신 작업에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.
최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.
유비쿼터스 환경에서 GIS 시스템은 모바일 단말기를 통해 지리정보를 수정, 활용하는 것을 특징으로 하고 있다. 모바일 단말기에 저장된 지리정보는 서버와의 동기화를 통해 최신성을 유지할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 환경에서는 제한적인 대역폭으로 인하여 동기화서비스에 한계가 존재한다. 모바일 환경을 고려하여 개발된 ActMAP 시스템에서는 좁은 대역폭 문제를 해결하기 위해서 동기화를 위한 부분 갱신 프로토콜을 제안하고 있으나, 서버에서 모바일 단말기로의 단방향 동기 화만을 지원하기 때문에, 모바일 단말기에서 수집된 지리정보를 서버와 동기화 할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 모바일 단말기와 서버간의 양방향 동기화 프로토콜을 제안함으로서 모바일 단말기를 이용한 지리정보의 수집 및 활용을 지원하고자 한다.
빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
무인항공기는 운용비용이 저렴하고 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재해지역의 분석, 지도제작 등과 같은 국토모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기의 국토모니터링분야 적용가능성을 평가하기 위해서 지도제작과 관련된 법 제도를 검토하고 개선방안을 제시하였다. 또한 수시갱신용 지도제작 및 재난 재해분야 적용 가능성을 살펴보기 위하여 무인항공기 영상을 취득 후 자료처리를 수행하고 정확도를 평가하였다. 자료처리결과 GPS/INS자료만을 이용했을 경우 약 10m, 지상기준점을 이용했을 경우 10cm의 오차를 보였으며, 따라서 국토모니터링분야에 무인항공기를 효과적으로 활용이 가능함을 알 수 있었다.
최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
내비게이션 시스템에서 지도 데이터를 최신 정보로 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나 수작업을 통한 갱신은 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 갱신되는 정보를 즉각적으로 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 GPS 데이터를 이용하여 자동으로 도로를 생성해주는 시스템에서 가장 중요한 문제 중 하나인 중심 도로를 추출하는 기법에 관하여 살펴보고자 한다. 중심도로를 추출하기 위해서는 클러스터링 시킨 궤적이 필요하지만, 실제 궤적은 클러스터링 되어있지 않다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 최대 중첩구간 탐색과 궤적 클러스터링 과정을 통하여 효과적으로 궤적에 대해 클러스터링 하는 기법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 시킨 궤적에 대하여 가상달리기 기법을 적용하여 중심도로를 추출하였다. 실험 데이터로는 실제 대용량의 강남구, 성남시, 서울시 전체를 지나다니는 택시 GPS 데이터를 수집하여 실험을 하였고, 실험 결과 제안기법이 실제 중심 도로를 추출하는데 안정적이고 효율적인 것을 보였다.
본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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