• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.379-388
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• 2019

Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.381-381
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• 2018

우리나라에서는 지속적인 자연재해로 각기 다른 필요성과 목적에 따라 다양한 형태의 홍수 침수 관련 지도가 작성되어 왔다. 연구 성과로 작성된 계획 빈도 및 상위 2개 빈도의 호우피해예상도를 실측 강우와 연계하여 재난관리단계별 대응단계에 활용하기 위해 실시간 피해위험구역을 표출하고자 한다. 본 연구는 실시간으로 피해위험구역을 표출하기 위해 실측 강우와 연계된 호우피해예상도에 공간 보간 알고리즘을 적용하고자 한다. 호우피해예상도란 돌발호우나 태풍으로 인하여 홍수가 발생하면 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측 가능하도록 제작된 지도이다. 지형자료(DEM), 하천 중심선(Stream Centerline), 하천 횡단면(Cross-Section Line), 제방고(Bank), 수문기상 자료(Hydrological Data), 조도계수(Roughness) 등을 사용하여 하천법 제 21조와 하천법시행령 제 17조를 근거로 작성된다. 본 연구에서는 호우피해예상도에 IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법) 보간, TIN(Triangulated Irregular Network system, 불규칙삼각망) 보간, Kriging 보간 방법 적용 알고리즘을 제시하고자 하였다. 호우피해예상도에 보간 알고리즘을 적용하기 위해 보간 방법에 따른 적용사례를 분석하였으며 그 결과, 보간 알고리즘을 적용한 호우피해예상도 보간을 통하여 계획빈도 및 상위 2개 빈도 이외의 빈도(하위빈도-계획빈도, 계획빈도-상위빈도 구간)에 대한 호우피해예상도의 피해위험구역 구현 방안을 제시하였다. 호우피해예상도에 IDW, TIN, Kriging 보간 알고리즘을 적용하여 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도에 대한 피해위험구역을 표출 할 수 있다. 표출된 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도를 지점확률강우량-빈도에 대한 Matching table을 통하여 실측 강우와 연계 가능하다. 본 연구 결과는 추후 풍수해피해예측시스템에 활용하여 재난관리단계별 예방 및 대응 단계에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.29-38
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• 2021

목적: 이러닝 활성화를 위해 여러 방식의 LMS와 접목하여 연동 가능한 최적의 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형을 설계한 연구이다. 방법: 이를 위해 사이버대학교와 일반대학교의 4차 산업기술에서 활용 가능한 이러닝 시스템을 횡단적으로 내용분석 하였다. 결과: 사이버대학교에서는 전적으로 LMS에 의존하였고, 일반대학교에서는 LMS 이외에도 구글 클래스룸, 줌 비디오 커뮤니케이션, 유튜브 등 교수별 각기 다른 에듀테크 방법을 보완 활용하고 있어, LMS에 구글 및 유튜브 등 메타데이터를 공유할 수 있도록 최소한의 알고리즘 매핑을 제공하는 것이 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형에 유의미할 것으로 보았다. 이에 본 연구는 LMS 기반 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형을 통해 교수법 향상과 학업성취도 향상에 기여할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.615-625
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• 2021

태평양 적도 부근에 위치한 팔라우섬과 통가섬 주변 연안해역은 산호초와 맹그로브 및 해초지로 구성된 해역이다. 특히, 산호초 서식지의 표층 해수의 광특성을 이해하는 것은 원격탐사 기반의 서식지 분류의 정확도를 높이고, 열대해역 생태계 특성을 파악하는 데에 도움이 된다. 본 연구에서는 팔라우섬과 통가섬 산호초 서식지의 해수 특성을 파악하고자 해수 표면의 파장별 분광특성 자료를 수집하고, 해수 표층의 부유물 농도, 흡광계수 및 원격반사도 특성을 분석하였다. 또한 부유물 농도 분석 결과에 의거 위성자료 기반 부유물 농도 추정 경험적 알고리즘을 개발 및 검증하였으며, 555, 625, 660 nm 세 개 밴드를 이용한 원격반사도 밴드비와 부유물 농도의 결정계수가 0.98로 높은 상관관계를 보였다. 이와 같이 열대해역의 산호초 서식지는 해양광학적으로 빈영양성의 CASE-I 해수 성향이 강하며, 현장자료의 지속적인 수집과 분석을 이용한 모니터링이 필요한 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-28
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• 2021

본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1551-1565
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• 2020

On April 4, 2019, a forest fire started in Goseong County and lasted for three days, burning the neighboring areas of Sokcho. The strong winds moved the blaze from one region to another region and declared the worst wildfire in South Korea in years. More than 1,880 facilities, including 400 homes, were burnt down. The fire burned a total area of 529 hectares (1,307 acres), which involved 13,000 rescuers and 16,500 military troops to control the fire occurrence. Thousands of people were evacuated, and two people are dead. This study generated post-wildfire maps to provide necessary data for evacuation and mitigation planning to respond to this destructive wildfire, also prevent further damage and restore the area affected by the wildfire. This study used KOMPSAT-3A and Sentinel-2 imagery to map the post-wildfire condition. The SVM showed higher accuracy (overall accuracy 95.29%) compared with ANN (overall accuracy of 94.61%) for the KOMPSAT-3A. Moreover, for Sentinel-2, the SVM attained a higher accuracy (overall accuracy of 91.52%) than the ANN algorithm (overall accuracy 90.11%). In total, four post-wildfire burned area maps were generated; these results can be used to assess the area affected by the Sokcho wildfire and wildfire mitigation planning in the future.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.77-83
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• 2022

낸드 플래시 메모리는 구조적으로 쓰기 전 지우기(Erase-Before-Write) 동작이 요구된다. 이것을 해결하기 위해서는 데이터 업데이트 동작이 빈번히 발생하는 페이지(Hot data page)를 구분하여 별도에 블록에 저장함으로 해결할 수 있으며 이러한 Hot data를 분류하는 기법을 핫 데이터 판단기법이라 한다. MHF(Multi Hash Function Framework)기법은 데이터 갱신요청의 빈도를 시스템 메모리에 기록하고 그 기록된 값이 일정 기준 이상일 때 해당 데이터 갱신요청을 Hot data로 판단한다. 하지만 데이터 갱신요청에 빈도만을 단순히 카운트하는 방법으로는 정확한 Hot data로 판단에 한계가 있다. 또한 데이터 갱신요청의 지속성을 판단 기준으로 하는 기법의 경우 갱신요청 사실을 시간 간격을 기준으로 순차적으로 기록한 뒤 Hot data로 판단하는 방법이다. 이러한 지속성을 기준으로 하는 방법의 경우 그 구현과 운용이 복잡한 단점이 있으며 갱신요청에 빈도를 고려하지 않는 경우 부정확하게 판단되는 문제가 있다. 본 논문은 데이터 갱신요청에 빈도와 지속성을 함께 고려한 경량화된 핫 데이터 판단기법을 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.33-39
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• 2022

모바일 컴퓨팅 분야에서 사용되는 저장장치는 저전력, 경량화, 내구성 등을 갖추어야 하며 사용자에 의해 생성되는 대용량 데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. 낸드 플래시 메모리는 모바일 컴퓨팅 분야에서 저장장치로 주로 사용되고 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조적 특징 때문에 데이터 갱신요청 시 제자리 덮어쓰기가 불가능하여 데이터 갱신요청이 자주 발생하는 요청과 그렇지 않은 요청을 정확히 구분하여 각 블록에 저장 및 관리함으로써 해결할 수 있다. 이러한 데이터 갱신요청에 분류기법을 핫 데이터 식별 기법이라고 하며 현재 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문은 더 정확한 핫 데이터 검증을 위해 카운팅 필터를 사용하여 데이터 갱신요청 발생을 연속적으로 기록하고 또한 특정 시간 동안 요청된 갱신요청이 얼마나 자주 발생하는지를 고려하여 핫 데이터를 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-9
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• 2009

XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1339-1355
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• 2023

Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.