아리랑위성 2호는 다양한 공간정보 생성 및 활용을 위해서 서로 다른 두 궤도를 이용하여 입체영상을 촬영하여 제공할 수 있다. 그러나 이와 같은 입체영상을 지도제작 등에 활용 가능한지 확인하기 위해서는 다양한 실험이 요구된다. 본 연구의 목적은 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성을 확인하는데 있으며, 이를 위하여 입체영상 기반의 수치도화를 수행하고 그 성과를 바탕으로 수치고도모델 및 정사영상을 제작한 후 정확도 평가를 수행하였다. RPC 기반의 모델링 결과를 GPS 측량점과 비교한 결과 수평, 수직 모두 ${\pm}1.5m$ 이내의 정확도를 나타냈으며, 이를 바탕으로 실제 도화한 성과를 기존 축척 1/5,000 수치지형도와 비교한 결과 수직방향으로는 지형특성에 따라 최대 5m 이상의 차이도 존재하는 것으로 확인되었다. 한편 비록 실험에 사용된 영상자료 내에 일부 불규칙한 시차가 존재하는 것을 확인하였지만 축척 1/5,000 수치지형도에서 요구되는 레이어에 대해서 최소 70% 이상은 판독 및 도화가 가능한 것으로 확인되었다. 또한 실험을 통해 제작된 도화 DEM을 기존 라이다 DEM 등과 비교함과 동시에 이를 통해 제작된 정사영상의 위치정확도가 축척 1/5,000 정사영상지도에서 요구하는 정확도를 만족하는 것을 확인하였다.
건설 프로젝트의 관리 측면에서 공사현장의 현황을 신속하고 정확하게 파악하는 것은 효율적인 자원의 배분을 위해 매우 중요한 작업이다. 또한 정밀 시공을 위한 시공 품질의 관리를 위해 도면과 실제 시공현장을 비교해야 할 경우가 있는데 증강현실 기술은 이러한 상황에서 간편하고 직관적인 정보를 제공해줄 수 있다는 장점이 있다. 기존의 건설현장 또는 야외에서의 증강현실의 구현은 카메라의 위치와 방향의 추적을 위해 추가적인 센서나 마커 등의 부착을 필요로 하는 방법들이 주류를 이루었다. 본 연구는 공사 중이거나 시공 완료된 건물의 현황 파악에 응용할 수 있는 증강현실 기법의 개발을 목적으로 하였다. 특히 카메라 이외의 추가적인 장비의 사총을 배제하여 장비의 구성을 간소화 하고 마커의 부착이 불필요하여 접근이 불가능한 지역에 위치한 건물에 사용할 수 있는 증강현실기법을 구현하였다. 이를 위해 사진측량 및 비디오측량 분야에서 카메라의 위치와 방향을 추정하는데 사용되는 외부표정 과정을 통해 카메라의 투영 중심의 좌표와 향하고 있는 방향을 추정한 후 건물 외곽선을 표현하는 가상의 도면을 영상에 투영하였다. 그 결과 수 픽셀 정도의 정확도로 건물 영상과 가상 도면의 정합이 이루어진 것을 확인할 수 있었다. 이 기술은 증강현실의 구현에 있어서 장비의 구성을 간소화하는 효과가 있기 때문에 건설현장에서 공사현황 파악 및 품질관리 목적의 증강현실 기술의 보급을 보다 용이하게 할 것으로 예상된다. 또한 접근이 불가능한 지역에 대해서도 증강현실의 적용을 통해 효과적인 구조물 현황의 파악이 가능할 것이다. 나아가 이 기술과 4차원 CAD가 결합되면 스케줄에 따른 공정의 진행상황을 간편하게 비교할 수 있어서 공정관리 및 모니터링 작업을 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.
철도 레일의 선로 변경을 위해 사용되는 분기기의 제어를 담당하는 전기선로전환기는 철도시스템 중에서 매우 중요하게 관리되고 있다. 선로전환기의 상태를 확인하기 위해 다양한 유무선 실시간 모니터링 시스템이 사용되고 있으나 센서 또는 네트워크 오류 등으로 인한 오작동 가능성이 존재하고 있다. 본 논문에서는 선로전환기 작동상태를 이중으로 확인하기 위하여 선로전환감시시스템과 CCTV카메라 관제 시스템이 통합된 이중화 감시시스템을 설계하였다. 선로전환감시시스템에서는 전로전환기의 작동상태를 감시, 경보 그리고 네트워크를 통해 전송한다. 그리고 이 정보를 전달받은 CCTV카메라 관제시스템에서는 해당 선로전환기와 분기기의 상태를 촬영하여 관리자에게 전송하도록 하였다. 선로 관리자는 선로전환기용 모니터링 화면을 통해 선로 전환상태를 1차적으로 확인하고 이어서 CCTV카메라 영상을 통해 전환상태를 직접 확인함으로써 선로전환기의 작동에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 또한 관리를 위한 인력 운용을 안전하고 효율적으로 수행할 수 있게 된다. 이를 통해 선로전환기의 오작동으로 인해 선로 분기기에서 발생되는 선로 이탈사고 예방에 기여될 것으로 기대된다.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
1톤 이상의 인공우주물체 중 통제가 불가능한 인공우주물체의 추락은 지상에서의 인명 및 자산 피해가 발생할 가능성이 높기 때문에 국가적으로도 '인공우주물체 추락·충돌 대응 매뉴얼'에 따라 우주물체 추락 상황에 대한 위기를 관리한다. 따라서 인공우주물체 추락 상황 및 위험도를 판단하기 위한 신속하고 정확한 인공우주물체 추락 예측 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 인공우주물체 추락 예측 방법은 국내외 여러 기관들에서 수행하고 있으나, 국가적으로 신뢰할 수 있는 국내 독자적인 툴의 확보는 국가 우주위험 재난 위기 상황에서 매우 필수적이다. 본 연구에서는 인공우주물체의 추락 상황에서 관측으로부터 생성된 우주물체의 접촉궤도요소 또는 해외에서 공개되는 평균궤도요소를 활용하여 인공우주물체의 추락 예상 시각 및 지점을 정밀하게 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 그레이스 1호(Grace-1) 위성과 그레이스 2호(Grace-2), 톈궁 1호(Tiangong 1) 위성과 창정 5B호 로켓 잔해(CZ-5B)와 같은 실제 통제 불가능한 인공우주물체의 추락 상황에서 독자적인 우주물체 추락 예측 정보를 제공하여 검증하였다.
최근 자율운항선박 개발을 위한 연구가 국내외에서 추진 중에 있다. 자율운항선박 개발에서 핵심기술 중 하나는 항로추종인데, 항로추종은 선박의 안전성 확보에 중요하기 때문에 자율운항선박 설계 시 사전평가 해야 한다. 본 연구의 목적은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능의 시각적 및 정량적 평가기법을 개발하기 위한 것이다. 이 평가기법은 전산유체역학 기반의 자유 항주 모델과 LOS(Line-of-Sight) 알고리즘을 연계하여 개발하였다. 평가기법 중, 시각적 평가는 항로추종 중인 선박에 의해 생성되는 파계를 전산유체역학 소프트웨어를 이용하여 가시화하여 평가하고, 정량적 평가는 목표 선수방위각과 추정 선수방위각 사이의 차이 값과 계획항로와 추종항로 사이의 거리 차이 값을 이용하여 평가하였다. 항로추종성능 평가 결과, 항로추종 중 변침지점 부근에서 항로이탈편차가 크게 발생함을 알았고, 또한 선박 주위 유동의 시각화를 통해 선박 주위 유체 현상을 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 평가기법은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능 평가에 관한 시각적 및 정량적 평가에 기여할 것으로 기대된다.
의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
최근 공개된 위성중력을 이용하는 오차 최소화 기법을 적용하여 선상중력내 존재하는 구간 측선간 오차나 교차점 오차를 성공적으로 보정하였으며, 보정된 선상중력을 위성중력과 결합하여 고해상 중력분포를 도출하였다. 오차 최소화 과정에서 울릉분지의 선상중력은 위성중력보다 장주기 성분에서 상대적으로 크게 보정되었으나 단주기 성분은 그대로 보존되었다. 이것은 선상중력이 갖는 단주기의 중력 성분이 훼손되지 않은 채 안정되고 연속성을 갖는 장주기의 인공위성 중력분포에 잘 접합될 수 있다는 것을 보여 준다. 통합된 후리에어이상도는 위성중력의 장주기 성분과 선상중력의 단주기 성분을 모두 표현하므로 해저지형 및 지질분포의 해석에서 보다 상세하고 신뢰성 있는 정보를 제공한다. 후리에어이상은 수심이 깊은 분지 중앙 지역이 해저산이나 대지 등 높은 지형으로 이루어진 분지 주변부 보다 상대적으로 낮게 분포하는 등 전반적으로 해저지형의 분포 경향에 부합되어 변화한다. 그러나 대륙사면을 이루고 있는 분지의 서쪽 및 동쪽 주변부를 따라서는 지역적으로 함몰된 퇴적기반과 두꺼운 퇴적층 및 대륙 주변부에서 특징적인 가장자리 효과로 인한 저이상대가 발달하고 있다. 울릉도 북동부에 위치한 한국대지 및 울릉대지에서 북동-남서방향의 선형분포를 갖는 중력이상은 동해가 열개되는 동안 균열된 지각 사이를 따라 일어난 화산활동의 결과로 형성된 해산이나 관입암체가 선형으로 배열함으로서 기인한 것으로 해석된다. 선형으로 배열된 고중력분포는 울릉대지 서쪽 경계부에서 급구배를 보이는 북북서-남남동 방향의 직선적인 중력분포에 의해 절단되고 있는 데 이 급구배의 중력이상은 울릉대지 서부 경계를 이루는 단층선애에 기인한다. 울릉대지가 서쪽으로 뚜렷한 단층 접촉을 나타내고 있으나 지형적인 형태에 있어서 대비되지 않는 것은 울릉대지가 단층을 경계로 분리되어 이동되어 왔을 가능성을 시사한다. 분지의 중앙 북동부에서는 수심이 깊어지는 데 비해 중력치는 오히려 높아지는 경향을 나타내고 있는 것은 맨틀이 주변부에 비해서 상대적으로 천부에 존재하고 있는 것이 가장 큰 요인이며, 해저지각의 두께가 얇은 대신 지각의 밀도가 주변 대륙보다 높은 데도 기인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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