트랙터의 보급이 늘어나는 만큼 올바른 사용법 및 점검이 중요하다. 특히 타이어 공기압에 따른 토양다짐 현상, 연료의 과소비, 안전사고를 예방하기 위해 간편한 측정기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대중적 모바일 영상 취득 장치인 스마트폰 카메라를 활용해 획득한 이미지 데이터로 타이어 압력을 예측하였다. 전통적 캘리브레이션을 응용하여 왜곡률을 보정하였다. 트랙터 타이어에 공기압을 0 kPa에서 300 kPa까지 주입하면서 구간별 타이어 촬영을 하였으며, 타이어 중심을 기준으로 상, 하, 좌, 우의 픽셀을 측정하였다. 하중을 받는 타이어의 기하학적 특성을 고려하여 중심과 바닥의 픽셀을 보정식을 통해 보정한 뒤 압력에 따른 픽셀의 변화를 도출하였다.

The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.