스마트폰을 이용한 실내 위치 추적 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트폰의 이동 거리를 정확하게 측정하여 사용자의 이동 경로를 지도에 표시하여야 한다. 스마트폰에 탑재 되어있는 센서를 이용한 위치 추적 기술은 오래 전부터 사용 되어 왔으나, 센서만 이용하여 사용자의 이동 거리를 측정하기에는 정확하지 못하다. 따라서 사용자가 스마트폰을 일정한 자세로 들고 이동할 때, 이동 거리를 정확하게 측정할 수 있는 적절한 알고리즘을 연구 개발해야 한다. 본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법에서 스마트폰의 화면을 제한하여 사용자의 발모양을 제거함으로써 이동거리 추정 오차를 줄이기 위한 방법을 제안하고, 실험으로 그 성능을 검증하였다.
IEEE 802.15.4a 표준은 정확한 위치추정 서비스를 지원하기 위하여 time-of-arrival (TOA) 기반의 거리측정 기술을 제공한다. 특히, non-line-of-sight (NLOS) 상황은 TOA 기반의 위치인식에서 중요한 문제이고, IEEE 802.15.4a 네트워크의 성능에 심각한 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 낮은 복잡도의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 TOA 거리측정을 위해 순차적인 acknowledgment (ACK) 패킷을 이용하고 위치추정지역을 제한 할 수 있는 작은 사각 영역을 설정함으로써 위치를 추정한다. 패킷 교환으로 인한 메시지 오버헤드는 순차적 ACK 패킷을 이용하여 감소될 수 있다. 사각 영역 설정을 통하여 NLOS 환경에 있는 거리측정 값을 제거하고, 위치 추정의 영역을 제한함으로써 추정하는 연산 시간과 에너지를 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 에너지 소모와 추정 위치의 정확도 측면에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인 하였다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.
본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.
계단 주파수 레이더(Stepped Frequency Radar: SFR)는 송신 펄스의 주파수를 점진적으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 만듦으로써 높은 거리 해상도를 얻는 방식이다. 그런데 이동표적의 경우 거리-도플러 결합(range-Doppler coupling) 현상으로 정확한 거리 추정을 할 수 없게 되므로 정확한 속도 추정을 통한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 코히어런트 펄스열(Coherent Pulse Train: CPT)을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 제안하고, 이를 이용한 속도 추정 및 파라미터에 따른 결과를 기존의 VMD(Velocity Measurement Data) 방식과 시뮬레이션을 통해 비교하고 분석하였다.
수동형 거리 추정을 위해 다양한 기법들이 논의되고 있다. 바다 속과 같은 신호대 잡음비가 낮은 환경으로 인해 기존의 기법들은 오차발생으로 인한 정확한 음원의 거리 추정이 곤란하다. 그리하여 견인 어레이상에서 부어레이를 구성하여 부어레이의 빔 형성기를 가지고 다중 음원 환경에서 원하는 방향으로 표적과의 거리를 추정한다. 이 때 탐지 방향 이외의 음원 방향의 이득을 최소화시키는 null-constraint 기법을 사용하여 보다 향상된 거리 추정 기법을 제시한다.
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
수중에서 음원까지의 거리를 추정하는 방법들이 연구되어 왔다. 그 가운데 초점 빔 형성기를 사용한 거리 추정 기법은 낮은 신호대 잡음비를 갖는 환경에서 우수한 성능을 갖는 것으고 알려져 있으나 다중 음원 환경에서는 성능 저하가 초래된다. 이에 본 논문에서는 두 개의 초점 빔 형성기를 사용하여 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 표본화 주파수가 낮으면 초점 빔 형성기를 정확하게 원하는 위치로 지향할 수 없기 때문에 빔 패턴의 왜곡이 발생하게 되고, 그 결과 거리 추정 기법의 성능 저하를 초래한다. 그리고 이 논문에서는 표본화 주파수가 초점 빔 형성기를 이용하는 거리 추정 기법에 미치는 영향에 대해서도 고찰하도록 한다. 시뮬레이션을 통해 연구된 내용들을 검증하였다.
사면등의 토공구조물의 안정해석에 있어서, 지반변수의 최적추정을 위해 추계학적이론(stochastical concepts)을 도입했다. 지반의 방향에 따른 최대의 시추간격과 점추정뿐만 아니라 구역추정이 가능케 했으며 또한 그 추적치의 신뢰도를 구할 수 있도록 했다. 해석상의 정확도의 증명과 실무에서의 적용의 편이성 비교를 위해 실제상황에 대한 몇가지의 예를 들고 각각 산술평균 이용법과 FDM, FEM, 역거리법, 역거리자승법, Kriging 법을 도입 결과들을 서로 비교검토하였다. 추정치의 비교분석 결과 Kriging 법이 가장 신뢰성이 크고 또한 방법들과는 달리 추정자의 정확도 즉 신뢰도를 산정할 수 있다. 한편으로 토공구조물의 형상에 따른 지반변수를 추정할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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