컨시어지 서비스(Concierge Service)는 유비쿼터스 도시에서 제공되는 위치 기반 경로 안내 서비스이다. 유비쿼터스 도시는 언제 어디서나 모든 정보를 이용할 수 있는 도시이므로, 사용자는 컨시어지 서비스를 통해 언제 어디서나 자신의 위치 정보를 기반으로 경로를 안내받을 수 있다. 그러나 현재 제공 중인 경로안내 서비스는 GPS기반으로 위치정보를 결정하므로, GPS 음영지역이나 실내에서는 위치 정보를 얻기가 불가능하다. 실내에서의 위치 정보를 얻기 위해 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템에서 여러 기술들을 이용한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 아직까지 모든 곳에서 위치 정보를 얻을 수 있는 하나의 기술은 개발된 것이 없다. 그러므로 이러한 다양한 기술을 통하여 얻어지는 위치정보를 경로안내에 적용하기 위해서는 어떤 상황에서 얻어진 정보인지를 정의해줄 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 기술들을 통해 위치 정보를 얻을 수 있다는 가정 하에 컨시어지 서비스가 이루어지기 위한 기본조건들을 정의하고 위치정보활용을 위한 데이터구조의 표준안을 제안하였다. 이러한 표준안을 적용하면 어떤 기술을 통해 위치정보를 얻더라도 사용자는 어디서나 컨시어지 서비스를 이용할 수 있게 된다.
극장이나 대형 빌딩에서 현재 사용되고 있는 대표적인 화재감지기 기반의 피난 유도시스템은 대체적으로 아날로그 방식으로 운영되어 화재 발생 시 선로와 센서의 손실로 주 장치로 제대로 전달되지 않아서 정확한 발화위치 및 화재 진행위치를 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 재난이 발생하였을 때 실시간으로 화재경보 사이렌과 상황에 맞는 최적의 피난유도 기능을 갖는 재난관리 안내방송 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 유효성을 확인하기 위해 객체지향 기법으로 설계하여 재난안내시스템과 시뮬레이션프로그램을 구현하였다. 이 시스템은 실제 화재와 같은 비상상황이 발생할 경우 화재센서 네트워크를 통해서 건물 내의 LCD에 피난유도를 위한 정보(발생지점, 발생시간, 대피경로)를 출력하는 시뮬레이션프로그램과 연동하도록 구현하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 화염연기 확산경로를 고려한 최적의 재난대피경로를 찾는 실험을 하였고 그 결과 제안한 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
전세계적으로 스마트폰과 IOT장치의 발전과 함께 위치기반 서비스가 발전하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 정보를 활용하여 길안내 정보를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 다양한 경로를 이용하는 사람들의 이동정보를 분석하여 가장 효율적인 경로정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지도정보를 기반으로 한 시스템을 구성하고, 이동 정보를 실시간으로 서버에서 분석하여 그 경로를 자주 다니는 사람이 직접 안내해주는 것과 같은 효과를 낼 수 있도록 한다. 이 시스템을 통해 사용자는 보다 정확한 경로정보를 제공 받으므로 다양한 LBS서비스와 연계하여 발전할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.457-465
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2001
■ 필요성 1. 교통 혼잡으로 인한 물류비 상승으로 국가 경쟁력 약화 2. 기존 최단경로 알고리즘(Dijkstra, Floyd-Warshall 등)의 한계 3. 대규모 네트워크(NP-hard문제)→정보 사용자가 제시하는 시간 내에 정보를 제공 필요 4. 교통 제약(회전금지, U턴, U턴 금지, P-턴) → 실제 교통 상황과 순환 노드 고려가 필요 ■목적 1. 교통제약을 포함한 대규모 교통네트워크에서 실시간 교통정보를 바탕으로 제한된 시간 내에 차별화 된 다수 최적경로 산출 함 2. 유전자알고리즘(GA)을 적용한 동적경로안내시스템 개발(중략)
최근 화재 발생 시 인명 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 대형화된 도시에서는 화재 시 Mobile GIS(geographic information system)를 사용한 대피로 안내 서비스를 제공한다. 하지만 기존의 대피로 시스템에 사용되는 알고리즘 중 Dijkstra Algorithm은 비용이 음수일 경우 무한 루프나 정확한 결과값을 구하지 못하고 모든 경로를 탐색하여 적절한 최단 경로 선택함에 도움을 주지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 A* Algorithm 기반 최단 경로 안내 시스템을 제안한다. 화재 발생 시 최단 경로 탐색과 mobile GIS를 사용하여 모바일 기기에서 지도 서비스를 사용하여 최단 경로를 시각화하여 제공한다.
최근 차량 운전자들에게 널리 보급되어 경로를 안내하는 자동차 네비게이션 시스템은 다양하게 진화하고 있다. 소통이 원활한 빠른 길 안내를 위해 DMB 신호를 통한 실시간 교통정보를 제공하는 서비스를 비롯하여, 실제영상 입력을 바탕으로 운전자에게 향상된 현실감을 부여하는 실시간 경로 안내를 제공하는 증강현실 기술 적용에 이르기까지 다양하다. 그러나 이와 같은 기능들은 GPS가 정상적으로 수신될 경우에 원활히 작동한다. 차량의 정확한 위치 정보는 이러한 기능들을 더욱 현실성 있게 서비스 할 수 있는 기반이 된다. 본 논문에서는 통합 차량 네트워크 기반 정보들을 이용하여 GPS가 정상적으로 작동하지 않을 때 차량의 경로를 보정하기 위한 기법을 제안하고자 한다.
철도나 지하철 역사의 경우 교통약자가 편리하게 역사 내 시설물을 이용할 수 있도록 주변 환경을 고려한 맞춤형 길 안내 서비스를 필요로 하는데, 현재 철도역에서 열차 승차, 환승 등이 복잡하다. 넓은 실내에서 안내는 대부분 표지판, 전광판 등을 통하거나, 안내데스크에서 직접 문의를 통하여 이루어지는 경우가 많다. 그러나, 장애인, 노약자 등 교통약자는 신체적 불편, 인지력 저하, 언어 소통의 불편함 등으로 역무원 등과 같이 주변 사람들의 직접적인 도움을 통하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 활용하던 개별 위치 측위 기법이 아닌 여러 형태의 다중 위치 측위 기법을 결합하는 AI 융·복합 측위 기술을 적용하여 교통약자 유형에 따라 최적화된 이동 가능한 경로 제공으로 맞춤형 실내 길안내서비스 제공방안을 연구하였다. 이처럼 철도역사 내에서 환승시설 등 복잡하고 넓은 실내 공간에서 교통약자의 보편적 이동편의 제공을 위해서 복잡한 철도역 환경에서도 안전하고 편리하게 장애 유형별 맞춤형 길 안내 서비스를 제공할 수 있는 시스템구축 방안을 제시하고자 한다.
최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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