검색엔진은 사이버 공간을 유영할 때 이정표 역할을 한다. 향후 검색엔진은 불필요한 검색어를 삭제하고 단시간에 목적지에 안내하는 방향으로 발전을 할 것임에는 틀림없다. 불필요한 검색어를 걸러내고 목적지에 최단 시간에 그리고 정확하게 도달하게 하는 검색엔진. 필요한 정보 데이터에 인도하는 다양한 나침반들이 등장하고 있다.
감시정찰용 영상장비는 표적의 형상을 실시간으로 관측하거나, 표적의 위치를 정밀하게 측정하여 신뢰성 있는 위치정보를 제공하는 장비로서 정보 지식 기반의 현대 무기체계에서 필수적인 장비로 발전하고 있다. 운용 방식도 고정형, 차량형, 복합형 등으로 운용되고 있고, 또한 운용 개념에 따라 다양한 센서들이 여러 형태의 기구 구조로 제작되어 장/탈착이 용이한 분리형 일체형 기구 구조로 형상화된 통합형 형태로 제작되고 있다. 통합형 구조에 사용되는 다양한 센서들의 핵심부품 들은 자성을 띠고 있기 때문에 위치 측정에 사용되는 디지털 나침반에 영향을 준다. 따라서 정확한 기준점 산출에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 물리적 자성의 영향을 줄이기 위해 차폐제 사용이 제안되었지만, 선호도가 높은 통합형 구조에서는 장비의 무게, 휴대성 때문에 차폐제의 활용이 제약을 받는다. 본 논문에서는 통합형 구조에서 디지털 나침반을 사용할 경우의 정확한 위치측정 알고리즘에 관하여 연구하였다. 구체적으로, 부품의 장착 위치에 따른 선행 모델링을 통해 차폐제를 사용하지 않은 경우의 사례에 대해 연구하였다. 또한 시스템이 PAN & Tilt와 같이 이용된다는 점에도 착안하여, 수동으로 수행하는 기존의 정치 방식을 자동으로 수행할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 결과적으로 기존의 방위각 중심의 6지점 정치를 방위각과 고각에 따라 12지점을 측정함으로써 측정 범위는 넓히고, 측정시간은 줄이고, 운용자가 측정 중 발생 할 수 있는 영향성을 최소화 할 수 있는 기법임을 확인하였다.
노드들 모두가 움직이는 환경에서 센서 노드는 통신반경 안의 앵커 노드 위치정보를 수신 받아 자신이 이동한 거리와 방향만큼 수신한 앵커 노드 위치정보를 수정하여 자신의 메모리에 저장하고, 3개 이상이 되면 삼변 측량에 의해 localization을 수행하여 자신의 위치를 결정한다. 일정한 거리를 유지하고 노드들이 같은 방향으로 움직이는 환경에서는 센서 노드가 1홉 범위에서 절대좌표를 가진 앵커 노드를 3개 이상 만날 확률이 적다. 만약 센서 노드가 3개 이상의 비콘 정보로 자신의 위치를 추정하였다고 하여도 시간이 경과하면서 가속도기와 디지털 나침반의 각 ${\theta}$ 오차가 지속적으로 적용되어 오차범위는 커지고 추정된 위치도 신뢰받지 못한다. Dead reckoning 기술은 GPS가 동작하지 않는 곳에서 보조적인 위치 추적 항법 기술로 사용되고 있는데 가속도 센서와 디지털 나침반으로 노드가 움직인 거리와 방향을 알면 자신의 위치를 추정할 수 있다. 위치 인식 알고리즘은 Dead reckoning 을 이용한 위치인식 기법으로 모든 노드가 전방향성 안테나를 장착하고, 가속도기와 디지털 나침반으로 자신이 이동한 거리와 이동 방향을 알 수 있다고 가정한다. Matlab을 이용하여 시뮬레이션한 결과 다른 기법(MCL,DV-distance)들 보다 우수함을 증명하였다.
치열해지는 경쟁속에서 기업들은 생존의 갈림길을 결정해주는 새로운 나침반을 구하기 위해 길을 떠나고 있다. 그동안 다양한 기술들이 천연색의 미래상을 제시하며 경쟁력의 필수대안으로 제시돼 왔지만 끊임없이 변화하는 환경속에서는 다시 새로운 접근 방법을 요구하고 있는 것이다. 객체 기술도 이와 같은 목적으로 등장, 이제 본격적인 전성기를 맞이하기 위한 준비에 한창이다. 인터넷과 자바의 폭발적인 확산속에 더욱 활발한 움직임을 보이고 있는 객체 기술의 현황을 DBMS의 객체 기술 수용방식 중심으로 진단해 본다.
본 논문에서는 각종 센서를 탑재한 차량을 센서 네트워크의 노드로써 움직이는 하드웨어를 구현하였다. 센서 네트워크에서 이동할 수 있는 노드들은 주위의 환경을 인지하여 대처하며 그에 대한 정보를 컴퓨터에 전달하여 차량이 있는 곳의 지도를 만들어 낸다. 이러한 센서 차량의 하드웨어를 만들기 위해 정면에 존재하는 장애물을 인지하는 라인레이저와 그것을 인지할 수 있는 카메라, 초음파 센서를 설치하였다. 절대적인 지표 없이 정확한 좌표를 알아내기 힘들고 차량 이동 시 미끄러짐 등과 같은 오차가 생길 수 있으므로 정확한 방위각을 알아낼 수 있는 디지털 나침반을 차량 설계에 포함 시켰다.
최근 출시된 IPhone이나 Android Phone들을 보면 인터페이스의 편리성과 엔터테이먼트적인 요소의 극대화를 위한 가속도센서, 디지털 나침반, 근접센서, 조도센서 등, 다양한 센서들을 디바이스에 포함하고 있다. 이들 중 가속도 센서를 이용한 다양한 인터페이스가 여러 스마트폰 게임과 어플리케이션들에서 사용되고 있는데 본 논문에서는 가속도 센서의 각축의 값들을 이용해 문자나 특정 입력 값을 기기에 전달할 수 있는 제스처 인식을 위한 센서 값들의 효율적인 사전 보정 알고리즘에 대해서 제안하고자 한다.
본 논문에서는 기존의 이러닝(e-learning)에서 발전한 모바일 증강현실(AR: Augmented Reality)을 활용한 스마트 러닝(smart learning) 시스템을 제안한다. 모바일의 하드웨어 발전과 확산으로 인해 눈으로 보는 현실 세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 증강현실 관련 서비스가 증가하고 있다. 모바일을 이용한 증강현실 서비스는 언제 어디서나 제약을 받지 않고 사용자가 원하는 정보를 현실 세계에서 얻을 수 있다. 현재까지는 엔터테인먼트 사업, 마케팅, 위치 기반 서비스와의 연계를 통한 활용이 많은데, 앞으로 증강현실의 응용분야 중에서 가장 유망한 분야 중의 하나가 교육이다. 사용자에게 생동감 있는 영상을 보여줄 수 있기 때문에 현실감과 집중력을 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일에 장착된 GPS, 디지털 나침반, 기울기 센서로 구현하는 위치 기반 기술에서 벗어나 카메라 입력을 통한 이미지 기반 기술을 활용하여 스마트러닝 시스템을 제안한다.
본 논문에서 제안한 방법은 지향성 안테나를 이용한 위치인식 기법이다. 여기서 앵커 노드는 GPS모듈, 섹터안테나, 그리고 디지털 나침반을 이용하여 각 섹터의 방위각을 전송 할 수 있는 능력을 가지고 있다고 가정한다. 기존의 센서네트워크에서 위치인식 알고리즘은 대부분이 센서 노드들이 고정되어 있는 환경에서 위치 값을 알고 있는 앵커 노드의 최소 3개의 위치 값을 알아야 센서의 위치추정을 하였다. 하지만 본 논문에서는 센서 노드를 부착하고 계속적으로 움직이는 노드들의 위치를 추정하는 위치인식 알고리즘들을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션한 결과는 제안한 기법이 다른 기법 (MCL, DV-distance)들 보다 우수함을 보여주었다.
디지털 콘텐트의 폭발적인 증가로 인해, 어떻게 하면 e-resource를 효율적으로 관리하고, Dead Link를 방지하며, 이용자들에게 관련된 콘텐트나 서비스를 체계적으로 안내하고 서비스할 수 있을까? 하는 e-Challenge에 직면해 있다. 본 논문에서는 분산되어 있는 다양한 과학기술정보를 수집하여 지식베이스화(Knowledge Base)하고, 관련정보 간 밀겹합된 링크를 생성함으로써 정보자원에 대한 접근성을 획기적으로 개선하고, 참조링킹 등 차별화된 서비스와 이용자별 최적 정보자원을 제공하는 지식 나침반인 과학기술정보링크센터(CLICK)를 구축하였다. 과학기술정보링크센터를 통하여 전 세계 출판사, 초록 & 색인DB, 검색포털, 원문복사서비스(DDS), 전자도서관, Full Text DB, Aggregator 등이 표준화된 방식으로 연계되면 서비스 채널을 다양화할 수 있으며, 이용자들은 자신들의 이용목적이나 상황에 따라 서비스 채널을 자유롭게 선택할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 실내 위치 추적의 오차를 개선하기 위해 AP (access point)의 RSSI (received signal strength indication)가 미약한 지점에서 위치 정보의 정확성을 높일 수 있도록 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 보행정보를 검출하여 실내 위치 추적 오차를 개선할 수 있는 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 가속도 센서는 사용자의 보행 중 활동을 감지하고 이를 이용하여 보폭과 이동 거리를 검출할 수 있고, 방향 센서는 디지털 나침반으로써 활용되어 사용자의 이동 방향을 검출한다. 실험을 통해 센서를 이용한 보행 정보 검출 결과 걸음 수와 이동방향 검출에 대해 정확도를 높였다. 따라서 추가적인 장비와 비용 없이 센서와 RSSI를 활용하여 사용자의 이동 방향과 거리를 추정하고 기존 실내 위치 추적 시스템에서 오차를 보정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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