최근 모바일 단말 기술의 발전과 무선망의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있는 추세이며, 위치정보인식시스템과 결합된 서비스에 많은 관심이 높아졌다. 본고에서는 GPS(Global Positioning System)의 신호가 미치지 못하는 건물의 실내환경에 적합한 경로 안내서비스 및 지하시설물 안내 등 초정밀 실내 측위 서비스를 제공하기 위한 융합 측위 방안을 제안한다. 융합 측위 방안은 실내외 연속 측위를 위해 실외에서는 GPS를 이용하고 실내환경에서는 WLAN 기반의 측위 전용 AP(Access Point)를 이용, 전파신호의 LoS(Line of Sight)를 확보하여 측위하고 전파음영지역에서는 스마트폰의 가속도, 자이로센서 등 여러 가지 관성센서를 활용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 등을 적용하여 측위한다. 또한 측위 정확도 향상 및 오차를 줄이기 위한 방법으로 LSE(Least Squire Estimation) 및 EKF(Extended Kalman Filter), KNN(K-Neighbor Node)/MSSM(Maximum Signal Strength Model) Algorithm 등 다양한 융합 측위 알고리즘을 적용하여 실내환경에 적합한 최적의 초정밀 실내 측위 서비스를 제공한다.
GIS(Geographic Information System) 기반 측위 기법은 기존의 GPS 측위보다 향상된 측위 정확도를 갖기 위해 지리정보를 측위에 이용하는 기법이다. 차량이 높은 건물들이 많은 도심환경을 지나갈 때는 다중경로와 같은 채널환경으로 인해 GPS 측위 오차가 수백 미터에 이르기도 하는데, 제안 하는 GIS 기반 측위 기법은 특히 이러한 도심환경에서 오차를 보정할 수 있는 기법이다. 구현을 위해서는 모바일 GPS 외에 위성궤도정보(Ephemeris & Almanac) 서버와 GIS 서버가 추가로 구성된다. 본 논문에서는 제안하는 기법은 모바일 GPS의 NMEA-0183 출력 데이터를 이용하여 의사거리를 역으로 추정하고 이와 함께 항법 위성 궤도 정보와 GIS 정보를 이용하여 GIS 기반 측위기법을 통해 최종 위치를 추정한다.
이동통신네트워크에서 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 LBS는 모바일 사용자의 위치를 추정하고 추정한 위치와 관련된 다양한 정보 서비스를 제공하기 위한 기술로서 휴대 단말의 위치를 파악하는 위치측위기술, LBS 서버기술 그리고 다양한 LBS 응용기술 등으로 구분될 수 있다. 위치측위기술은 위치정보의 정확도에 따라서 제공되는 서비스의 종류와 질이 달라지므로 보다 정밀한 위치정보의 추적이 가능한 고정밀 측위 기술은 개인화 서비스를 위한 필수조건이다.(중략)
블록 트랜스포터는 조선 산업의 생산필드에서 많은 물류비용과 생산지연비용을 유발시킨다. 이러한 트랜스포터를 효율적으로 운용하기 위해서는 운송경로의 최적화가 필요하고, 운송경로를 최적화하기 위해서는 실시간으로 트랜스포터의 위치를 확인하는 과정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 블록 트랜스포터의 위치를 측위하기 위해 모바일 RFID를 이용한 실시간 위치 측위 구현 방법을 제안하였다. 스마트폰에 포함된 모바일 RFID 리더기를 사용하여 트랜스포터에 부착되어 있는 RFID TAG를 인식하여 트랜스포터의 이름 및 하중 정보등을 수신 받고, GPS 및 AP를 이용한 위치측위 정보를 트랜스포터 정보와 함께 서버로 전송한다. 서버로 전송된 정보를 통해 선박 블록 이동을 위한 효율적인 배차를 가능하게 하여 조선 산업 전체 공정에 대한 관리를 강화할 수 있다.
공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.
모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 LED 패널의 신호를 받아 모바일 단말기에 장착된 이미지 센서를 통하여 임의의 위치에 있는 모바일 단말기의 위치를 추정하는 실내 측위 알고리즘을 제안하였다. 측위 성능평가를 위하여 실내에 존재하는 잡음 환경을 고려하였고, 제안한 알고리즘은 잡음환경에 무관하게 높은 측위 성능을 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 Wi-Fi, 블루투스, CDMA등 라디오 비컨의 수신 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab 기반 실내외 연속측위 시스템을 제안한다. 기존의 Place Lab은 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하였다. 하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내의 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
최근 스마트 폰과 같은 무선 모바일 기기 사용량의 증가 때문에 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)에 대한 연구가 활발히 증가하고 있다. 실외 위치 측위는 무선 모바일 기기에 내장된 GPS를 이용할 수 있다. 하지만 일반 건물보다 규모가 큰 대형 크루즈선의 실내 같은 곳에서는 GPS 사용이 불가능하므로 실내 환경에 적합한 위치 측위 방식을 고려하여야 한다. Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 실내의 여러 곳에 설치 되어 있어서 추가로 Wi-Fi의 설치과정을 거치지 않아도 되고, 다른 무선 센서 기기와 비교하면 비교적 싼 가격을 가진다. 본 논문에서는 Wi-Fi의 신호를 이용하여 실내에서 의미 있는 공간을 인지하는 베이지안 알고리즘을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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