최근에는 아마존 등 해외 배송업체들이 무인항공기(UAV)를 이용한 배송 서비스를 발표하면서 UAV에 관한 관심이 증폭되고 있다. 일반적으로 UAV는 실외에서 GPS 기반으로 이동한다. 하지만, GPS는 오차 법위가 크고 실내에서는 사용하지 못하는 문제가 있다. UAV의 활용을 높이기 위해서는 UAV를 세밀하게 제어하는 방법과 비행 이동을 자율적으로 제어할 때 발생하는 위치의 오차를 보정하는 방법이 필요하다. 위치 오차는 UAV가 비행할 때 부는 바람 등의 이유로 발생한다. 이 논문에서는 UAV의 움직임을 사전에 측정하고 분석한다. 그리고 현재의 위치 오차를 예측하고 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Parrot사의 AR.Drone 2.0에 적용해서 처리되는 과정을 소개한다.
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
무선 네트워크 기술과 모바일 프로세서의 성능이 향상됨에 따라 스마트 폰과 같은 무선통신이 가능한 소형 단말이 널리 활용되고 있다. 이러한 이동형 장치는 GPS를 이용하여 위치정보의 활용이 가능하여 위치정보를 기반으로 하는 서비스가 증가하고 있다. GPS는 위성신호를 수신할 수 없는 실내와 전파음영지역에서 위치 정보를 제공하지 못하며, 근거리 통신기술을 이용하는 시스템은 인프라의 구축이 필수적이다. IEEE 802.11을 기반으로 하는 추적 시스템은 널리 보급된 AP 인프라를 기반으로 위치 측정이 가능하나 표준 동작을 따를 때 심각한 전력소모의 문제가 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 저전력 위치 추적 장치를 제안한다. 저전력 동작을 위해 채널 검색 및 연결유지로 인한 전력소모를 최소화하여 동작시간을 극대화 하였다. 성능평가를 위해 저전력 태그 장치를 설계 및 구현하여 전력소모를 측정하였으며, 시뮬레이션 결과 기본 방법에 비해 제안 방법의 전력소모가 46% 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 현재 보건소에서 시행중인 오프라인 비만관리 시스템을 벗어난 온라인으로도 효율적으로 참여자를 늘릴 수 있는 스마트폰의 GPS와 Accelerometer 센서를 이용한 실내외 운동과 식단관리를 통한 효율적이 비만관리 시스템을 설명한다. 이 시스템은 직장인, 비만계층처럼 오프라인 보건소 프로그램에 참가하기 힘들거나 자신감 결여로 참여가 힘든 계층에게 보건소의 프로그램과 동일한 프로그램을 온라인으로 제공하여 비용을 최소로 줄이고 최대의 효율을 가능하게 한다.
본 논문에서는 기존 물류센터에서 활용되고 있는 물류관리시스템에 최근 부각되고 있는 ICT, 사물인터넷 기술을 융합하여 보다 스마트한 물류 추적 기능을 탑재한 물류추적시스템을 제안한다. 제안하는 물류추적시스템은 기존 물류관리에서의 단말기 단순 네트워크 연결이 아닌 블루투스 4.0기반 비콘 IPS(Indoor Positioning System) 서비스를 활용하여 제품의 생산부터 출고까지의 이동경로와 정확한 보관위치를 추적하여 효율적인 재고관리와 피킹이 가능하다. 또한 디바이스 단말기를 사물인터넷화 하여 다른 스마트팩토리 시스템과의 연동을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를 위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이 따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기 위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한 이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을 검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위 정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.
본 논문에서는 실내환경에 적합한 3차원 위치인식시스템의 설계를 위해 비컨노드 확장 기반의 3차원 위치인식시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 또한 실제 이동노드가 위치한 좌표에 대한 오차를 각각 계산하여 제안하는 3차원 위치인식 보정알고리즘의 위치인식률을 분석하였다. 실험결과, 제안한 위치인식알고리즘을 적용한 3차원 위치인식시스템의 오차거리는 제안한 알고리즘을 적용하지 않은 경우에 비해 오차거리가 평균 0.47m 더 적은 것으로 나타났다. 그리고 천장을 기준으로 천장과 이동노드와의 거리가 1.5m 및 2.5m인 경우에 대해 각각 실험한 결과, 12개의 좌표에 대한 위치인식 평균 오차거리는 1.5m의 경우가 2.5m 경우 보다 0.38m 더 낮음을 확인하였다. 비컨노드 확장과 좌표공간 분해 기반의 3차원 위치인식알고리즘은 3차원 위치인식에서 센서의 조건과 성능차이로 인해 발생하는 서비스 품질의 저하를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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