본 논문에서는 최근 정보통신의 다양한 분야에서 응용되고 있는 USN과 LBS 기술을 이용하여 사회복지 인프라를 위한 서비스 체계화, 상대적 소외계층을 위한 안전체계 구축, 첨단 IT 기술 접목의 복지통신정책 실현, 공공 u-Wellbeing 서비스 시스템 구축을 목적으로 u-Care 서비스 시스템을 설계 구현하였다. 이 서비스는 독거 또는 치매노인, 장애인을 위한 사회복지 서비스로 거주지 실내 활동 현황 모니터링이 가능하며, 실외 활동의 모니터링을 위해서는 초소형 GPS 기반의 위치추적 단말기를 이용하여 보호대상자의 위치정보 및 이동경로를 확인할 수 있다. 또한 보호대상자의 실내 움직임이 감지되지 않거나 위치 및 상태 정보에 이상이 생겼을 시에 사회복지 관련 기관, 경찰, 119, 가족 등에게 SMS로 자동 발송하는 서비스 방식이다.
실내공간은 공간정보 서비스의 새로운 대상이다. 최근 실내공간 측위 기술의 발달과 스마트폰 등 이동기기의 보편화로 실내공간도 위치기반 서비스와 같은 서비스가 가능하여지고 있다. 따라서 실내공간 정보의 교환 및 공유를 위한 표준화도 중요한 요구사항으로 떠오르고 있다. 이러한 배경에서 국제공간정보 표준화기구인 OGC에서는 실내공간정보 표준인 IndoorGML 표준화 작업반을 2012년에 조직하고 2013년 9월 표준화를 목적으로 현재 작업 중이다. IndoorGML은 특히 실내공간의 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 가장 기초가 되는 네트워크 위상을 표현하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 첫 번째로 현재 표준화되고 있는 IndoorGML의 기본 개념을 설명한다. 두 번째로 IndoorGML의 모델의 구체적 사항을 살펴보고, 세 번째 간단한 응용 사례를 제시한다.
핸드폰, PDA, Laptop이 보편화 되면서 이를 이용한 위치 인식 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이러한 위치기반 서비스(LBS : Location Based Service)는 GPS를 이용한 실외 서비스와 WLAN, Zigbee, UWB 등을 이용한 실내 서비스로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 이미 많은 수의 기반시설(AP : Access Point)가 구축되어 있는 무선랜 기반의 효과적인 위치 측정 기법에 관한 연구를 모색 해보고자 한다. 각 AP에서 받은 신호세기(SS : Signal Strength)를 데이터 베이스에 저장한 후, 이동단말기(MU : Mobile Unit)의 위치가 요구되는 장소에서 다시 신호세기를 측정하여 데이터 베이스와 비교하여 가장 적합한 위치 데이터 정보를 리턴하는 핑거프린트(Fingerprint) 방식을 소개한다. 그리고 불안정한 신호 세기 데이터를 판별하기 위하여 단일 클래스 SVM 기법인 SVDD(Support Vector Data Description)을 이용하였다.
본 논문에서는 스마트 홈을 위한 실내 위치 추적 방법을 제안한다. 스마트 홈 환경에서 개인의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해서 위치는 중요한 정보 중의 하나이며 최근에는 위치 정보를 확장하여 거주자의 행동 정보를 활용하여 거주자의 행동에 따른 서비스를 제공하는 것이 이슈가 되고 있다. 이를 위해서 제안된 적외선 기반 실내 위치 추적 시스템인 ubiTrack은 스마트 홈 내의 거주자로부터 거주자의 행동을 추론하기 위한 여러 컨텍스트 정보를 추출할 수 있다. 제안된 방법은 발신기, 수신기, 그리고 클라이언트 부분으로 나뉜다. 발신기는 천장에 부착되어 있는 적외선 발신기로부터 각각의 아이디를 가진 적외선 신호를 발생한다. 두 개의 적외선 수신 센서로 구성된 수신기는 발신기에서 발신된 아이디를 수신하여 클라언트 부분으로 보낸다. 클라이언트는 이 개별 아이디를 실제 위치정보로 전환하고 이를 활용하여 거주자의 방위와 속력 정보를 추출한다. 추출된 속력 및 방위 정보를 활용하여 거주자의 간단한 행동 정보를 추론할 수 있다. ubiTrack에서 추출된 이러한 정보는 거주자의 최종 행동 정보, 즉 거주자가 TV를 보려는지, 전등을 사용하려는지 등의 정보를 추론하는데 사용될 수 있다. 제안된 방법은 스마트 홈 테스트 베드인 ubiHome에 적용이 되었으며 몇 가지 실험을 통하여 거주자의 행동을 통하여 스마트 홈 환경에서 거주자의 행동을 통한 서비스 제공이 가능함을 보였다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.
이동형 서비스 로봇의 위치인식 기능은 성능평가시 중요한 평가척도의 하나로써 이용된다. 서비스 로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해 여러 장소를 이동하게 되므로, 얼마나 정확하고 빠르게 위치인식을 하는 것이 로봇의 종합적인 성능에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 로봇은 영상이나 다양한 거리 센서를 활용하여 위치인식의 성능향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 영상기반의 위치인식 성능평가 방법과 관련한 표준이 없으며, 개별적인 성능평가만 시행되고 있다. 이에 우리는 이 논문을 통하여 전(前)방향 영상기반의 위치인식 알고리즘 성능평가 방법과 평가척도를 제안한다. 제안된 위치인식 알고리즘 성능평가 방법은 현재 지능형로봇 표준포럼의 표준으로 채택되었으며, 이를 통해 앞으로 영상기반 위치인식 알고리즘을 평가하고 개발하는데 기준 역할을 할 수 있을것으로 기대된다.
최근 들어 위치 기반 서비스(Location Based Service)는 치안, 인명 구조, 물류 추적, 길안내 등 다양한 분야로 적용 가능성 때문에 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 스마트 폰과 같은 모바일 단말기의 보급이 가속화되면서 사용자는 위치 정보를 이용한 각종 서비스에 대한 요구가 늘어나고 관련 산업의 사업성이 폭발적으로 증가하고 있는 추세다. 실외 위치 추적 기법은 인공위성을 이용한 GPS(Global Positioning System) 기법이 시장을 거의 평정하여 이에 수렴해 가고 있는 상황이고 실제로 많은 상용 제품이 존재하고 있다. 하지만 실내에는 인공위성 신호가 직접 전해 지지 못하는 상황이기 때문에 이와 다른 기법이 존재하나 아직 상용화하기에 그 정확도와 기술력이 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 건물 밖에 존재하는 GPS 기능이 탑재된 모바일 단말기를 이용하여 실내에 존재하는 모바일 단말기와 협력 통신(Cooperative Communication)하여 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 최근 들어 GPS 장비의 단가 하락으로 이 기능을 가지고 있는 모바일 단말기가 증가하고 있는 추세이기 때문에 실내 위치 추적 시스템을 구축하기 위해 별도의 장비를 설치하지 않아도 된다는 것이 이 기법의 가장 큰 장점이다. 시뮬레이션의 결과를 통해 본 기법의 효용성을 확인해보았다.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)와 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌고 스마트폰에 일반적으로 설치되는 관성센서 (IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내 환경에서 응용하는 시도도 일정부분 성과를 거두었다. LED 조명을 이용한 실내 측위는 LED 조명으로부터 특정 신호를 수신하여 해석을 하는 Li-Fi (Light Fidelity) 통신의 부가 서비스의 한 형태로 조명 받았으나, LED 조명으로부터 신호를 수신하기 위한 수신기를 갖추어야 하는 실제적인 문제가 있다. 본 논문에서는 부가 장비 없이 스마트폰의 이미지 센서만을 이용하여 LED 조명으로부터 신호를 수신하여 해석하는 방식을 제시하고 이를 실내 측위에 이용하는 응용 서비스 기술을 제안한다.
본 논문은 무선 센서네트워크에서 Zigbee를 적용한 위치추정시스템을 구현 하고자 하였다. 무선 센서네트워크는 유비쿼터스 환경에서 사용자기반의 위치인식 서비스를 제공한다. 위치인식 서비스는 사물이나 사람의 위치를 추정하고 이를 표현하여 제공한다. 본 논문에서 구현된 위치추정시스템은 실내 및 실외를 음영지역 없이 이동노드의 추정이 가능하도록 구현하였다. 실내추정의 경우 RSSI신호를 이용하며 실외추정의 경우 GPS를 연동하여 위치를 추정하였다. 또한 Zigbee를 적용하여 무선 센서네트워크 환경을 구축하고 이동노드의 위치를 제공받아 실시간 위치추정이 가능하도록 하였다.
현재 상용화 되어 있는 위치 추정 시스템은 높은 정확도로 다양한 서비스에 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 위치추정 시스템은 실내에서 완벽하게 설치하지 않을 경우 위치 추정 정확도가 매우 좋지 않은 경향을 보인다. 본 논문에서는 Location Fingerprint 기법을 활용하여 완벽하게 설치되지 않은 위치 추정 시스템으로부터 얻은 위치 정보를 보정하여 객체의 위치 정확도를 향상시켜 설치비용을 최소화할 수 있는 실내 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 우수한 위치 정밀도를 제공하는 UWB 기반의 Ubisense 시스템을 활용하였다. 결론적으로, 본 논문에서는 위치 추정 시스템에서 측정한 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도를 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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