본 논문에서는 실내 재난 상황에서 재실자의 위치를 판단하기 위한 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) 레이더 시스템의 정확도 향상을 위한 Generative Adversarial Networks(GAN) 기반의 신호 보간법을 제안한다. 제안된 실내 위치 추정 시스템은 딥러닝 학습 생성 모델을 활용하게 되는데, 학습을 위한 데이터의 수집이 용이하지 않아 부족하게 되는 학습데이터를 GAN 기법을 통해 확보하고자한다.
최근 스마트폰에서 Wireless AP를 이용한 대형 쇼핑센터 또는 주차장에서의 실내 측위 어플리케이션들이 등장하고 있다. 하지만 이 어플리케이션들은 측정된 RSSI와 frequency를 이용한 Friis공식으로 거리 환산을 하여 삼각측량법으로 측위를 하게 되는데, 이 방법은 거리를 구함에 있어 오차가 심하여 실제 위치 측정이 Room level정도만 가능하다. 따라서 이에 대한 오차를 줄여 실시간으로 사용자의 위치를 파악하고 주변 정보와 최단거리 등을 알려주는 서비스가 앞으로 상당수의 쇼핑센터 또는 실내 놀이동산 등의 실내 문화공간에서 사용 될 수 있을 것으로 예측되므로 이에 대한 연구 필요성이 강조 되고 있다. 이에 본 논문은 장애물이 많은 실내에서의 위치기반 서비스에 있어 좀 더 정확한 위치정보 제공에 대한 제안 방안이다. 이를 위하여 여러 실험과 안드로이드 기반의 데모 프로그램 작성을 통하여 연구 개발 하였다.
최근 위치 기반 서비스의 활용이 높아졌으며 특히 Wifi를 사용한 위치 측위 기술의 발달로 실내위치 인식 서비스가 증가했다. 따라서 본 논문에서는 실내 공간 활용 증대를 위하여 실내 공간에서의 위치 측정 데이터를 수집해 분석하는 시스템을 제안하였다. 위치 측정을 위해 Wifi기반 Fingerprinting 기술을 통해 라디오 맵을 구축하였으며 이를 통해 실제 교내 도서관의 위치 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 도서관 이용 빈도가 높은 시간과 장소를 기준으로 이루어졌으며 시간과 장소간의 상관관계를 확인하였다.
최근 실내 위치기반서비스를 위한 다양한 측위 기술의 발전으로 실내에서도 사용자의 위치측정이 가능해짐에 따라 다양한 형태의 실내 위치기반 서비스가 개발되고 있다. 이에 쇼핑몰이나 백화점 등의 대규모 상업 공간 같은 복잡한 실내 공간에서 사용자에게 가장 적합한 위치나 매장을 추천하는 개인화된 POI 추천 시스템의 개발이 필요하게 되었다. POI 추천을 위해서는 사용자의 이동성과 대규모 상업공간의 공간성을 고려한 사용자 관심지점 탐사 기법의 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 실내 위치기반 서비스의 POI 추천 시스템의 구현과 사용자들의 이동 데이터로부터 다양한 관심지점을 고려하기 위해 사용자가 일정 시간 동안 머무른 지점을 Stay point라 정의하고 실내공간에서 Stay point를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색한 Stay point로부터 방문패턴을 탐사하여 POI 추천 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 모든 이동 로그를 이용한 패턴탐사보다 데이터양을 획기적으로 줄임으로써 빠른 패턴탐사와 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.
최근 IOT(Internet of Things)환경에서 위치기반 서비스를 제공하기 위해 실내 위치인식 연구가 활발히 진행되고 있으며 실내 위치인식 기술은 주로 WiFi, 블루투스, RFID 등으로 구현되고 있다. 본 논문은 Arduino를 이용해 WiFi 측정 및 통신이 가능한 Smart Watch를 제작하였다. 실내위치 측위를 위해 WiFi Fingerprinting기법 Radiomap을 구축한 다음 Arduino Smart Watch에서 측정한 AP신호 값을 Radiomap과 비교하여 실내위치 측정 및 데이터 수집하였다. 향후 수집된 다수의 사용자 데이터를 군집도 분석하거나 실내공간에서의 IOT(Internet of Things)분야에 활용 가능 할 것으로 예상된다.
최근 유비쿼터스 사회로 진화해 가면서 위치정보의 중요성이 높아짐에 따라 실외를 대상으로 하는 서비스 뿐 아니라 실내를 중심으로 하는 위치기반서비스에 관심이 집중되고 있다. 실내에서 사용자나 사물의 위치를 정확히 파악하기 위한 기술이 요구됨에 따라 다양한 측정수단과 방식으로 연구가 진행되고 있다. 특히, 실내에 설치된 AP를 활용하는 것이 가능하여 무선 랜 환경을 이용한 연구가 주로 진행되고 있지만, 기존의 연구는 주로 정해진 환경이나 전용AP를 활용하고 있어 위치측정 장소의 변경 등 환경적 요인이 변경되면 시스템을 재구축해야 하는 경우가 발생하고, 기존의 AP를 활용하기에는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특정한 위치측정 장소에 의존하지 않고 이미 실내에 설치된 AP를 활용하기 위한 방안을 제시하여 사용자의 위치를 효과적으로 측정하고 모니터링하기 위한 실내위치측정시스템의 구축절차, 고려해야할 사항 및 위치측정방법에 관하여 연구를 진행한다. 본 연구결과를 활용할 경우, 무선 랜 환경을 효과적으로 활용한 실내위치측정시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다.
최근 GPS와 Wi-Fi가 내장된 스마트폰의 보급으로 이를 활용한 위치기반서비스 (Location-based Service)가 각광을 받고 있다. 이를 통해 GPS를 이용한 실외 위치추정 및 항법서비스뿐만 아니라 실내에서도 Wi-Fi 신호를 이용하여 사용자의 위치를 추정하고 다양한 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 Wi-Fi를 이용한 실내 위치추정 기술의 기본원리에 대해 살펴보고, 이를 활용한 기술의 동향을 소개하고자 한다.
빠른 속도로 보급되고 있는 스마트폰과 함께 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service) 시장 또한 빠르게 성장하고 있다. 실내에서의 위치 기반 서비스 요구사항이 증가하는 반면 실내 위치 추적의 기술적 어려움 때문에 실내 LBS는 기대에 부응하지 못하고 있는 실정이다. 그럼에도 불구하고 그 시장성 때문에 글로벌 IT(Information Technology) 기업들의 다양한 시도와 노력이 이루어지고 있다. 본고에서는 스마트폰 운영체제의 양대산맥인 매Android와 iOS를 개발한 구글과 애플의 지도 및 내비게이션 기술, 위치 기반 개인 비서 서비스 및 근거리 통신 기반 위치 기술 서비스에 대한 최신 동향을 살펴본다.
최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 실내 공간 위치정보를 표현하는 위치모델을 제안한다. 실내 공간은 실외공간과 마찬가지로 유클리디언 공간, 네트워크 공간, 기호 공간의 성격을 동시에 가지고 있다. 그러나 현재 실외공간을 대상으로 하는 위치서비스의 경우, 도로 혹은 평면 공간처럼 어느 한 공간을 가정하고 위치 서비스를 제공하는 반면, 실내공간에서의 위치서비스는 이 세 가지 공간을 동시에 고려해야하는 차이점이 있다. 이 논문은 세 가지 공간의 특성을 소개한 후, 각각의 공간을 위해 현재 사용되는 공간 위치모델을 간략히 소개한다. 이를 바탕으로, 실내 위치모델을 위한 요구사항을 정리하고, 세 가지 공간모델을 통합하는 실내 위치 모델을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 모델은 실내 공간들 간의 접근성 표현할 수 있으며, 현재 사용되고 있는 공간모델에 실내 위치모델을 위한 모델요소를 추가하는 형태로 설계되었으므로, 현재 개발된 지리정보 시스템들과의 호환성을 지원한다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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