본 논문에서는 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS)의 핵심 기술에 속하는 측위 기술 중 Wi-Fi을 이용한 실내 위치 추정 시스템(Indoor Positioning System)을 제안한다. 제안하는 측위 시스템은 수신 받은 신호의 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 경로 손실 모델(Path-Loss Model)을 이용하여 단말기와 AP(Access Point) 간의 거리를 추정한다. RSSI는 실내 환경 구조나 장애물 등으로 인해 발생하는 이상 잡음(outlier)의 영향을 받는다. 이러한 이상 잡음을 제거하기 위해 본 논문에서는 이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 측위 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 측위 시스템의 성능을 확인하기 위해 단말기로 PDA를 이용하였으며, 실내 측위 시스템을 구현한 결과를 통해 원활한 실내 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.
실내형 자율 주행 로봇에서의 가장 중요한 기술력은 IGS(indoor GPS System)라 할 수 있다. 재난로봇이나 정찰로봇, 경계로봇등 새로운 로봇의 영역이 늘어남에 따라 실내에서 로봇을 안전하게 구동시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 GPS를 사용할 수 없는 실내에서, LED 조명으로 통신이 가능한 가시광통신은 실내위치 정보를 정밀히 파악하기에 적합하다. 이에 가시광통신을 이용하여 LED 조명별 기준위치를 파악하는 서로 다른 16진수의 데이터를 전송하고, 그 위치를 파악하여 LED 조명의 위치를 식별할 수 있음을 확인한다. 이러한 실험결과를 통하여 가시광통신을 이용해 실내형 자율 주행 로봇의 실내 위치 추정 시스템을 제안한다.
최근 실내 측위 기술을 이용한 다양한 서비스 제공을 위해 많은 위치 인식 기법이 연구되고 있다. 기존의 실내 위치 인식 기법은 사전에 획득한 맵 정보나 미리 구축한 기반 시설이 필요하거나, 추가 장비를 착용 및 부착해야 하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 내부센서를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 가속도 센서를 이용하여 이동여부를 파악하고, 사용자의 평균적인 이동속도와 방향센서를 이용하여 획득한 이동방향을 이용하여 위치를 추정한다. 제안한 시스템을 안드로이드 스마트폰에 구현하여 실험한 결과 약 ${\pm}75cm$ 이내의 오차에서 위치 인식이 가능함을 확인하였다.
기존의 전파에 의존한 실내 위치측위 시스템의 한계점 발생으로 실내환경에서 정확도 향상을 위한 새로운 방법의 도입이 필요한 시점이다. 최근 생태계 모방 기술이 미래의 핵심기술이 되었고, 이에 따라 귀소본능을 가진 동물들이 지구자기장을 탐색하여 생체자석으로 위치친지에 사용하는 점을 적용한 정확한 위치 측위 방법을 연구하였다. 실내 위치측위를 위한 새로운 자원인 지구자기장의 적용 가능성을 확인하기 위해 건물구조, 구성재료를 구분하고 실제 자기장센서를 탑재할 수 있는 구조물과 데이터수집 모듈을 설계한 뒤, Fingerprint 기법의 위치측위 시스템을 구성하여 위치측위 자원으로서의 지구자기장의 적용 가능성을 연구하였다. 위치측위 시스템 성능 평가에서 기존의 무선랜이 설치된 건물에서는 지구자기장 세기 기반의 위치측위 시스템이 무선랜 기반 위치측위 시스템과 유사하거나 약 20% 성능이 높이 나타났다. 이와같이 실내 위치측위를 위한 인프라 설치가 되어 있지 않는 환경에서는 지구자기장이라는 고유의 지구자원으로 실내 위치측위가 가능하다.
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.
최근, 비콘을 이용한 실내 위치 추정 기술 및 이를 활용한 실내 위치 기반 서비스가 다양한 장소에서 각 장소 특성에 맞추어 제공되고 있다. 그러나 대학에서의 위치 기반 서비스에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 비콘을 이용한 실내 위치 추정을 기반으로 '대학' 특성에 맞춰진 위치 기반의 스마트 학교 및 수업 안내 시스템을 설계, 구현하였다. 학교에 적용한 기존 연구들이 주로 출석 확인을 위주로 한 것에 비해 본 연구는 실내 공간에 적용될 수 있는 위치 기반 서비스로 학교 캠퍼스와 수업을 안내하는 기능을 대학교라는 특성에 맞추어 제공했다는 점에서 그 의의가 있다. 향후 이 시스템은 비콘의 정확도가 개선됨에 따라 보다 정교한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실내 환경에서 TH-PPM UWB를 이용한 위치인식 기법의 성능을 분석하였다. 실험 환경은 AWGN 및 IEEE 802.15.3a 채널을 사용하였고, 위치인식 기법으로 TDOA를 적용하여 분석하였다. UWB 기반의 위치인식 기술은 실내에서 cm 레벨의 높은 정밀도를 가진다. 모의실험을 통하여 TH-PPM UWB 위치인식 기법의 채널 영향에 대한 오류 확률 및 위치인식 성능에 대해 분석하였고, 제안된 기법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 인천공항 Airside와 Landside에 위치한 자산의 효율적인 관리를 위한 사물인터넷(IoT) 기반 스마트 자산관리 시스템의 구성과 실증을 제시한다. IoT기반 스마트 자산관리시스템은 위치정보를 생성하는 IoT 태그와 게이트웨이, 수집된 위치정보를 수신하고 표출하는 서버로 구성되어 있으며, IoT 태그를 자산에 부착하여 자산의 실내외 위치정보를 자산관리 시스템에서 실시간으로 확인할 수 있다. 실내 위치정보는 BLE(Bluetooth Low Energy)를 통해 취득하며, 실외 위치정보는 GPS와 LoRa(Long Range)를 통해 취득 가능하다. 개발한 시스템의 성능 검증을 위해 인천공항 제1여객터미널 내 기설치된 AP를 활용하였으며, 공항 전역을 커버할 수 있는 LoRa Gateway를 설치하였다. 개발한 자산관리 시스템은 공항이 보유한 자산의 도난 방지 등 효율적인 관리 와 공항운영에 기여할 것으로 예상된다.
실내 위치인식 기술인 핑거 프린트 기법을 이용해 출결을 확인함으로써 짧은 수업시간에 신속하고 정확하게 출석을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 부정 출석을 막기 위해 핑거프린트를 이용한 실내 위치인식으로 학생들이 수업장소에 와있는지를 확인하고, 대리 출석을 막기 위해 출석확인을 하는 모바일기기의 고유 정보를 가져와 하나의 모바일 기기에서 한 번의 출석확인만 가능하도록 하였다. 또한 출석체크만 하고 수업을 빠져나가는 것을 방지하기 위해 수업 장소에 머무른 시간 또한 체크를 하였다. 향후 출석 시스템만이 아니라 출석 데이터로 출석이 성적에 미치는 영향 등 다양한 방면으로 활용될 수 있을 것이라 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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