실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
최근 GPS(Global Positioning System)가 탑재된 스마트 단말이 빠르게 보급되면서 위치정보 기반의 다양한 서비스가 보급되고 있다. 위치정보는 다양한 맥락으로 해석 및 적용될 수 있으며, 교통, 군사, 공공안전 등 여러 분야에 걸쳐 광범위하게 사용되고 있다. 이에 따라 위치정보의 정확도 향상을 위한 다양한 연구가 활발히 진행 중인데, 실외 환경의 경우 GPS를 이용한 고정밀 측위 기술이 주류를 이루고 있는 반면에, 실외 환경보다 상대적으로 제약이 많은 실내 환경에서는 주로 네트워크 기반의 측위 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본고에서는 기존의 측위 기술들의 장단점을 분석하고, 각 측위 기술의 단점을 보완한 복합 측위 기술 동향을 알아보고 향후 복합 측위 기술의 발전 방향에 대해 논의한다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 현재 서비스 중인 지자기를 이용한 위치인식 서비스를 더울 효율적이고 정확하게 이용하기 위해, 스마트폰 카메라 기능을 이용한 이미지 인식 서비스 기술을 융합하여 상호 보완적이고 완성적인 실내 위치인식 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 스마트폰 카메라와 지자기 센서를 이용하여 특정 인프라 구축 없이 데이터 분석만으로 실내 측위 시스템 구현을 목표로 한다.
최근 스마트 기기의 발전과 함께 실내 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 있다. 이를 위해 블루투스 4.0의 BLE(Bluetooth Low Energy) 스펙에 추가된 iBeacon 기술을 이용한 실내 측위 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 iBeacon과 수신 단말 사이의 거리 측정에 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 장애물과 같은 환경적 요인으로 부정확한 거리 측정의 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 RSSI 신호의 신뢰성 증가를 위한 필터링 기술과 단말의 액세스 포인트 기능의 브로드캐스팅 신호를 이용하는 개선된 실내 측위 기법을 제안한다.
본 논문에서는 기존 실내 위치인식 시스템들이 가지는 신호 간섭과 측위 오차 등 제한점들을 최소화하고자, 전파 가시성이 뛰어나고 정밀 측위가 가능한 스마트 LED 기반 측위 시스템을 구성하여 실내 위치인식 정밀도를 개선하고자 한다. 이를 위해 스마트 LED의 SMPS 보드에 IEEE 802.4 Zigbee 모듈을 탑재하고 이동체 태그로부터 RSSI와 LQI 신호를 수신하여 게이트웨이를 통해 측위 서버로 전달하는 시스템을 구성하였다. 실험을 위해 게이트웨이, 스마트 LED 모듈 등 필요한 하드웨어는 별도로 설계하였으며, 외부 현장 사무실에서 시스템 구성 후 실험을 진행하였다. 스마트 LED에서 수신되는 이동체의 신호와 함께, 방향 센서로부터 획득한 이동체의 벡터 값을 전달하여 측위 서버에서 복합연산을 수행한 결과, 측위 오차가 70cm 이내로 이루어짐을 확인하였다. 이 결과는 기존 근거리 무선통신 기반 시스템보다 측위오차가 대폭 개선된 결과로서, 상용화 제품을 구현할 수 있는 수준을 보여준 것이라 할 수 있다. 또한, 본 실험 결과를 기반으로, 향후 신호 간섭이 상존하는 다양한 환경에서 시스템 성능을 튜닝할 경우, 신규 LED 설치 건물에서 위치 측위용으로 다양한 응용으로 사용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.
급속히 늘어난 스마트폰의 보급은 인간의 라이프 스타일 변화에 영향을 미치고 있으며, 스마트폰 기반 위치정보는 실내외 공간에서 다양한 편의성 서비스를 제공할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 특히, GPS 정보가 제공되고 있지 않은 지하공간의 경우에서 위치 기반 서비스가 제공된다면 정보약자와 교통약자를 위한 길 찾기와 길 안내 등 많은 편의를 제공할 수 있다. 그러나, 지하철 역사에서 길 안내 서비스 구현은 측위 정확도를 확보하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 본 연구는 지하철 역사에서 실내 내비게이션을 위해 선행되어야 하는 모든 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있도록 융합 측위 알고리즘과 함께 연속 측위에서 사용하는 새로운 보행자 걸음 인식기법을 개발하고, 평가하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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