최근, 실내 환경에서 위치기반 서비스 응용에 대한 수요가 늘어남에 따라 비콘, 지자기, Wi-Fi 등을 사용한 실내측위 관련 연구가 활발히 연구되고 있다. 특히, BLE 비콘을 사용한 실내측위는 시스템 설치 및 유지보수의 용의성, 낮은 소비전력, 낮은 가격 등의 특징을 가지고 있으며, 이에 다양한 상용 실내측위 응용 분야에서 조명 받고 있다. 일반적으로, BLE 비콘 기반 실내측위는 단일 BLE 비콘과 해당 비콘의 전파 범위에 위치하는 단말기 사이의 송수신 전파의 세기 정보를 이용하여 절대 거리를 계산한다. 그러나, 기존 연구 방법으로는 BLE 비콘의 종류, 설치 환경에 따른 전파 감쇄 및 반사 등의 문제로 정확한 거리를 측정할 수 없다. 본 논문에서는 다중 비콘을 사용하여 각 비콘으로부터 얻은 수신세기 차이를 이용한 실내 공간 세그멘테이션 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험을 진행하였으며, 그 결과 임의로 설정한 $4m{\times}4m$ 정사각형 영역에서 내부와 외부를 구분할 수 있었다.
The purpose of this study is about theoretical approach to scrutinize contents of spatial information and its communi-cating mechanism for revealing the interrelationship of architectural spaces and design factors in design process. It can be resulted that in architectural problem solving for adequate systemization of architectural spaces in specific conditions, intercommunication between social, psychologi-cal, perceptional aspects is important not so much as creati-ve design.
협업과 소통하는 업무 분위기가 중시되면서 개방형 사무실이나 공유사무실이 나타나고 있다. 기존에는 사용자가 공간 유지보수의 주체가 되었으나 정해진 자리가 없어지면서 실내공간의 유지관리가 어렵게 되었다. ICBM 프레임워크를 활용한다면 실내 공간에 대한 정보를 수집하고, 공간유지보수에 활용 할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 ICBM(Internet of Things, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 실내공간 유지관리 시스템의 가능성을 검토 하였다. IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술을 이용하여 실내의 온도, 상대습도, 재실 여부, 밝기를 지속적으로 측정하고 WiFi를 통해 Web API 에 제공한다. 온습도센서, 조도센서, 초음파 거리센서와 와이파이 모듈로 구성된 IoT 디바이스를 설계하고 프로토타입을 제작하였다. IoT를 통해 자동으로 취득된 데이터와 기존 유지보수 데이터, 공간정보가 Cloud(클라우드)를 통해 통합된다. 센서로 수집한 Big Data(빅데이터)는 유지보수용으로 의미 있는 공간 정보로 가공할 수 있을 것이다. 실내 공간 정보 및 유지관리 사항을 모바일(Mobile)을 통해 관리자에게 전달할 수 있다. 데이터 수집결과, 사용된 초음파센서의 측정범위 한계로 인해 재실여부의 파악은 제한적이었다. 하지만 밝기 정보는 공간의 활용 행태를 충분히 나타내어, 조명의 켜짐/꺼짐여부와 주말, 주중의 차이를 확인할 수 있었다. 온도와 상대습도 정보 또한 안정적으로 수집되어 공간의 쾌적성을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 PHR과 만성질환 및 공간정보에 대하여 분석하고, 식당, 커피숍 등과 같은 실내공간에서 PHR 정보를 활용하여 자가 건강관리에 필요한 맞춤형 공간정보를 제공 받을 수 있는 PHR 기반 만성질환자 맞춤형 공간정보 서비스 시스템을 설계하였다. 서비스 공간정보 관리 기능과 사용자 정보 관리 기능 및 맞춤형 공간정보 매칭 기능을 포함하는 시스템의 동작절차를 설계하였다.
공간정보기술과 스마트폰의 발전으로 인하여 위치를 기반으로 하는 인간생활이 획기적으로 향상되고 있다. 공간정보 및 지리정보는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 특히 정보통신기술(IT)과 접목하여 다양한 콘텐츠와 실생활에 편리한 서비스를 제공하고 있다. 최근 공간정보기술은 단순히 위치와 속성데이터를 획득하고 제공하는 수준에서 벗어나 사용자가 의사결정에 필요한 정보와 지식을 체계적으로 생성하고 이를 서비스할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 특히 생활 지리정보의 요구분야가 확대되면서, 실내공간의 다양한 응용분야가 창출되고 있다. 본 논문은 실내공간에서 행하지는 상품 구매활동에 요구되는 의사결정을 지원하기 위하여 공간정보기술을 활용하는 것이 목적이다. 연구의 주요 내용은 상품의 유용한 정보를 포함하는 상품 데이터베이스 구축, 상품 구매의 최적 이동경로 결정 및 구매시간 예측, 구매상품 자동기록 및 분석이다. 특히 식품에 대한 영양성분을 분석할 수 있는 기능을 제공함으로써 식생활 개선과 웰빙을 추구할 수 있으며, 소비성향을 분석하여 과소비 및 충동구매를 방지하여 경제적이고 효율적인 소비생활에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
지금까지 만들어지고 있는 실내공간데이터는 공간적 활용을 위한 데이터라고 하기 보다는 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA 형식의 가시화 데이터이다. 의미 있는 공간분석이나 실내응용서비스를 개발하기 위하여서는 단순히 삼각분할로 만들어진 가시화데이터가 아니라 의미적 공간정보가 필요하다. OGC (Open Geospatial Consortium) 표준인 IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language)은 가시화가 아니라 실내공간 분석을 비롯한 다양한 응용을 위하여 만들어진 공간데이터 형식이다. 따라서 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA형식의 실내 공간데이터를 OGC IndoorGML 형식으로 변환하는 것은 중요한 작업이 된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 삼각분할 형식으로 표현된 원시 실내 공간데이터를 기하, 위상, 그리고 의미적으로 유용한 IndoorGML로 변환하는 방법을 제시한다. 또한 이 변환 방법의 타당성을 위하여 개발된 도구도 함께 소개한다. 실제 데이터를 통한 실험을 통하여 이 방법과 개발된 도구를 검증하였다.
최근 실내에서 사용할 수 있는 무선랜 신호의 증가와 스마트폰 사용자의 폭발적 증가로 무선랜 신호를 이용한 스마트폰의 실내 위치인식에 대한 요구가 커지고 있다. 본 고에서는 전 세계 실내 공간을 대상으로 위치정보를 제공하는 글로벌 실내 위치인식 및 실내,외 통합 내비게이션 서비스 실현에 요구되는 제반 환경과 요소 기술을 위치기술 스택이라는 틀을 통해서 소개한다. 아울러 사용자 참여 방식으로 글로벌 실내 위치인식 시스템을 구현하기 위한 KAIST Indoor Locating System(KAILOS)의 주요 구성 요소와 핵심 요소 기술, 그리고 KAILOS상에서 구현된 KAIST 캠퍼스 실내,외 통합 내비게이션 시스템에 대해서도 소개한다.
최근 이동통신 기술의 발전으로 실내에서의 위치 획득 기술이 용이해지면서 실내 내비게이션 시스템에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 최적화된 실내 내비게이션은 크고 복잡한 실내에서의 활동을 위해 빠른 경로를 제공한다. 그러나 기존의 실내 내비게이션 알고리즘 연구들에서는 공간 토폴로지 또는 실내 네트워크에 기반하여 대략적인 경로를 도출한다. 본 논문에서는 공간 토폴로지 분석과 실내 내트워크를 통합 분석하여 실내 경로를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 전문적인 실내지도가 아닌 간소화된 실내 지도 데이터를 활용하여 실내 네트워크와 공간 토폴로지의 혼합 분석을 통해 실내 경로의 길이를 줄일 수 있다. 성능평가를 통해 FT-Indoornavi 알고리즘이 기존의 엘라스틱 알고리즘과 iNav 알고리즘보다 더 빨리 실내 경로를 계산할 수 있음을 보여준다.
이동객체에 관한 연구를 위하여서는 이동객체 데이터가 필요하다. 예를 들어 이동객체 질의처리 방법의 성능연구를 위하여서는 이동객체의 벤치마크 데이터가 있어야 실험이 가능하다. 이러한 이유로 도로나 실외 공간을 움직이는 가상의 이동객체를 성성하는 도구가 만들어졌다. 반면에 실내공간은 실외공간과 달리 독특한 특징을 가지고 있으며, 실내공간 이동객체 데이터 생성기는 이를 반영하여 만들어져야 한다. 지금까지 몇 개의 실내공간에 대한 이동객체 생성기가 개발되었으나, 이동궤적이 사실적이지 않은 문제점이 있다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 실내공간의 가상적 이동객체를 생성하는 도구를 소개한다. 이 도구는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 첫번째, 이동객체는 보행자를 위하여 설정하였다. 두 번째로 다양한 이동객체의 요소를 변수모델로 표현할 수 있도록 하였다. 보행자의 수, 보행자 평균속도와 같이 단순한 것에서 보행자 사이의 최소거리, 이동 패턴과 같은 복잡한 내용을 사용자가 변수로 설정할 수 있도록 하였다. 세 번째로, 보행자의 현실적인 특징을 반영하도록 노력하였다. 그리고, 마직막으로 데이터의 상호운영성을 위하여 국제공간정보 표준인 IndoorGML로 표현된 실제 대규모 쇼핑몰의 실내공간을 대상으로 이동객체 데이터의 생성을 적용하여보았다.
실내 공간정보의 중요성이 증대됨에 따라 여러 가지 실내 공간정보를 위한 국제표준이 최근에 만들어졌다. 그 대표적인 것이 OGC에서 표준으로 만든 CityGML과 IndoorGML이다. CityGML은 3차원 도시모델을 위한 표준으로 상세도 4가 실내공간을 대상으로 하고 있고, IndoorGML은 실내공간을 주 목적으로 만들어진 표준이다. 특히 IndoorGML은 CityGML의 약점을 보완하기 위하여 만들어진 것으로, CityGML과 통합되어 사용될 때, 그 효용가치가 높아진다. 그러나 이 두 가지 표준의 약점과 장점에 대한 이해가 정확하지 않아, 어떻게 통합하여 사용할 것인지에 대한 분명한 기준이 마련되어 있지 않다. 즉, 이 두 가지 표준을 효과적으로 결합하여 사용하려면 먼저 각각의 장단점에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 실제 적용사례를 분석하여 두 가지 표준의 차이점과 장단점을 분석한다. 실제 적용사례는 롯데월드몰과 종로5가 지하철역을 대상으로 하고 있으며, CityGML 및 IndoorGML 데이터를 구축하여 그 특징을 비교한다. 뿐만 아니라, 몇 가지 적용사례에 대한 시나리오를 정의하여 각각의 표준이 어떻게 이용될 수 있고, 그 장단점이 무엇인지를 분석한다. 이를 통하여 각 표준의 장단점을 분석하여 이 두 가지 표준을 어떻게 적절하게 사용할지 결정하는데, 본 연구의 결과를 활용할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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