• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.49-57
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• 2015

건축 기술이 발달하고 도시의 인구 집약도가 늘어남에 따라 도심의 대형 건물 또한 늘고 있다. 이에 따라 대형 건물 내부의 위치를 쉽게 파악하고 실내 정보를 쉽게 취득할 수 있는 여러 서비스들이 많이 제공되고 있는데 실내 내비게이션 및 실내지도서비스 등이 그 예이다. 이러한 서비스들이 제공되기 위해서 가장 기초가 되어야할 정보 중 하나는 실내 네트워크 정보이다. 건물의 실내 네트워크는 실내의 각 공간들의 연결 관계에 대한 정보를 제공하며 건물의 기하 정보와는 달리 위상적 특성을 가진다. 하지만 현재 이러한 실내 네트워크를 구축하기 위해서는 건물의 기하 정보를 뒷받침하여 계산하거나 사람이 직접 도면을 이용하여 구축해야 된다. 이는 단순한 건물일 경우에는 쉬운 작업일 수 있지만 복잡한 대형 건물에서는 그 구축이 힘들다. 이를 해소할 방안으로 본 논문에서는, 사람들의 실내 이동정보를 크라우드소싱 방법으로 건물의 실내 네트워크를 자동으로 생성하는 방법론을 제안한다. 수집된 보행자의 이동 데이터를 분석하여, 실내 네트워크를 추출하는 방식이다. 실내에서의 보행자 이동 데이터 수집에 대한 실내측위 환경이 잘 구축되어 있다면 본 방법론은 현실적이고 실질적인 건물의 실내 네트워크를 생성하는데 기여할 것이라 생각된다.

• Spatial Information Research
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• 제23권3호
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• pp.113-122
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• 2015

최근 건축기술의 발달에 따라 초고층 건축물 및 지하시설물과 연계된 복합건축물 등과 같이 건축물들이 대형화 되고 있으며, 실내에서 활동하는 인구도 함께 증가하고 있다. 이에 따라 실내공간정보를 이용한 위치 기반서비스에 대한 요구도 증가하고 있다. 실내공간에서 효과적인 위치기반서비스를 위해 OGC IndoorGML 표준에 따라 실내 네트워크가 구축되고 있다. 하지만, 크고 복잡한 실내공간에 대해 단순한 네트워크 구조를 적용하여 실내 네트워크를 구축하는 것은 적합하지 않다. 실내 네트워크는 실내공간에서 주어지는 논리적, 물리적, 기능적 제약조건들을 잘 반영하여 구축되어야 하며, 공간간의 연결정보와 기하정보도 제공해야하기 때문이다. 이를 위해서는, 크고 복잡한 실내 공간을 적절한 크기의 공간으로 분할하는 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 실내네트워크를 생성하기 위해 필요한 실내공간 분할 요구사항을 정리하고 그에 따른 실내공간 분할 프로세스를 제시하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권2호
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• pp.1-9
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• 2013

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.

• Spatial Information Research
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• 제23권3호
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• pp.1-10
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• 2015

최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1463-1466
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• 2005

상황인지로부터 알아 낼수 있는 여러가지 정보들 중에 하나가 위치정보이다. 위치인지는 어떠한 대상의 위치를 알아내는 것으로서 가장 대표적인 위치인지 시스템으로는 GPS 가 있다. 그러나 GPS 는 건물 내부에서 사용될 수 없는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 센서 네트워크 기반의 저전력 실내 위치인지 시스템 설계에 대해 기술한다. 구현된 실내 위치인지 시스템은 센서 네트워크 기반으로 설계되었다. 하드웨어 플랫폼은 모트를 기반으로 하고 있으며 운영체제는 Tiny OS 를 사용한다. 거리측정 방식은 RF 신호와 초음파 신호 사이의 시간차를 이용하고 위치측정은 삼각측량법을 이용하였다. 초음파를 이용한 다른 위치인지 시스템에 비해 저전력으로 동작한다는 점이 특징이며 위치추적이 정확하고 속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 현재까지의 실내 위치인지 시스템은 몇가지 극복해야할 문제점들이 남아있지만 지속적인 연구를 통해 문제점들을 해결하면 홈 시큐리티나 오토메이션, 헬스케어 등과 연동하여 실내 환경에서 인간의 삶의 질 향상에 기여 할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.888-894
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• 2010

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 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.222-225
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• 2010

최근 무선 인터넷 기술의 발달과 보급으로 인해 실생활에서도 쉽게 무선 네트워크를 이용한 통신을 할 수 있게 되었다. 무선 네트워크를 이용한 통신을 위해선 통신 망을 유지해 주는 AP(Access Point)가 필수적이다. 이러한 AP를 활용한 AP의 신호 세기를 이용하는 실내 위치 측위 기술은 위치 기반 서비스의 발달과 함께 주목 받고 있다. 본 논문에서는 실내 위치 측위에 많이 사용되는 삼각측량법을 개선하기 위해 다수의 무선 네트워크 인터페이스를 사용한다. 최근에는 하나의 디바이스에 여러 개의 무선 인터페이스가 장착되는 것이 보편화 되었는데 이러한 여러 개의 인터페이스를 활용하여 실내 위치 측위 값을 보정하였다. 실험 결과, 2개의 모듈을 사용할 때의 결과가 1개의 모듈을 사용했을 때 보다 평균 4.9% 좋은 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.31-38
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• 2011

본 논문에서는 실내 전력소모를 효율적으로 줄이기 위하여, 무선센서네트워크 기반의 자율 실내조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 출입문에 부착된 수동 적외선 (Passive Infrared: PIR) 센서를 이용하여 각 출입문을 통해 실내로 들어오고 나아가는 사람 수를 감지하다. 각 출입문에서 측정된 센서 값들은 무선센서네트워크를 통해 중앙 제어장치로 전송된다. 중앙제어장치는 전송된 센서 값을 이용하여 실내에 사람의 존재 유무를 파악할 수 있는 제어 알고리즘을 통해 실내조명을 자율적으로 제어 한다. 비용분석 및 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템이 일상생활에 적용될 경우 약 20%의 전기소모를 절약할 수 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.