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.
본 고에서는 실내위치인식 및 내비게이션 기술 분야 전문 국제학술대회인 IPIN(Indoor Positioning and Indoor Navigation)에서 매년 개최되고 있는 실내위치인식 경진대회에 대한 전반적인 체계, 운영현황에 대해 소개한다. 실내위치인식 기술은 최근 몇 년 사이에 여러 가지 기술적 사회적으로 그 중요성이 높아지고 있으며 이에 부응하여 해를 거듭할수록 경진대회에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 고에서는 경진대회가 실제 어떻게 진행되는지 안내하기 위해 2016년 IPIN 경진대회의 결과를 요약 정리하고, 실내위치인식을 위해 어떤 접근방법들이 제안되었는지 살펴본다.
일과시간의 80% 이상을 실내공간에서 보내고, 무선통화의 70%와 데이터 접속의 80%가 실내로부터 시작되고, 또한 39%의 스마트폰 사용자가 위치기반 서비스를 사용하고 있기 때문에 실내 환경에서 보행자들에 대한 위치기반 서비스가 크게 확대될 것으로 전망하고 있다. 본고에서는 국내외 실내위치인식 기술에 대한 개발 및 서비스 현황 그리고 다양한 방식의 실내위치인식 기술들의 성능을 검증하기 위하여 최근 활발하게 진행되고 있는 실내위치인식 및 항법 경진대회들을 소개한다. 정부는 위치기반 서비스에 대한 국가 기술 경쟁력 확보를 위하여 연구개발에 대한 장기적인 투자뿐만 아니라 정부주도 대형 행사 기간 동안에는 적극적인 시범 서비스를 수행하였다, 본고에서는 2014년 ITU 전권회의 기간 동안 제공한 실내 길안내 서비스 및 2018년 평창올림픽 기간 동안 참가자들에게 제공할 증강현실기반 실내외 끊김 없는 길안내서비스에 대해서 소개한다.
본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 실내에서 사물의 정밀한 위치를 인식하는 기술은 유비쿼터스 서비스를 제공함에 있어 핵심 기술로 떠오르면서, 이에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 이러한 많은 관심에도 불구하고, 지금까지 실내 위치인식을 위한 시뮬레이션 툴은 그 중요성에 비해 연구가 미진한 실정이다. 본 논문에서는 고속의 근거리 무선 통신망을 제공할 수 있는 해결책으로 최근 각광을 받고 있는 UWB 무선 채널 상에서 정밀한 실내 위치인식을 위해 Ptolemy 툴을 이용한 범용적인 위치인식 시뮬레이터를 개발하고 다양한 위치인식 알고리즘들의 성능을 분석하고자 한다.
영상 정보를 통한 실내 환경의 인식은 지능형 로봇에서 매우 중요한 문제이다. 영상을 통한 실내 환경정보는 로봇의 각도나 위치의 영향으로 불확실해질 수 있으므로 영상 인식 기법은 이러한 불확실함에 강인함을 갖고 있어야 한다. 본 논문에서는 불확실하게 들어오는 실내 환경 정보에서 PCA를 통한 위치 정보와 SIFT를 통한 물체 존재 정보를 추출하고 이를 베이지안 네트워크에 적용하여 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 실내 환경에서의 실험을 통하여 8곳의 위치 및 20개의 오브젝트를 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었으며 위치에 따른 물체의 존재 확률 추론 및 존재 물체에 의한 위치 확률의 수정 등 다양한 방향의 추론도 가능하다.
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.
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 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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