화재가 발생했을 때, 대피자가 화재 위치와 규모 등의 화재정보, 그리고 출구 위치와 대피자 스스로의 위치를 확인할 수 있다면, 신속하게 대피할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 화재정보를 대피자에게 전송하고 대피자의 위치를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 선행연구를 통하여 시스템 개발에 필요한 요구사항을 네 가지 도출하였다. 요구사항에는 시스템이 작동하는데 필요한 전력이 크지 않아야 하며, 화재정보를 송·수신하기 위해서 필요한 거리 제한과 추가 장비, 그리고 중앙 서버가 없어도 시스템이 작동할 수 있어야 한다는 것이 포함된다. 이와 같은 요구사항을 기반으로, 본 연구에서는 건물 화재정보를 대피자의 모바일 기기로 전송할 수 있고, 대피자의 위치를 추적할 수 있는 서버 독립형 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 화재정보를 전송하는 장치와 화재정보를 수신하고 대피자 위치를 추적할 수 있는 모바일 기기의 어플리케이션으로 구성된다. 화재에 의해서 중앙 서버가 손상되어도 대피자는 개발된 시스템을 사용하여 화재 위치와 규모, 출구의 위치와 대파자의 위치를 확인할 수 있으므로, 인명피해를 감소시키는데 기여할 수 있을 것이다. 또한, 실내위치추적에 사용되는 fingerprint 알고리듬의 사용성 향상을 위한 이론적 기초로도 활용될 수 있을 것이다. Fingerprint 사용을 위한 데이터베이스를 구축할 때에 소요되는 노력과 비용을 감소시키는 방법을 제안했기 때문이다.
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
본 논문은 실내에서 사용자의 위치를 측위하기 위해 건물 실내에 설치되어 있는 Wireless AP(Access Point)에서 발신되는 RSSI(Received signal strength indication)를 수집한 후 Friis 공식을 통해 거리로 변환하여 위치를 측위한다. Friis 공식을 적용하는 과정에서 RSSI 신호가 약할수록 거리의 오차가 매우 심하게 변동되기 때문에 본 논문에서는 이러한 오차를 개선하기 위해 신호세기가 강한 2개의 AP좌표와 RSSI를 이용하여 두 원의 교점을 구하는 방정식과 좌표 사이의 거리를 구하는 방정식을 사용하는 위치측위 시스템을 구현하였고, 실험결과 제안한 방법이 기존의 삼각측량법보다 오차가 개선되었음을 확인할 수 있었다.
스마트폰의 대중화와 고성능화로 인하여 다양한 센서들이 부착되고 이를 활용한 서비스가 활발히 출시되고 있다. 이들 중 GPS 위치정보를 기반으로 한 상황 인식 서비스는 다양한 분야에서 킬러 서비스로 각광을 받고 있으나, GPS 위치획득방식 특성상 실내에서는 서비스가 제한되는 문제를 안고 있다. 최근에는 GPS를 대신하여 사용자의 실내위치를 파악하기 위해 NFC, iBeacon과 같이 스마트폰 운영체제에서 제공하는 근거리통신기술을 활용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 근거리통신기술 중 iBeacon을 사용하여 대학교에서 유용하게 활용할 수 있는 스마트 출석관리 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 iBeacon과 학생의 스마트폰 간에 BLE(Blutooth Low Energy) 통신을 통하여 출석 정보를 자동으로 수집한다. 또한, 출석정보의 효율적인 수집과 실시간 확인을 위하여 발간/구독 기반의 DDS 미들웨어를 프레임워크로 사용한다.
무선 센서 네트워크를 위한 다양한 위치 추적 알고리즘들이 제안되고 있다. IEEE 802.15.4a 기반의 위치인식 시스템은 두 노드간의 정밀한 거리측정 기능을 제공하며 이를 기반으로 정확도가 높은 위치 추정 서비스를 제공한다. 하지만 실내 환경에서는 다양한 장해물들로 인하여 Non-line-of-sight (NLOS) 경로가 발생한다. 이로 인하여 IEEE 802.15.4a 기반의 위치 인식 시스템에서는 위치 추정 시 추정된 위치 좌표의 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MST 토폴로지를 이용한 실내 환경에서의 위치측정에러를 보상하는 알고리즘을 제안한다. NanoPAN 5375 모트를 이용한 실내 환경에서의 실험 및 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 기존에 제안된 위치 추정 알고리즘에 비하여 위치 정확도가 개선되었음을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 실내 거주자의 위치를 기반으로 분산객체그룹 프레임워크의 구성요소인 모바일 프락시(Mobile Proxy)를 이용하여 상황정보 지원 시스템 구축에 대해 기술하였다. 본 시스템은 가정 내 거주자의 이동을 고려하여 건강상태 및 상황정보를 제공하는 헬스케어 상황정보 서비스를 수행한다. 이를 위해 분산객체그룹 프레임워크의 그룹관리 서비스는 가정 내 위치 탐색 및 추적 센서와 서비스 수행객체 및 다양한 출력 장치들을 거실이나 침실과 같은 분할된 영역으로 그룹화하고, 모바일 프락시는 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 헬스케어 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 상황정보에 따라 헬스케어 맞춤형 정보 서비스가 지원되도록 했다. 상황정보 지원 시스템이 제공하는 서비스는 이동성을 고려한 멀티미디어 서비스와 시간 및 위치에 따라 처방 주의 정보 및 스케줄 알림 서비스로 구현했으며, 상황정보 지원 헬스케어 서비스의 수행 결과를 원격 데스크 탑과 상황정보 서비스 인터페이스를 통해 확인했다.
RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용한 스마트팩토리 물류추적시스템에서 복수개의 수신 단말기에서 복수개의 비콘 디바이스의 정확한 위치 인식을 위해 디바이스 모드 제어 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 블루투스 4.0 비콘 IPS 서비스를 활용한 비콘 디바이스 이동 추적, 3축 가속도 센서를 활용한 비콘 디바이스 이동 감지, 비콘 디바이스 이동 감지를 통한 블루투스 모드 제어 실험을 진행하였다. 실험을 통해 비콘 디바이스에 구성된 가속도 센서의 데이터를 활용하여 비콘 신호 전송을 제어할 수 있으며, 신호강도(RSSI) 값을 근거로 비콘 디바이스의 이동 경로와 위치 추적이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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