무선 네트워크 인프라의 확산 및 스마트폰의 대중화에 따라 사용자 위치를 바탕으로 하는 여러 증강현실 서비스들이 상용화되고 있으며, 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 위치 인식과 관련하여 실내/외 환경에서 사용자 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 실내 및 실외 환경에서 사용자의 위치를 인식하고 서비스를 제공하는데 필요한 공간정보 요소를 도출하고, 이와 관련된 국제 표준화 현황과 향후 표준화 요구사항을 제안하고자 한다.
본 논문은 유비쿼터스 환경하에서 수신된 RF 신호의 수신 강도를 이용하여 위치를 추정하고 이를 기반으로 각종 서비스를 제공하는 시스템이다. 이는 크게 무선 송신 단말기, 정보처리 기지국 위치인식 서버 및 시스템 호스트의 네 부분으로 구성되었으며, 30층 규모의 건물에 5000여 개의 단말기가 운영 중에 있다. 실내에서의 이동 객체 위치를 추정하기 위하여 자체 개발, 제작된 송/수신기의 RF 감쇠 특성을 살펴보고, 이를 이용하여 책상, 파티션 등 사무 기기로 이루어진 사무실에서의 위치추정 방법을 소개한다. 실내 환경의 변화와 주변 시설물 등의 영향으로 RF 신호는 감쇠, 흡수, 반사, 회절 등 많은 영향을 받으며, 특히 복층의 경우 층간 효과도 존재한다. 이러 한 실내 상황에서 위치추정 결과를 제시하며, BAS등 회부 시스템과의 연계를 통한 지능적인 서비스를 제공한다. 제고하는 서비스에는 사용자 위치에 근거한 자동 조명/공조 연동 및 주차장 Gate 연동 서비스 등 기본적인 공공 서비스부터 개인별 시강/wellness 이용 현황 등을 자동 체크하여 이에 근거한 요금 부과 및 Schedule 관리 등을 할 수 있게 하는 개인 서비스가 있다. 또한 본 시스템을 실제로 설치, 운영하고 있는 적용 사이트에 관한 사례를 통해 앞으로의 개선 방향 및 서비스 효율성 등에 관해 논의한다.
최근 GPS가 탑재된 스마트폰의 보급이 늘어나면서 위치 기반 서비스가 빠르게 성장해 왔다. 위치조회의 방법은 크게 GPS를 이용한 위치 조회 서비스, 네트워크 위치 조회 서비스, 하이브리드 위치조회 서비스가 있다. 사용자 또는 제 3자가 위치 조회를 요청하였을 경우 사용자의 스마트폰에 장착된 소형 GPS 모듈을 조회하여 제공하여 준다. 하지만 GPS 모듈의 경우 실내에서는 취약하므로 만약 조회한 스마트폰의 위치가 실내에 있다면 Wi-Fi, 모바일 네트워크를 이용하여 위치를 조회하여 제공한다. 본 논문에서는 GPS 기반 위치 조회, 네트워크 기반 위치 조회, 하이브리드 위치 조회를 소개 및 비교 분석한다.
최근 무선통신과 전자공학의 발전으로 무선 통신 관리와 연산 능력을 할 수 있는 마이크로 센서의 개발을 가능하게 했다. 현재, 사람, 컴퓨터 그리고 사물이 유기적으로 연계되어 다양하고 편리한 서비스를 제공해 주는 컴퓨팅 기술에 대한 연구들이 진행 되고 있다. 또한, 실외 위치탐지 서비스 뿐만 아니라 실내에서의 위치탐지 서비스에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 빈번이 변화하는 실내 환경에서 802.11 beacon frame를 통한 하나의 전송 객체에 개선된 Kalman-Filter를 적용한 효과적인 위치탐지 알고리즘은 제안한다. 제안 알고리즘의 접근 방식은 두 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 기존 알고리즘의 문제점과 실내 적용 시 센서 범위와 전력소비에 관한 문제점을 제시한다. 두 번째 단계에서는 제시된 문제점들을 해결하기 위해, 개선된 Kalman-Filter 알고리즘과 오차보정 알고리즘을 제안한다.
본고에서는 ETRI에서 현재 수행하고 있는 "5m 정밀도의 증강현실 서비스 지원 LBS 플랫폼 개발"과제에 대한 플랫폼 구성과 주요 핵심기술들에 대해서 소개한다. 개발 기술은 스마트폰 사용자들에게는 실내외 어느 곳에서나 5m 이내의 정밀한 위치정보를 제공하고, 위치정보사업자들에게는 짧은 시간에 서비스용 실내지도와 운용시스템 구축을 가능하게 하도록 한다. 특히 운용 이후에 발생되는 유지 관리 비용을 최소화 할 수 있고 쉽게 서비스지역을 확장할 수 있는 기술 개발을 목표로 하고 있다.
현재 제공되고 있는 지능화된 서비스들은 사용자의 위치를 기반으로 동작한다. 실내 위치 측정 서비스를 위한 수많은 장비들은 각각의 특징된 동작과 운영체계를 가지므로 다양한 기기들을 연결하고 제어할 수 있는 미들웨어의 상호 운용성과 다양성이 필요하다. 기존 관성 센서를 이용한 실내 위치추정 방법은 공간 크기에 따른 추가 비용이 발생하여 상대적인 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실내 사용자 위치추정 방법은 오픈소스 프로젝트인 OSGi 프레임워크를 이용하여 통합서비스를 지원하고, 초음파 센서를 이용하여 특정 물체와의 정확한 근접 거리를 통해 관성 센서의 문제점을 보완하였으며, 신뢰도의 항목을 추가하여 반응속도 차이에 따른 오차율을 줄였다.
최근 위치 기반 서비스의 활용이 높아졌으며 특히 Wifi를 사용한 위치 측위 기술의 발달로 실내위치 인식 서비스가 증가했다. 따라서 본 논문에서는 실내 공간 활용 증대를 위하여 실내 공간에서의 위치 측정 데이터를 수집해 분석하는 시스템을 제안하였다. 위치 측정을 위해 Wifi기반 Fingerprinting 기술을 통해 라디오 맵을 구축하였으며 이를 통해 실제 교내 도서관의 위치 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 도서관 이용 빈도가 높은 시간과 장소를 기준으로 이루어졌으며 시간과 장소간의 상관관계를 확인하였다.
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 사용자의 위치 정보를 기반으로 응용서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 각광 받고 있다. 그 중 실내 위치 정보 수집을 위한 방법 중 하나로 비콘을 사용하고 있다. 비콘을 이용하여 실내공간에서 사용자의 위치를 계산하는 방법은 비콘과 단말기와의 거리를 측정하고, 측위 알고리즘을 적용하여 단말기의 위치를 계산하는 것이다. 하지만 비콘이 단말기와의 거리를 측정하는데 사용하는 RSSI는 주변 환경에 영향을 많이 받아 측정 시 오차가 발생한다. 따라서 정확한 실내 측위를 위해서는 불안정한 RSSI를 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 RSSI의 오차 범위를 평균필터와 칼만필터, 그리고 신호의 정확도 개선 과정을 통해 보정하고 그 결과를 제시한다.
최근 위치 기반 서비스는 실외에서 GPS와 같이 실외 위치 정보를 이용할 수 없는 실내의 서비스로 확대되고 있다. 이와 같이 BLE(Bluetooth Low Energy) iBeacon 기술의 발전과 더불어 실내 측위 시스템의 연구가 확대되고 있다. 그러나 측위를 위해 iBeacon과 단말의 거리정보로 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 무선 전파의 특성으로 인해 신호 감쇄 및 지연과 같은 왜곡된 정보의 발생이라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 신호의 신뢰성을 검증하기 위한 거리의 정보 검증 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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