본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 Weighted Cenrtoid Localization(WCL) 알고리즘을 적용하여, 고정 노드 (Anchors) 사이의 측정된 수신 신호 강도(RSSI)로 Zigbee 실내 위치 인식 시스템을 구현하였다. 센서 노드의 위치는 RSSI에 의해 선택된 가상 고정 노드에 WCL을 적용하여 결정한다. WCL에서 부여하는 가중치는 고정 노드와 RSSI 센서 노드 위치의 거리에 대한 함수이며, 고정 노드 간의 측정된 RSSI 값으로 구한다. 고정 노드 간의 RSSI로 가상 고정 노드를 이용한 WCL은 기존의 방식에서 사용되는 고정 노드의 수를 줄이고, 측정 대상의 위치 정확도를 측정된 RSSI 값만으로 추정한 위치보다 7.8% 향상되는 것을 확인 하였다.
렌티큘러 위치기반 시스템은 지상 및 실외중심의 지역, 건물, 선박, 지하 등 실내에 있는 사용자가 스스로 자신의 위치를 실시간으로 알릴 수 있는 위치정보 기술이다. 본 논문에서는 이전의 실내 위치 인식기술의 한계성과 문제점을 분석하고, 이용자 중심의 위치서비스 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌티큘러 스티커, 데이터베이스(DB) 수집 및 분석기술, 측위시스템으로 구성되어 있고, 측위오차기반 서비스를 실행하기 위한 기반 인프라로 활용될 수 있을 것이며, 실내 렌티큘러를 이용한 위치기반시스템 개발을 통하여 사용자 중심의 측위 정확도 향상뿐만 아니라, 각종 재난안전 상황에서 신속한 구조활동에 사용자 중심의 위치기반 시스템으로 활용할 수 있을 것이다.
유비쿼터스 네트워크 시대가 도래함에 따라 위치인식 기반 응용 서비스 요구 증대에 따른 위치인식 무선 개인영역 네트워크(WPAN) 시스템이 주목을 받고 있다. 특히 초광대역(UWB) 기술은 저비용, 저소비 전력으로 통신뿐만 아니라 실내나 음영지역에서 수십 cm급 이내의 정밀한 위치인식/추적 기능을 줄 수 있어, 유비쿼터스 홈을 구축하기위한 핵심 기술로 인식되고 있으며, 저속 위치인식 WPAN 표준인 IEEE 802.15.4a의 물리계층(PHY)으로 채택되었다. 본 원고에서는 위치인식 UWB 기술과 관련한 IEEE802.15.4a 표준화 현황과 기술 동향에 대해서 살펴보고자 한다.
현재 무선 통신기술의 발전으로 위치기반 서비스 및 위치 인식의 중요성이 증가하는 추세이다. 여러 위치 인식 기법 중에서 삼변측량 기법이 대표적이다. 그러나 삼변측량 기법에서는 장애물이나 실내 주변 환경의 변화로 인하여 거리 오차가 발생하면 정확한 위치 인식을 할 수 없다. 위치 인식을 향상시키는 기존 삼변 측량 인식 기법에 대한 연구가 많이 있었지만, 삼변측량 위치인식 기법에 대한 체계적인 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 기존의 삼변측량 위치인식 기법들을 분석하고, 거리오차로 인해 위치 인식의 오차를 줄이는 기법들을 평가하였다.
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.
실내 위치 인식 기술은 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 대표적인 기술로는 Wi-Fi 기반 위치 인식과 Bluetooth Low Energy 기반의 위치 인식이 있다. 하지만 Bluetooth Low Energy는 10m 거리 밖에선 오차가 많아지고 정밀도가 낮아지는 특성으로 인해 Wi-Fi가 보편화되었다. 본 논문에서는 핑거프린팅 기법을 이용하였을 때 Wi-Fi와 Bluetooth Low Energy의 위치 인식 기술의 성능 분석을 목적으로 기술되었다.
최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.
사물인터넷이 대중화되면서 주차장에도 사물인터넷 환경을 구축해 이용객이 주차한 차량의 위치 식별 및 주차 위치 안내 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 기존 시스템들은 차량을 식별하기 위해 식별 장치를 차량에 부착하거나 이용객이 소지하는 방법 또는 고화질 카메라를 이용하여 주차된 차량의 번호판을 인식하는 방법 등을 이용하고 있다. 하지만 이 방법들은 이용 방법과 비용 측면에서 아쉬운 면을 보였다. 본 논문에서는 초음파 센서와 블루투스 통신을 이용한 스마트 실내 주차장 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 주차공간에 설치된 주차장 센서 모트의 초음파센서를 이용하여 차량의 점령을 판단하고 블루투스의 RSSI를 이용하여 주차된 차량의 위치 식별이 가능하다. 또한 블루투스 RSSI를 이용한 실시간 실내 위치 인식을 통해 주차된 차량까지의 길 안내 서비스가 가능하다. 시스템의 성능평가를 위해 주차된 차량의 위치 인식률과 RSSI를 변환해 얻은 거리의 정확도를 측정하였다.
이 논문은 RFID를 이용한 무선 위치 인식 기술에 대한 것이다. 데이터의 RF 분석에 의한 수신된 신호의 강도로써 위치를 파악하고 위치 특성을 이해하는 실험을 하였다. 이 실험 시스템은 외부 환경 요인을 고려한 상태에서 5000대의 단말기를 이용하여 연구하였다. 이 위치 서비스는 특히 구매, 물류, 제조와 같은 일반산업, 자동조명/공조연동, 주차장 GATE 연동 서비스 등과 같은 많은 산업에서 이용될 것이다. 이 기술의 최적 솔루션은 일상생활의 지능형 정보가 필요하는 데이터의 저장과 접촉 비접촉에 토대를 둔 스마트 카드(전화카드, 은행카드..)등에도 이용될 것이다. 실내 위치 실험 방법은 서비스 및 추정된 위치 데이터를 이용한다. 이 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, Active RFID의 위치인식 시스템 설치 운영의 효율성과 둘째, 실내 무선위치 시스템의 추후 지능형 정보가 필요하는 여러 분야에서의 적용 가능성실험에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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