• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.364-367
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• 2007

실내위치인식을 위한 플랫폼으로서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반으로 Zigbee/IEEE802.15.4표준을 따르는 CC2431(Chipcon, Norway)과 베이스스테이션노드를 결합하여 실내위치인식 시스템을 구현하였다. CC2431은 지정된 위치에서 자신의 현재위치를 전송해주는 레퍼런스노드와 인접해있는 레퍼런스노드들의 현재위치(X, Y좌표)와 RSSI값을 수신받아 내장된 Location Engine에서 자신의 현재위치를 계산하여 베이스스테이션노드로 전송해주는 블라인드노드로 구성이 되어있다. 베이스스테이션노드는 블라인드노드의 현재위치를 전송받아서 PC로 데이터를 넘겨주기 위한 게이트웨이로 사용하였으며 서버측의 원격지뿐만 아니라 외부에서도 블라인드노드의 현재위치를 실시간으로 확인할 수가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.84-89
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• 2009

핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.448-450
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 맥락 인지 응용들은 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해 위치 정보를 활용한다. 그러나 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 환경이 사용자의 위치를 파악함으로 프라이버시 문제가 야기 된다 또한 더욱 지능화된 서비스를 제공하기 위해 위치 정보와 더불어 방위 정보 인식의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 사용자나 대상물의 방위를 알기 위해서 기존의 ubiTrack의 수신기에 두개의 적외선 수신기 소자를 부착한다. 두개의 적외선 수신 소자는 각각의 위치를 측정하고 각각의 위치로 부터 사용자나 대상물의 위치와 더불어 방위, 크기를 인식한다. 또한 대상물에 부착되어 있는 수신기가 대상물의 위치를 환경에 일정한 시간을 간격으로 환경에 알려 주도록 하여 사용자의 프라이버시 침범되지 않는 상태에서 사용자와 대상물의 위치 및 방위 정보를 제공한다. 실험 결과 제안된 방법은 홈 환경 내에서 여러 대상물의 방위를 10도 안팎의 오차를 가지고 인식하였다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 여러 맥락 인지 서비스와 연동하여 사용자의 의도를 반영한 절러 LBS에 쉽게 응용이 될 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제16권4호
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• pp.455-465
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• 2008

증강현실은 지리정보의 가시화 특히 현장에서의 직접적인 가시화에 있어 매우 높은 잠재력이 있다. 하지만 현재까지의 대부분의 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 정확한 위치를 파악하기 위해 GPS 또는 범용적으로 쓰이는 마커를 현장에 붙이는 등의 방식을 사용되었다. 물론 최근의 연구에서 마커없는 환경을 지향하고 있으나 대부분 연구실 또는 제어 환경으로 사용이 제한되어 있다. 특히 실내의 경우 GPS를 사용할 수 없기 때문에 새로운 위치파악기술이 더욱 절실하다. 최근 활발히 활용되고 있는 무선(RF)기반의 실내 위치확인 및 내비게이션 기술 역시 대량의 센서와 인식기를 설치한다는 점에서 그 실용성이 의문이다. 본 연구에서는 단일카메라기반의 SLAM 알고리듬을 이용하여 특수한 하드웨어 없이 카메라만으로 실내 위치 확인 및 내비게이션이 가능한 알고리듬을 제시하였으며, 동시에 확인된 위치에서 증강현실을 통한 정보의 가시화가 가능하도록 구현 하였다. 향후 본 연구가 목표하고 있는 실내외 seamless 연동형 u-GIS 시스템의 기본 기능으로 활용 될 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.85-91
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• 2013

실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권8C호
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• pp.814-821
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• 2009

초광대역 방식의 실내 무선 위치인식 추정에서 비 가시거리 환경으로 인한 불규칙한 신호 도착시간 또는 클러스터화 된 다중경로 성분들의 겹침으로 인해, 도착시간 매개변수 추정 기법들은 합리적인 도착시간 (TOA) 매개변수를 얻는데 어려움을 가진다. 이 문제를 극복하고 우수한 성능의 초광대역 실내 우선 위치인식 추정을 달성하기 위해 종래 추정 기법과 다르고 클리스터 문제에 영향을 거이 받지 않는 강인한 TOA 매개변수 추정 기법과 초광대역 신호 모형을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안 모형과 추정기법의 타당성을 검증하고 추정오차의 성능도 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1295-1302
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• 2010

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.286-288
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• 2006

영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.662-664
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• 2012

실내 서비스로봇이 빠르고 정확하게 업무를 수행하기 위해 위치인식과 물체인식은 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실내 서비스로봇의 물체인식 성능을 객관적으로 비교 평가를 할 수 있도록 Sejong OFEX 데이터베이스를 구성하였고 이에 대하여 기술하고자 한다. 2009년에 제작되어 제공되었던 OFEX 1.0의 취약점을 보완한 OFEX 2.0를 소개하고 있다. OFEX 2.0에서는 OFEX 1.0과 같은 환경 조건을 이용하여 촬영을 하였지만 물체를 6가지로 증가시키고, 복잡배경 영상을 추가하였다. 또한 기존에는 없던 복합조건 영상을 제작하여 제공한다. OFEX 2.0을 이용하여 물체인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교 및 새로운 물체인식 방법의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-63
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• 2014

본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.