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.
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.
최근, 스마트 기기의 발전과 더불어 스마트 단말을 이용한 지능형 실내 위치 인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 이때 실내 위치 측위 기술로서 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술이 관심을 받고 있다. 그러나 방대한 위치 정보를 수신하는 스마트 단말에서 수집된 위치 정보의 신뢰성을 확인할 수 있는 방법은 없다. 이는 신호 간섭 등의 이유로 실내 위치 정보의 신뢰성가 떨어지기 때문이다. 본 논문에서는 iBeacon의 위치 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 수집된 빅 데이터의 관리 기법을 제안한다.
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.
무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술은 저비용 및 정확성을 장점으로 갖는, 잘 알려진 실내 위치 인식 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 라디오 기반의 능동적 추적 시스템에서 다중 이동 객체의 위치 인식을 지원하는 추적 시스템을 제안한다. 이를 위해 능동적 추적 시스템에서의 다중 객체 위치 인식 기술 개발상 문제점을 분석하고 이를 해결하기 위한 저비용의 Adaptive Beaconing 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 이용한 추적 시스템을 구현한 후, 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 다중 객체 위치 추적을 위한 알고리즘의 이론적 특성을 분석하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.959-966
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2015
본 논문에서는 Walsh code를 이용하여 중첩된 Light emitting diode(LED) 송신신호들을 수신부에서 각각의 LED 송신신호로 식별하고 조명의 깜박임 현상을 제거할 수 있는 Manchester code 기반 가시광 통신 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 고정된 LED 광원의 위치정보들과 수신부에서 그들로부터 수신된 신호들을 람버시안 방사 특성과 삼변 측량법을 이용하여 수신부의 상대적인 위치를 추정할 수 있다. 제안한 논문의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명을 설치한 $6{\times}6{\times}1.5m^3$의 실내 공간에서 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 중첩된 송신신호들은 수신부에서 분리가 가능하고 측위 오차는 최대 0.2977 m, 평균 오차 0.0536 m로 정밀한 위치 인식이 가능하였다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
실내에서의 위치기반 서비스를 위한 실내 위치 인식 기술에 대한 연구가 활발하다. 음향 신호와 TDOA 기술을 기반으로 하는 3차원 위치 인식 시스템에 있어서, 마이크 센서의 개수와 배열 위치에 따라 추정된 위치의 오차 특성이 달라지므로, 본 논문에서는 마이크 센서의 배열과 측정된 거리 차이값의 오차 크기에 따른 추정 위치의 오차를 DOP로 분석하고, 그 추정 위치 오차 패턴과 추정 위치 오차값을 고려하여 최적의 마이크 배열을 결정하는 방법에 대해서 연구하였다.
본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.
본 논문은 LED-ID기반 실내 위치인식을 위해 LED-ID 정보에 부가정보를 결합하는 Optical Correlation에 관한연구로 변조시에는 위치정보를 대역 확산하여 LED-ID정보에 결합하고 복조시에는 자기상관을 통하여 데이터를 복원한다. 이 과정에서 LED-ID정보와 부가정보간의 저간섭을 위해 확산코드 수열 알고리즘이 적용된 Optical Correlation을 연구하였다. 부가정보를 송출시 LED-ID정보와의 간섭완화를 위해 확산코드를 사용하였으며, 최종 송신된 신호에서 부가정보데이터는 자기 상관을 통해 확인하였다. 또한 명확한 부가정보데이터 복원을 위한 Optical Correlation을 설계하여 구현하였고 모의실험을 통해 부가정보의 신호 크기에 따른 비트 에러율 성능을 도출하였다. 시스템의 유용성 입증을 위해서는 제안된 LED-ID기반 실내 위치인식을 위한 Optical Correlation 시뮬레이터를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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