비콘 서비스란 가까운 범위 안에 있는 사용자 위치를 찾아 메시지 전송, 모바일 결제 등을 가능하게 하는 스마트폰 근거리통신 서비스로, O2O 실현에 핵심적인 역할을 담당한다. 비콘을 활용하면 사물과 상황인식, 콘텐츠 푸시, 실내위치 측위, 자동체크인, 지오펜스 등 다양한 서비스 제공이 가능하다. 본 연구에서는 비콘을 활용하여 출석을 체크하는 자동 출석 시스템을 구현하였다. 자동 출석 시스템에서는 사용자가 강의실에 들어오는 것을 인식하여 출석 검사를 하며, 이 자료를 인터넷을 통하여 데이터베이스에 저장한다. 다양한 강의를 구별할 수 있으며, 들어온 시간, 나간 시간 등의 검사가 가능하며, 이를 좀 더 보완한다면 상황인식 시스템으로써 다양한 서비스와 연계시킬 수 있다.
UWB 표준인 IEEE 802.15.3a 채널의 무선 통신 시스템 환경에서 채널에 적합하고 추정 정확도가 우수한 신호 도착 방향(AOA) 매개변수 추정 기반의 실내 무선 위치인식 알고리즘을 위한 평균가중 AOA 추정기법을 제안한다. AOA 매개 변수 추정을 위한 IEEE 802.15.3a 기반의 초광대역 신호 모형을 설정하고, 종래 추정 기법보다 추정 정확도가 우수한 평균가중 기반의 다중신호 분류 기법들을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, IEEE 802.15.3a 채널이 포함한 실내 무선 위치인식 시스템 환경을 구축하고, 제안한 AOA 추정 방식을 통해 종래 방식 보다 우수한 추정 결과를 보인다.
RFID 기술은 리더와 태그( Tag)라는 장치를 이용하여 정보를 인식하는 기술로 현재 대중교통 및 고속도로 하이패스 등에 사용되고 있다. 본 논문에서는 RFID 기술을 응용해 실내에서 물체의 위치를 추적하는 시스템을 설계하고자 한다. 대표적인 위치추적 시스템인 GPS는 비가 오거나 실내 공간 또는 지하에서는 효율이 좋지 않고 오차가 커지는 단점이 있다. 제안된 RFID 실험은 실내에서 배치된 물체의 이동에 따른 신호의 변화를 시뮬레이션 하고 실제 실험과 비교하여 위치추적에 필요한 데이터를 산출한 후 그 데이터를 근거로 이동경로와 오차를 분석하여 향후 추적시스템에 필요한 자료를 제공한다. 위치 추적에 필요한 시뮬레이션은 실제 물체의 이동 경로를 분석하여 수행하였고 실제 실험에서는 RFID 기술을 이용하여 실내 곳곳에 리더를 설치한 환경에서 위치를 알고자 하는 물체에 태그를 장착시키고 이동시킨 후 실험 장비에서 얻어낸 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는 획득한 데이터를 분석하여 향후 실내 위치 추적이 필요한 시스템에 활용될 수 있도록 관련 분석값을 제시하였다. RFID를 통한 위치 파악 데이터는 위치에 따른 태그 판별 결과를 보여주며 분석된 데이터는 추후 실내 위치 파악 연구에 활용될 것으로 기대된다.
최근 스마트 기기의 활용 요구 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중심을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 노드만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.647-654
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2016
수신된 신호세기강도(RSSI)를 이용한 가시광통신기반 실내위치인식은 다른 무선 통신 위치인식 기법에 비해 정확성이 높기 때문에 많이 연구되고 있다. 하지만 수신기의 기울기와 방위에 따라 RSSI가 변할 수 있기 때문에 동일한 위치에서 수신된 신호조차도 큰 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기의 기울기 변화에 의해 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가우스-뉴턴(Gauss-Newton) 기법을 적용한 가시광통신기반 3차원 실내위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 수신된 RSSI를 선형 최소자승기법(LSM)을 적용하여 수신기의 초기 위치를 선정함으로써 연산량을 줄이고 수신기의 방위각과 기울기의 변화에 의하여 획득된 RSSI를 포함하는 3차원 비선형 모델에 가우스-뉴턴 기법을 사용하여 정확도를 개선하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명이 설치된 $6{\times}6{\times}3m^3$의 실내 공간에서 수신기의 기울기 및 방위각 변화에 따른 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법과 제안한 방법에 대한 오차를 비교 및 분석하였다. 실험결과 제안한 알고리즘 위치 정확도가 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법 대비 82.5% 개선되었다.
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.
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.
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.
본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크와 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 실내에서의 이동로봇에 위치를 인식하고 이를 바탕으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템 개발을 제안한다. 사용한 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 ZigBee 기반으로 위치 인식 엔진을 탑재하고 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호를 사용하여 노드간의 거리를 측정한다. 본 논문에서는 노드 간의 정확한 거리 정보를 얻고 이를 바탕으로 위치를 추정하기 위해 실험 입 출력 데이터를 가지고 퍼지 모델을 구하였고 거리의 오차를 수정하였다. 또한, RSSI 값의 부정확으로 인한 위치 인식의 오류를 보정하기 위해 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 이동로봇의 좌표를 구하고 이를 위치 좌표의 보정에 사용하여 위치 인식의 정확성을 개선하였다. 제안된 방법에 의한 위치 인식을 기반으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템을 개발하였다. 제안된 방법이 USN에 의해 추정된 위치 정보만을 사용하는 경우보다 정확하게 이동로봇의 위치를 추정하고 인터넷을 통한 원격 주행이 가능함을 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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