국내외적으로 위치정보를 이용한 다양한 위치인식 기반의 지능시스템에 대해 활발한 연구가 진행되어 왔다. 대표적인 점대다점 통신 기반의 위치인식 기법은 TOA(Time Of Arrival)를 이용하여 위치를 인식하고자 하는 노드까지의 거리를 계산하고, 3개 노드들의 위치정보를 삼각측량법에 적용하여 고정노드의 위치를 인식하는 기법이다. 따라서 점대다점 통신 위치인식 기법은 사전에 시스템이 특정 공간에 설치되어 있어야 하는 점과 시스템 구축비용이 필요하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 점대다점 통신 위치인식 기법의 단점을 보완하기 위한 레인징 기반의 점대점 통신 위치인식 기법을 제시하고, 점대다점 기반의 통신 위치인식 기법에 대비한 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 실내 환경에서 레인징 기반의 점대다점과 점대점 통신 위치인식시스템을 각각 구축하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 점대점 위치인식을 적용한 기법이 기존의 점대다점 위치인식을 적용한 기법에 비해 위치인식 정밀도가 3배 이상 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 가스 센서들을 이용하여 실내 공기 질을 측정, 수집하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 센서 네트워크와 이를 효과적으로 사용자들에게 인식될 수 있도록 하기 위하여 빌딩 정보 모델링을 활용한 시스템을 제안한다. 기존 실내 공기질 모니터링 시스템은 휴대용 단말기 형태이거나 모니터 상으로 센서의 위치와 측정값을 보여주는 정도로서 사용자들이 쉽게 건물 내 공기질의 상태를 파악하는 것이 어려웠다. 따라서, 본 시스템에서 제안하는 방법은 건축물의 실내 공간을 모델링하고 실제 센서가 설치되어 있는 위치를 모델링 자료와 동기화시켜 사용자들이 직관적으로 실내 공기질을 모니터링할 수 있도록 하였다.
최근 유비쿼터스 네트워크 환경을 통해 새롭고 다양한 서비스가 개발되고 있다. 그 중, 위치기반 서비스(Location Based Services: LBS)는 GPS나 이동 통신망을 사용해 사용자나 사물의 위치를 파악하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 기술이다. 이 기술은 공공 안전 서비스나 위치 추적, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등에 적용되어 사용될 수 있다. 하지만 기존의 위치 기반 시스템은 실내 및 건물 밀집지역에서 위치 인식이 쉽지 않고 사용자의 위치 정보가 누출될 위험성이 있다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이동 통신망과 무선 근거리 통신망에서 동작하는 이동 에이전트를 이용하여 위치기반 서비스를 구성하였다. 본 기법은 Hybrid Peer to Peer 방식을 이용하여 건물 밀집 지역이나 지하, 실내에서도 정확한 위치측정이 가능하고 개인의 위치 정보도 노출되지 않으며, 나아가 개인 이동 단말기의 상황 인식 컴퓨팅(Context-Aware Computing) 환경 구축에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대 된다.
유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.
최근 서비스 패러다임이 언제나 같은 서비스를 제공하는 수동적 형태의 서비스에서 현재의 상황에 맞게 (context-aware) 서비스를 제공하는 능동적 형태의 서비스로 변화하고 있다. 이때 현재 상황(context) 중에서 가장 중요한 정보가 위치정보이다. 따라서 효율적이면서도 정밀한 실내 위치인식 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구팀은 이러한 위치인식의 요구사항을 만족시키기 위해 WSN(Wireless Sensor Network)을 이용한 위치인식 시스템을 제안한 바 있다. 하지만 기존 방법은 높은 효율성에 비해 위치인식의 정밀도가 낮은 단점이 있었다. 본 연구에서는 기존에 제안한 위치인식 프로토콜의 단점을 보완하기 위해 fingerprint 중첩을 사용하여 보다 높은 정밀도를 가지는 위치인식 방법을 제안한다. 기존 LIDx 프로토콜과 제안한 방법을 병행함으로써 효율적이면서도 정밀한 위치 인식형 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황인식 서비스를 위한 핵심 기술로 실내 위치인식 기술이 주목받고 있다. 기존에 연구된 크리켓은 비중앙집중형 구조로 설계되어 사용자의 프라이버시를 보호하고, 확장, 유지관리가 용이하며, 하드웨어 비용이 저렴한 잇점이 있다. 이 논문에서는 RF와 초음파신호 사이의 TDOA에 기반한 크리켓 시스템보다 개선된 실내 측위시스템을 설계하였다. RF 메시지를 전송하기 위하여 ISM 대역인 2.4GHz 주파수를 사용하였다. 비콘에서 RF와 초음파를 전송하는 빈도(Beaconing frequency)는 채널 이용률을 높이기 위해 2배 높였다. 초음파 펄스 지속시간은 초음파 신호의 거리를 증가시키면서 최적화 시켰다. 또한 위치좌표를 계산하는 기능을 리스너에 내장시켰다. 실험결과 위치 업데이트율과 위치 정확도는 향상되었다.
본 논문에서는 기존 실내 위치인식 시스템들이 가지는 신호 간섭과 측위 오차 등 제한점들을 최소화하고자, 전파 가시성이 뛰어나고 정밀 측위가 가능한 스마트 LED 기반 측위 시스템을 구성하여 실내 위치인식 정밀도를 개선하고자 한다. 이를 위해 스마트 LED의 SMPS 보드에 IEEE 802.4 Zigbee 모듈을 탑재하고 이동체 태그로부터 RSSI와 LQI 신호를 수신하여 게이트웨이를 통해 측위 서버로 전달하는 시스템을 구성하였다. 실험을 위해 게이트웨이, 스마트 LED 모듈 등 필요한 하드웨어는 별도로 설계하였으며, 외부 현장 사무실에서 시스템 구성 후 실험을 진행하였다. 스마트 LED에서 수신되는 이동체의 신호와 함께, 방향 센서로부터 획득한 이동체의 벡터 값을 전달하여 측위 서버에서 복합연산을 수행한 결과, 측위 오차가 70cm 이내로 이루어짐을 확인하였다. 이 결과는 기존 근거리 무선통신 기반 시스템보다 측위오차가 대폭 개선된 결과로서, 상용화 제품을 구현할 수 있는 수준을 보여준 것이라 할 수 있다. 또한, 본 실험 결과를 기반으로, 향후 신호 간섭이 상존하는 다양한 환경에서 시스템 성능을 튜닝할 경우, 신규 LED 설치 건물에서 위치 측위용으로 다양한 응용으로 사용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 적용이 가능한 위치인식 기술에 관하여 고찰하고 실내 고정밀 무선측위와 1Mbps급의 통신 기능을 동시에 제공하는 위치인식 WPAN 표준인 IEEE 802.15.4a IR UWB 기술에 대해 살펴보았다. 또한, IR UWB 시스템의 위치인식 시스템 구현을 위한 송신단 구성을 통하여 시스템 구조 및 전송 펄스의 특성을 분석하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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