Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.
WPAN에서는 해상도가 높은 UWB 신호를 사용하여 노드 간의 거리를 추정하고 이로부터 이동노드의 위치를 추정한다. 비동기 거리추정 방식은 고정노드와 이동노드 간에 비동기 상태에서 노드간의 거리를 추정하는 바 각 노드 국부클럭의 주파수 차이에 의한 영향이 심각하다. 고속 UWB에서는 각 노드 국부클럭의 주파수 차이에 의한 영향을 감소시키기 위하여 비동기 TWR 방식을 연속으로 수행하고, 상대주파수 편이 보상방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 고속 UWB의 상대주파수 편이 보상 수식을 완성하고, 이를 적용하는데 대한 문제점을 분석하고, 정확한 주파수편이 보상 방안을 제안한다. 거리추정 방식은 원래의 TWR, 상대주파수 편이 보상 및 정확한 주파수 편이 보상 방식에 의한 TWR에 대하여 시뮬레이션으로 성능을 분석하였다. 상대주파수편이 방식과 정확한 주파수편이 방식은 잡음이 없는 상태에서는 유사한 성능을 나타내었다. 제안된 정확한 주파수 편이 방식은 SNR이 열악한 환경에서 상대주파수 편이 보상 방식보다 정확한 거리를 추정하는 것을 확인하였다.
연구목적: 대부분의 재난정보 시스템은 비장애인 중심이므로 재난대처능력이 상대적으로 취약한 장애인·노인·어린이 등 안전취약계층을 고려한 재난정보 전달 체계는 부족한 것이 현실이다. 장애인과 노인의 안전취약특성을 고려하여 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하는데 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보화의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 재난 대응을 위한 맞춤형 재난정보 서비스를 구축하여 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 재난경보 전파 모델과 대피지원 모델이며, 장애인과 노인의 재난 상황 발생 시 행동특성을 반영하여 개발하였다. 재난정보 전파 모델은 IoT 기술을 이용하여 수집된 재난상황을 전파하며, 대피지원 모델은 지구자기장 기반의 측위기술을 활용하여 사용자의 실내위치를 파악하고 실내 대피경로 데이터를 기반으로 한 경로안내 등 안전취약계층의 행동특성을 반영한 맞춤형 서비스 제공을 통해 안전하게 대피할 수 있도록 도움을 주게 된다. 연구결과: 시범모델 실증은 실제 사용자를 대상으로 개발된 서비스를 사용해보도록하여 사용자 입장에서 대피경로 안내의 적합성, 서비스의 만족도 등 실내위치 정확도에 대한 효율성 등 정성적인 평가를 도출하였다. 결론: 모델 실증을 위하여 모바일 앱 안전취약계층을 위한 재난정보와 대피지원 서비스를 구축하였다. 재난상황을 화재상황으로 한정하여 장애우와 관련 분야 전문가를 통해 실증하였다. 재난정보전달과 대피지원의 적절성에서 "만족" 평가를 받았으며 시범모델의 특성상 기능 만족도와 사용자 UI는 "보통"으로 평가되었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 재난정보 및 대피지원 서비스는 안전취약계층에게 재난대피 골드타임을 놓치지 않고 보다 신속한 재난대피를 지원하는 것으로 평가되었다.
최근 정부에서는 녹색성장 패러다임에 따른 대중교통 중심의 교통체계 변환을 모색하고 있으며 이에 따라 교통연계 환승 체계의 효율성 향상을 위해 대규모 복합환승센터 구축사업을 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 운영 중인 김포공항, 사당역, 광명역 등 중소규모의 환승센터 이용자들의 설문결과 밀집된 시설 및 혼재된 교통수단으로 인해 대중교통 환승에 많은 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 새로 구축될 대규모 복합환승센터의 경우 다양한 대중교통의 연계와 여러가지 상업 및 문화 시설의 복합화로 인해 이용자들에게 좀 더 명확하고 효율적인 정보제공이 필요한 것으로 지적되고 있다. 급속한 IT기술의 발달로 실내외 위치측위 및 모바일 기반 정보제공 등의 기술은 이용자들이 원하는 여러 가지 교통정보를 제공할 수 있으나 복합환승센터에서 교통수단과 연계환승시설을 통합하여 개인별 맞춤형 정보화 수준으로는 제공되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 복합환승센터의 대규모 공간적 범위에서 이용자들에게 환승과 관련된 정보를 위치기반 시설정보, 경로안내 등과 융합하여 맞춤형으로 서비스를 제공하기 위한 통합운영시스템의 구축방안을 제안한다. 이를 위해 국내외 환승센터 이용현황과 정보제공서비스를 분석한 후 복합환승센터의 통합운영시스템 구축을 위한 서비스정의, 서브시스템 도출 및 관련 기술을 정의하고 이를 김포공항 국내선 테스트베드에 적용한 예를 제시한다.
최근 사물인터넷의 핵심으로 비콘(Beacon)이 주목받고 있다. 사물인터넷 관련 통신기술 중 가장 빠르게 확산되고 있는 기술이기도 한다. 비콘은 사용자의 위치를 파악해 맞춤형으로 정보를 제공하는 데이터 통신 기술이다. 저전력 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy) 기술을 이용하여 사람이랑 사물 등의 위치를 파악한다. 비접촉 방식에다 최대 70m 내에서 통신이 가능하다는 점 때문에 NFC보다 더 관심을 받고 있다. 비콘은 현재 쿠폰 안내, 제품 정보 제공 등의 광고 플랫폼으로 이용하거나, 실내 측위 서비스로도 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 비콘이 사물인터넷에서 어떻게 활용되고 있는지 활용 사례에 대해서 소개 및 분석하였다. 비콘이 스마트 폰에서 벗어나 구글 글래스 및 스마트 워치 등의 웨어러블 기기와 연동되어 사용될 날이 멀지 않았다. 향후 비콘이 어디까지 확장되어 사용될지 기대된다.
본 논문에서는 초음파 신호의 2차원 역추적 방법을 제안한다. 초음파 센서는 송수신 장치를 서로 쌍으로 이용하여 거리 측정 및 실내 위치 추적에 많은 연구가 되어 산업 분야에 쓰이고 있는 보편적인 기술이다. 본 논문에서는 초음파 신호를 수신기만 활용하여 임의의 초음파 송신 장치들의 신호원을 2차원 평면상으로 추적하는 방법을 제안한다. 초음파 신호를 추적하기 위해 수신기는 최소 3개를 이루어 신호를 수신한다. 3개의 수신기는 각각의 초음파 수신음의 도달 시간차를(Time Difference of Arrival, TDOA) 이용하여 방향 및 거리를 연산할 수 있다. 기존 초음파를 이용한 신호원 추적 방법은 송수신기가 쌍으로 이루어지거나 센서마다 독립적으로 설치가 되어야 하기 때문에 장치들의 시간 동기화가 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 초음파 수신기의 거리를 최소화하여 설치고 하나의 장치로 구성한다. 하나의 장치로 설치된 센서는 하나의 연산기로 처리하기에 시간 동기화 문제를 해결할 수 있다. 시간차 정확도를 올리기 위해 시간 분해능이 높은 고속 32비트 타이머를 사용하여 거리 및 방향을 빠르게 연산 및 추적할 수 있다.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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