이동객체 색인에 관한 기존 연구는 실외 환경의 빠른 속도로 이동하는 많은 이동객체들을 대상으로 과거 궤적과 현재 위치 및 미래 위치를 검색하는 색인 기법들이었다. 그러나 쇼핑몰이나 대형 박물관과 같은 건물의 실내나 놀이동산과 같은 한정된 영역의 이동객체들은 실외 환경에서처럼 빠른 이동속도를 가지고 있지 않다. 또한 이동객체들의 이동하는 영역이 한정되어 있을 뿐만 아니라 최대 수용인원 등이 정해져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 실내 환경에 적합한 색인 기법으로 현재 그리고 미래 위치 질의 처리를 위한 공간색인과 시간 색인을 분리한 두 개의 색인 구조를 갖는 새로운 색인 기법과 가까운 미래 시간의 특정 영역에 있는 이동객체들의 수에 대한 질의응답을 위한 시공간 히스토그램을 구성하고, 적용하는 방법을 제안한다.
실내에서는 GPS 신호를 수신할 수 없으므로 자신의 위치를 알 수 없다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위하여 와이파이 엑세스 포인트(AP)를 이용한 실내 위치 정보 수집 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 AP를 이용한 이동체의 이동경로를 저장하는 시공간 데이터 모델 방법을 제안한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 활발하게 연구되고 있는 실점에서 상황인지 (Context Aware)에 의한 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)와 POI(Point of Interest) 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나 실외 위치 측위를 위한 GPS의 이용이 불가능한 실내 이동 환경에서는 사용자의 위치 변화 인지가 불가능하므로. 실내에서의 위치 기반 서비스를 위해서는 실내 환경에 적합한 위치측위 방식을 고려하여야 한다. 최근 물류 관리나 사용자 인증 등에 주로 사용되고 있는 RFID (Radio frequency IDentification)는 비접촉 인식 기술로서 위치 ID를 이용하여 실시간으로 실내의 위치 변화에 반응하도록 함으로써 실내 측위 시스템으로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 RFID를 이용해 실시간으로 위치 ID를 인지해 실내 위치 정보를 획득하고, XML 웹서비스와 벡터기반의 SVG를 이용하여 이동 클라이언트인 PDA에 사용자 위치정보를 적용한 실내 공간 정보 서비스 및 POI 서비스가 가능하도록 실내 위치 측위 시스템을 설계하고 구현하였다.
건축 기술이 발달하고 도시의 인구 집약도가 늘어남에 따라 도심의 대형 건물 또한 늘고 있다. 이에 따라 대형 건물 내부의 위치를 쉽게 파악하고 실내 정보를 쉽게 취득할 수 있는 여러 서비스들이 많이 제공되고 있는데 실내 내비게이션 및 실내지도서비스 등이 그 예이다. 이러한 서비스들이 제공되기 위해서 가장 기초가 되어야할 정보 중 하나는 실내 네트워크 정보이다. 건물의 실내 네트워크는 실내의 각 공간들의 연결 관계에 대한 정보를 제공하며 건물의 기하 정보와는 달리 위상적 특성을 가진다. 하지만 현재 이러한 실내 네트워크를 구축하기 위해서는 건물의 기하 정보를 뒷받침하여 계산하거나 사람이 직접 도면을 이용하여 구축해야 된다. 이는 단순한 건물일 경우에는 쉬운 작업일 수 있지만 복잡한 대형 건물에서는 그 구축이 힘들다. 이를 해소할 방안으로 본 논문에서는, 사람들의 실내 이동정보를 크라우드소싱 방법으로 건물의 실내 네트워크를 자동으로 생성하는 방법론을 제안한다. 수집된 보행자의 이동 데이터를 분석하여, 실내 네트워크를 추출하는 방식이다. 실내에서의 보행자 이동 데이터 수집에 대한 실내측위 환경이 잘 구축되어 있다면 본 방법론은 현실적이고 실질적인 건물의 실내 네트워크를 생성하는데 기여할 것이라 생각된다.
최근 실내 측위 기술을 이용한 다양한 서비스 제공을 위해 많은 위치 인식 기법이 연구되고 있다. 기존의 실내 위치 인식 기법은 사전에 획득한 맵 정보나 미리 구축한 기반 시설이 필요하거나, 추가 장비를 착용 및 부착해야 하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 내부센서를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 가속도 센서를 이용하여 이동여부를 파악하고, 사용자의 평균적인 이동속도와 방향센서를 이용하여 획득한 이동방향을 이용하여 위치를 추정한다. 제안한 시스템을 안드로이드 스마트폰에 구현하여 실험한 결과 약 ${\pm}75cm$ 이내의 오차에서 위치 인식이 가능함을 확인하였다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적시스템을 제안한다.
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.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파센서 모듈을 이용하여 실내 환경에 대한 기본적인 지도를 작성하고, 작성된 지도를 바탕으로 이동로봇의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 이동로봇은 실내 주행 중에 초음파센서로부터 얻어진 일반적인 거리정보를 가지고 격자지도를 작성한다. 작성된 지도를 바탕으로 다양한 형태와 불확실한 장애물을 표현하기에 적합한 확률적 표현을 이용한 몬테카를로 위치측정 기법을 사용하여 이동로봇의 위치를 측정한다. 제시된 방법을 이용하여 실내환경에서의 실험을 통하여 이동로봇의 위치를 측정하여 효율성을 평가한다.
자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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