최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.
본 연구는 경골목조벽체의 구조적 안전성을 위협하고 주거환경을 열악하게 하는 벽체 내 수분축적을 감소시키기 위해 수행되었다. 이를 위해 벽체 구성 요소를 변화시켜 실험을 진행하였다. 벽체 구성요소는 방습지 및 공기층을 추가하였고, 이들의 변화에 따른 수분이동의 변화를 조사하기 위하여 실내외 온습도 차이가 뚜렷한 가혹조건에서 기본벽체와 제안벽체의 비교실험을 진행하였다. 실험결과 실내 측 방습지 추가로 방습성능을 높이는 것은 실내로부터의 수분이동 감소에 효과적으로 나타났지만 두 개의 방습지를 설치하는 경우 과도한 방습 성능이나 부적절한 위치선정으로 벽체의 내부의 상대습도를 높이는 것으로 나타났다. 공기층 추가는 환기 효과에 의해 벽체 내부에서 실외로 수분이동을 야기하였다. 공기층에 의해 실내로부터 벽체 내부로 유입되는 수분이동을 막을 대안을 찾는다면 환기에 의한 벽체 내 수분감소 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Wi-Fi환경에서 실내 위치추정의 성능 향상을 위해 이동 Wi-Fi 환경에서 핑거프린트 기반의 Difference Means를 이용한 실내 위치추정 알고리즘 (Algorithm using the Difference Means based on Fingerprint, DMFPA)을 제안하였다. 그리고 자체 개발한 실내 위치추정 시뮬레이터를 사용하여 제안한 DMFPA의 성능을 일반적인 핑거프린트 알고리즘 (OFPA), 가우시안 분포를 핑거프린트 알고리즘 (GDFPA)의 성능을 서로 비교하였다. 성능분석 항목은 각 참조구역에서의 평균위치추정 정확도, 발생된 오차의 평균오차 누적거리와 최대오차 누적거리, 그리고 평균측정시간으로 정의하였다.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
본 연구에서는 실내실험과 수치모의를 통해 식생대에서의 소류사 이동 및 하도 변화를 분석하였다. 실내시험에서 식생대의 영향을 검토하기 위해 아크릴 봉으로 제작한 인공 식생대를 실험수로에 설치하였으며, 유량 조건을 조정하여 유량변화에 따른 식생대에서의 소류사 이동 및 하도 변화를 검토하였다. 다음으로 실내실험과 동일한 조건을 2차원 수치 모형인 Nays2D모형에 적용하여 수치모의를 수행하고, 그 결과를 실내실험 결과와 비교하여 수치모형의 적용성을 검토하였다. 마지막으로 적용성을 검토한 수치모형을 적용하여 식생밀도의 변화에 따른 소류사 이동 및 하도의 변화를 검토하였다. 실내실험과 수치모형을 적용하여 유량변화에 따른 식생대에서의 소류사 이동 및 하도 변화를 검토한 결과, 두 적용 방법의 결과가 유사하게 나타났다. 유량이 증가함에 따라 상류에서 유입된 소류사가 식생대 내부에 퇴적되었으며, 식생대 반대편에는 흐름이 집중되어 침식이 발생하였다. 또한 시간이 지날수록 하류방향으로 침식범위가 증가하였다. 식생밀도의 변화에 따른 소류사 이동 및 하도의 변화를 검토한 결과, 식생대의 식생밀도가 증가할수록 상류에서 유입된 소류사가 식생대 내부에 퇴적되었다. 또한 식생밀도의 증가로 인하여 흐름이 식생대의 반대편으로 집중되어 식생대 반대편 하도의 침식이 발생하였다.
현재 대규모 실내공간이 증가하고 있고, 이에 따른 화재 등의 사고가 발생함에 따라 화재대피시스템과 같은 실시간 실내 응용에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 학문적 연구 또는 상업용 시스템에서 사용되는 화재모델이내 보행자 모델은 대부분 2D 기반의 CAD와 같은 파일구조를 기반으로 하고 있으며 가상데이터를 이용한 시뮬레이션에 초점을 두고 있다. 따라서 이들을 실내 센서 등을 이용한 실시간 시스템으로 구축하기 위해서는 몇 가지 문제점들이 해결되어야 한다. 우선, 실내공간의 의미 있는 관계정보를 포함하는 위상적인 3D 모델이 필요하다. 또한, 실내 센서들에 의해 감지된 보행자의 이동을 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 실시간 안내를 위해서는 실내데이터 구축에 공간 DBMS를 이용해야 한다. 본 연구에서는 실내보행자 모델에서 두 가지 개선점을 제시하고자 한다. 첫째는, 간단한 3D 실내 모델구축과 공간 DBMS와 연계된 보행자 시뮬레이터를 구현하는 과정을 제시한다. 둘째는, 보행자의 가시성(visibility)에 대한 영향이 반영된, 개선된 floor field 모델을 제안한다. 이와 같은 과정을 캠퍼스 건물에 적용하고 시뮬레이션을 수행하는 과정을 예시하였다.
이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.
무선 센서노드를 활용한 다양한 네트워크 설계 기술은 실생활의 각종 정보 수집에서부터 환경 모니터링까지 폭넓은 활용범위를 바탕으로 저전력 노드 설계 기술, 노드간 라우팅 프로토콜, 초소형 운영체제 및 미들웨어기술 등 관련 연구가 활발히 수행되고 있으며, 실내 센서네트워크에 분포된 노드의 절대위치를 측정하는 위치인식 시스템은 노드의 이동성, 다수성 그리고 환경의 제약성으로 인해 이를 보완할 시스템이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 고정 센서노드의 배치밀도에 따라 위치정보를 선별적으로 처리하는 위치데이터 처리기와 다중 위치데이터의 발생을 원천적으로 차단하는 노드간 라우팅 기법을 통해, 센서노드의 이동성과 다중성을 효과적으로 보완하는 실내 이동객체 위치인식 시스템을 설계하고 서비스 구현을 위한 센서네트워크 플랫폼을 제안한다.
이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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