모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.
최근 사용자의 위치를 인식하여 이루어지는 다양한 서비스가 근거리 무선통신기술들에 초점이 맞춰지고 있다. 그 중 비콘이 차세대 기술로 주목을 받고 있다. 비콘은 블루투스 및 인간이 들을 수 없는 비가청영역의 주파수를 활용하여 단말과 정보를 주고받는 단말로서, 최근 애플 iBeacon처럼 저전력 블루투스(BLE; bluetooth low energy) 기반의 비콘이 주류로 부상하는 양상을 보이고 있다. 비콘을 활용한 서비스는 기본적은 실내 특정 장소에 단말을 설치한다. 사용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스들이 주목 받기 시작했다. 실내공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 구축 및 제공되기 위해서는 실내공간에 대한 지도, 이동경로 등 다양한 형태의 정보를 구축하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 실내 위치 측위를 위해 특정 장소에서 비콘의 신호세기를 다르게 하여 측정 및 분석하였다.
실내공간은 공간정보 서비스의 새로운 대상이다. 최근 실내공간 측위 기술의 발달과 스마트폰 등 이동기기의 보편화로 실내공간도 위치기반 서비스와 같은 서비스가 가능하여지고 있다. 따라서 실내공간 정보의 교환 및 공유를 위한 표준화도 중요한 요구사항으로 떠오르고 있다. 이러한 배경에서 국제공간정보 표준화기구인 OGC에서는 실내공간정보 표준인 IndoorGML 표준화 작업반을 2012년에 조직하고 2013년 9월 표준화를 목적으로 현재 작업 중이다. IndoorGML은 특히 실내공간의 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 가장 기초가 되는 네트워크 위상을 표현하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 첫 번째로 현재 표준화되고 있는 IndoorGML의 기본 개념을 설명한다. 두 번째로 IndoorGML의 모델의 구체적 사항을 살펴보고, 세 번째 간단한 응용 사례를 제시한다.
최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 기본적인 신호만을 이용하면 신호 간섭 등의 다양한 이유로 신뢰할 수 없는 신호 데이터로 인해 실내 위치 정보의 신뢰도는 현격히 낮아지게 된다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 유전 연산을 통해 효과적이고 신뢰도 높은 위치 정보를 얻는 기법을 제안한다.
Increasing size and complexity of indoor structures have led to much more complication in the spatial cognition and situational awareness. Contrary to outdoor environments, occupants have limited information regarding the indoor space syntax in terms of architectural and semantic information as well as how they interact with their surroundings. The availability of such information could give conveniences to both users and managers in various aspects. In order to visualize the exact location of rooms and utilities in 3D, many studies and projects have utilized BIM models because of its promising value of representing building components. In fact, the application of BIM provides definitive spatial indoor data and creates services for indoor space management and navigation. Therefore, this paper aims to provide an overview of practices on BIM-based indoor spatial information implementation and location-based services. It is expected that enabling of technologies, data-rich content and accessibility of information products will accelerate the growth of the spatially-related markets in various fields.
이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.
최근 고령화에 따른 치매 환자 증가 추세로 인해 실내 치매 환자 케어 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 비콘과 센서를 이용한 치매 환자의 배회 방지 및 위험 장소 접근 알림 시스템을 개발하였다. 치매 환자의 실내 위치를 추적하기 위해 비콘을 실내 곳곳에 부착하고, 치매 환자의 위험 행동을 감지하기 위해 센서를 위험지역에 설치한다. 스마트폰을 사용하여 비콘 신호를 측정하고 측정된 비콘 신호를 사용하여 치매 환자의 위치를 계산하여 치매 환자가 위험에 처했다고 판단되면 이를 간병인에게 알린다. 위 시스템을 통해 간병인의 부담을 덜고, 간병 비용을 절약할 수 있다.
최근, 스마트 기기의 발전과 더불어 스마트 단말을 이용한 지능형 실내 위치 인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 이때 실내 위치 측위 기술로서 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술이 관심을 받고 있다. 그러나 방대한 위치 정보를 수신하는 스마트 단말에서 수집된 위치 정보의 신뢰성을 확인할 수 있는 방법은 없다. 이는 신호 간섭 등의 이유로 실내 위치 정보의 신뢰성가 떨어지기 때문이다. 본 논문에서는 iBeacon의 위치 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 수집된 빅 데이터의 관리 기법을 제안한다.
최근 무인 항공 기술의 발전과 함께 드론의 상업적 활용이 가속화되고 있다. 산업계 및 학계에서는 인공지능, 사물인터넷 등 지능정보기술을 활용하여 드론 응용에 자율 비행을 적용하고자 노력하고 있지만 해결되지 못한 문제들이 산적해 있다. 그러므로 완전 자율 비행은 아니지만, 드론 조종에 경험이 없는 비전문가도 드론을 용이하게 조정할 수 있는 반자동 방식의 비행 제어를 채택한 드론 응용이 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실내환경에서 정찰 임무 수행을 위한 반자동 비행 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교차로 지점마다 사용자에게 이동 방향을 선택할 기회를 제공하고 교차로 간 일정한 속도 및 벽면과의 일정한 간격으로 자율비행하도록 제어한다. 또한, 실내 측위 기술인 ORB-SLAM 알고리즘을 이용하여 드론이 실내 공간 및 자신의 위치를 파악하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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