현대의 사회에서 스마트 디바이스들의 발전은 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히, 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(LBS)들이 증가하고 있다. LBS는 기본적으로 GPS를 이용한 실외 위치 정보를 기반으로 네비게이션, 증강현실, 친구찾기 등과 같은 다양한 서비스들을 제공한다. 하지만, 대부분의 LBS 서비스들은 실내 환경에서 GPS의 음영지역과 허용오차가 크기 때문에 취약점을 드러내고 있다. 이러한 실내 위치 측위 기술을 지원하기 위해서 iBeacon이 제안되고 있다. iBeacon은 저전력 송신 기술을 가지고 있고, 설치가 용이하기 때문에 저비용으로 실내 위치를 측위 할 수 있다. iBeacon은 각 스마트 디바이스와의 연결이 손쉽기 때문에 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사용자가 스마트 디바이스들의 활용이 높아지고, 각 스마트 디바이스들의 활용 방법이 다르기 때문에 사용자는 다양한 스마트 디바이스를 활용한다. 따라서 본 논문은 iBeacon의 통신 범위내 스마트 디바이스들간의 연동을 통한 분실 방지 시스템을 제안한다.
시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.
시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.959-966
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2015
본 논문에서는 Walsh code를 이용하여 중첩된 Light emitting diode(LED) 송신신호들을 수신부에서 각각의 LED 송신신호로 식별하고 조명의 깜박임 현상을 제거할 수 있는 Manchester code 기반 가시광 통신 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 고정된 LED 광원의 위치정보들과 수신부에서 그들로부터 수신된 신호들을 람버시안 방사 특성과 삼변 측량법을 이용하여 수신부의 상대적인 위치를 추정할 수 있다. 제안한 논문의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명을 설치한 $6{\times}6{\times}1.5m^3$의 실내 공간에서 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 중첩된 송신신호들은 수신부에서 분리가 가능하고 측위 오차는 최대 0.2977 m, 평균 오차 0.0536 m로 정밀한 위치 인식이 가능하였다.
본 논문에서는 근접장 (near field) 실내측위환경에 적합한 도움정보가 필요 없는 도달각 기반 위치추정기법을 제안한다. 기존 도달각 기반 실내 위치추정기법은 청취자와 마이크 사이의 거리정보를 청취자와 마이크사이의 수신신호세기로 추정하고 이와 측정된 신호의 도달시간차를 이용해 위치를 추정한다. 하지만 수신선호세기는 실내구조 및 가구배치나 신호의 특성에 따라 많은 영향을 받으며, 이는 도달각 추정에 큰 오차를 야기한다. 본 논문에서는 청취자 거리정보 없이 위치를 알고 있는 3개 이상의 마이크에서 수신한 신호의 도달지연시간차이에 기반한 도달각 기반 위치추정기법을 제안하고, 그 성능을 근평균제곱오차의 누적분포함수로 보인다.
연구목적: 본 논문에서는 상설 네트워크가 없는 장소에 Internet of things (IoT) 기기를 활용하여 이를 부착하는 것만으로도 실내 위치를 추적할 수 있는 측위기법을 제안한다. 연구방법: 본 논문의 제안기법은 단순한 계산을 통해 대상의 위치를 추정할 수 있는 weighted centroid localization을 활용한다. 연구결과: 일반 건물의 상설 네트워크가 없는 지하 주차장에서 제안하는 기법을 활용하여 실험을 진행하였고, 실험한 결과로 $82.5m{\times}56.4m$ 지하 공간에서 약 10m 이내의 위치 정확도를 확인하였다. 결론: 본 논문의 제안기법은 주차장, 창고, 공장 등과 같이 상설 네트워크 인프라가 없는 장소에서도 재난, 응급, 군사 작전 등과 같이 신속한 위치 추적을 필요로 하는 상황에 적용 가능하다.
Beacon을 이용한 실내 재실 여부 결정 및 실내 측위 기술을 통해 다양한 실내 위치기반 서비스를 제공할 수 있다. 하지만, Beacon이 송출하는 BLE 신호는 다중 경로 페이딩 등의 문제로 인해 RSSI 값이 불안정하기 때문에 재실 여부 결정의 정확도를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 다양한 상황에서도 정확성을 보장하기 위해 강의실의 문이 열린 상태에서 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 기반으로 신호의 특성을 고려한 재실 여부 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVM 모델을 사용하며, 수신 신호 강도만을 사용한 결과에 비해 약 10% 정확도 향상을 보였다. 이 방법은 수신기 하나만으로도 재실 여부를 정확하게 판단할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법을 통해 정확도 높은 염가형 재실 여부 결정 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.
실내 위치 인식 기술은 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 대표적인 기술로는 Wi-Fi 기반 위치 인식과 Bluetooth Low Energy 기반의 위치 인식이 있다. 하지만 Bluetooth Low Energy는 10m 거리 밖에선 오차가 많아지고 정밀도가 낮아지는 특성으로 인해 Wi-Fi가 보편화되었다. 본 논문에서는 핑거프린팅 기법을 이용하였을 때 Wi-Fi와 Bluetooth Low Energy의 위치 인식 기술의 성능 분석을 목적으로 기술되었다.
무선 통신기술이 발전함에 따라 위치기반 서비스에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 그 중 저전력 블루투스 기술을 사용한 비콘(Beacon)은 실내 위치인식이 불가능한 GPS와 달리 실내에서도 측위가 가능하여 사용성이 주목 받고 있다. 그러나 비콘으로부터 수신되는 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 RSSI값을 기반으로 한 거리측정이 실제거리와의 오차가 크게 나타난다. 이에 따른 문제를 해결하기 위한 기존의 연구들이 존재하지만 평균적으로 10m이하의 거리에서 2m의 오차를 나타내고 있다. 본 연구에서는 RSSI의 오차를 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용하여 Raw Data를 전처리 한 후 산출된 Cleaned Data를 기반으로 각 거리단위에 최적화된 ANN(Artificial Neural Network)모델을 생성하여 거리를 측정하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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