본 고에서는 텔레매틱스/LBS용 실내외 연속측위를 위해 무선통신 기반 실내측위 및실외측위 기술에 대하여 동향을 분석한다. 위치기반서비스에서 측위기술은 핵심.기반기술로 오늘날 GPS가 그 중심을 차지하고 있지만 실내와 같은 음영지역에서는 새로운방식의 측위기술을 필요로 하고 있으며, 무선통신 인프라 기반의 측위 기술이 연구되어 오고 있다. 실외에서는 CDMA 기반 무선측위 기술, 실내에서는 WLAN, UWB, 적외선, 초음파, RFID 등의 인프라를 이용한 무선측위 기술이 연구되고 부분적으로 상용화되고 있다. 그러나 아직 실내외 연속측위를 위한 기술은 개념적으로 설계만 되고 있으며 상용화를 위한 기반기술이 연구중에 있다. 본 고에서는 실내외 연속측위를 위해 실내측위와 실외측위로 나누어 각각의 기술 동향을 분석하고 이 기술을 구현하기 위한 무선측위 기술을 분류, 설명한다.
최근 국내에는 원활한 교통 흐름을 위해 연륙교, 연도교등 다수의 해상 교량을 보유함에 따라 통항 안전 관련 해상사고 발생 가능성이 증가하고 있다. 반송파 위상정보를 이용한 정밀측위기법을 선박항해에 적용하기 위해서는 항해시 교량 및 시설물 등의 영향으로 위성 신호세기가 미약해지는 환경에서도 정밀측위의 연속성을 유지해야한다. 그러나 반송파 위상 정보는 미약한 위성신호세기 환경에서 측정잡음이 급격히 증가하여 반송파 미지정수 검색 및 유지를 어렵게하고 이로 인해 정밀측위를 불가능하게 한다. 본 논문에서는 위성신호가 미약해지는 환경에서 정밀측위의 연속성을 유지하기 위하여 관성센서 정보를 이용하였다. 관성센서와 위성정보를 이용하여 해당위성의 ICP(Integrated Carrier Phase)를 추정한다. 추정한 ICP를 이용하여 반송파 위성을 재구성함으로써 끊김없이 반송파 미지정수를 유지하여 연속적이며 안정적인 측위결과를 생성한다.
본 논문에서는 Wi-Fi, 블루투스, CDMA등 라디오 비컨의 수신 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab 기반 실내외 연속측위 시스템을 제안한다. 기존의 Place Lab은 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하였다. 하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내의 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
차세대 위치기반 서비스의 최종 형태는 실내외 구분 없이 서비스를 제공하여야 한다. 그러나 실내에서 정확한 GPS 정보를 얻기 힘들기 때문에 실내와 실외에서 서로 다른 측위방식이 사용되고 있다. 따라서 실내외 연속측위를 수행하기 위해서는 실내좌표의 값을 실외에서 사용하는 GPS 좌표로 변환할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실내측위 시 위치 변화에 GPS 변화율을 적용하여, 실내측위의 변화에 따라 GPS 값의 변화를 주어 실내에서도 GPS정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 주변의 다양한 잡음환경에서도 다른 측위기술에 비해 비교적 측위오차를 줄일 수 있는 Fingerprint 기법을 적용하여 객체의 위치를 결정하는 방법을 제시하였다. 특히, Fingerprint 기법을 활용함에 있어서 결정적 측위방법이 아닌 확률적 측위방법을 사용하였고, 기존의 연구들에서 제시된 확률적 측위방법에서 인접 RP(Reference Point)들과의 영향성까지 고려한 측위방법을 제시한 것이 본 연구의 특징이다. 비주얼베이직 6.0으로 측위 프로그램을 구현하였고, 실내 외 연속측위의 선행연구로서 실내 측위 테스트를 통해 기존의 결정적 방법, 확률적 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법의 측위 정확성을 평가하였다. 테스트 결과, 결정적 측위 방법 및 기존의 확률적 측위방법과 비교하여 각각 평균 15%와 7% 측위 오차가 감소하였다.
선박 접안을 돕기 위해 레이저 접안 장치는 부두에 설치된 레이저 센서로부터 선박까지의 거리를 센티미터 수준의 정확도로 측정하여 제공한다. 그러나, 레이저 접안 장치는 레이저 센서의 정확한 설치 위치를 알아야 하고, 선박이 접안하는 부두의 전 범위를 다룰 수 있도록 설치되어야 하며, 부두의 선적 및 하역 환경, 조수의 변동을 고려해야 하는 문제가 있다. 특히 레이저 센서 거리 측정기는 가격이 비싸고, 거리를 측정할 수 있는 범위가 좁다는 단점이 있다. 레이저 접안 장치가 지닌 이상과 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안된 방법이 반송파보정 측위 기법이다. 본 논문에서는 상대 수평측위 정확 희석도 시뮬레이션을 통하여 레이저 접안 장치가 지닌 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 반송파 보정 측위기법이 연속성을 갖는 센티미터 정확도의 측위 서비스가 어려움을 보이고, 이를 해결하기 위한 방법으로 의사위성 보강 측위기법을 제안한다. 본 논문은 의사위성을 반송파 보정 측위성능 향상을 위해 사용하며, 제안한 측위기법이 기존에 반송파 보정 측위기법과 달리 연속성을 갖는 센티미터 정확도의 측위 서비스가 가능함을 보인다. 또한 제안한 측위기법이 선박 자동접안을 위해 요구하는 측위성능을 만족시키는 기법임을 필드시험을 위해 구축한 테스트 베드에서 확인한다.
최근 모바일 단말 기술의 발전과 무선망의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있는 추세이며, 위치정보인식시스템과 결합된 서비스에 많은 관심이 높아졌다. 본고에서는 GPS(Global Positioning System)의 신호가 미치지 못하는 건물의 실내환경에 적합한 경로 안내서비스 및 지하시설물 안내 등 초정밀 실내 측위 서비스를 제공하기 위한 융합 측위 방안을 제안한다. 융합 측위 방안은 실내외 연속 측위를 위해 실외에서는 GPS를 이용하고 실내환경에서는 WLAN 기반의 측위 전용 AP(Access Point)를 이용, 전파신호의 LoS(Line of Sight)를 확보하여 측위하고 전파음영지역에서는 스마트폰의 가속도, 자이로센서 등 여러 가지 관성센서를 활용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 등을 적용하여 측위한다. 또한 측위 정확도 향상 및 오차를 줄이기 위한 방법으로 LSE(Least Squire Estimation) 및 EKF(Extended Kalman Filter), KNN(K-Neighbor Node)/MSSM(Maximum Signal Strength Model) Algorithm 등 다양한 융합 측위 알고리즘을 적용하여 실내환경에 적합한 최적의 초정밀 실내 측위 서비스를 제공한다.
본 연구는 다양한 운용기관의 위성시스템 구축과 고도화에 따라 급변하는 위성 기반 측위환경이 표준절대측위 성능에 미치는 영향을 분석하고자 수행하였다. 이를 위해 각 위성시스템의 주파수와 운용 위성 수 등 그 특징을 파악하였고, 조사한 최신현황을 바탕으로 국토지리정보원 상시관측소 관측데이터를 이용한 표준절대측위 실험을 실시하였다. 실험은 위성시스템 데이터의 조합과 절사각에 따라 경우를 구분하여 처리한 후 측위 연속성과 정확도를 중심으로 그 성능을 분석하였다. 분석결과 절사각의 상승에 의한 가관측 위성 수의 감소로 측위의 불연속이 구간이 빈번하게 발생했으나, 이는 위성 시스템 관측데이터 조합을 통해 극복할 수 있었다. 특히, GPS와 BeiDou 혹은 GPS를 포함한 세 개 이상의 시스템 데이터 조합 시 연속성을 90% 이상으로 향상시킬 수 있었다. 정확도는 위성 유발 오차의 종합 지표인 SISRE의 영향으로 GPS와 Galileo 데이터 포함 시 상대적으로 높게 계산되었다. 측위실험 결과를 고려할 때, 도심지 등 신호차폐가 심한 지역에서 측위의 높은 연속성과 정확도를 유지하기 위해서는 다중 GNSS 데이터를 조합한 처리가 필요한 것으로 사료된다.
최근, 실내 위치 기반 서비스를 보다 정확하게 제공하기 위해서 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 실내 측위에서 RNN 모델을 사용하는 경우 수집된 학습 데이터가 연속적인 순차 데이터이어야 한다. 그러나 특정 위치 정보를 판단하기 위해 수집된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터는 특정 위치에 대한 RSSI만 기록되었기 때문에 RNN 모델의 학습 데이터로 사용이 불가능하다. 본 논문은 Wi-Fi 핑거프린트 데이터를 기반으로 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위한 영역 클러스터링 방법에 대해 제안한다.
본 연구에서는, 보행자의 연속적이고 정확한 위치결정을 위한 보행자 측위시스템의 알고리즘을 소개하고 그 정확도를 분석하였다. 다양한 환경에서의 GPS 신호의 두절에 따른 위치의 불연속성을 해결하기 위하여, GPS, INS, 기압계와 방위계를 강결합의 형태인 중앙 집중형 칼만필터에서 융합하였다. 특히, 저가의 실질적인 시스템을 구성하기 위하여, MEMS IMU를 사용하였고, 실시간 계산의 용이성을 위하여 의사거리를 처리하였다. 이때 저가기기의 선택에 따른 높이와 방위값의 정확도를 보완하기 위하여 압력계와 방위계로부터 측정된 값을 이용한다. 편이, 스케일 오차 등의 상세한 수학적 모델과 융합방법을 소개하였고, 그 결과를 고성능의 GPS/INS 로부터 나온 결과와 비교 검토하였다. 특히 GPS 신호가 단절되었을 경우에 대한 위치 및 자세의 결과 비교를 통하여 위치 획득 정확도 및 가능성을 분석하였고, 향후 연구 방향을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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