본 논문은 센서 노드들의 에너지 소비를 줄이고 소스로부터 이동 싱크 그룹까지 데이터를 전달하기 위한 새로운 위치 서비스와 위치 기반 라우팅을 제안한다. 기존 방안들과는 다르게, 제안 방안은 그룹 영역 대신 싱크 그룹을 대표하는 리더 싱크 위치 정보를 사용한다. 그래서, 제안 방안은 소스와 리더 싱크 간의 위치 서비스와 위치 기반 라우팅을 위한 상위 계층과 리더 싱크와 멤버 싱크들 간의 위치 서비스와 라우팅을 위한 하위 계층으로 이루어진 계층적 위치 서비스와 위치 기반 라우팅을 사용한다. 각각의 상위와 하위 계층의 위치 서비스와 위치 기반 라우팅은 플러딩을 사용하지 않기 때문에 제안 방안은 센서 노드들의 에너지 소비를 줄일 수 있다. 다양한 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존 방안보다 우수함을 증명한다.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
최근, 다수의 이동 로봇으로 구성된 무선 네트워크 기반 군집 로봇 시스템을 제한적인 환경을 벗어나 다양하고 동적인 환경에서 운용하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 다수 로봇의 위치를 측정하기 위해 실내 환경에 기반 시설 없이 로봇에 장착된 센서들에 의해 위치를 추정하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 로봇간의 상대적인 정보를 통해 다수 이동 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 다수 이동 로봇의 거리를 추정하기 위해 무선 신호를 기반으로 하는 RSSI 방법을 이용하여 다수 이동 로봇의 거리를 추정한다. 그 다음, 추정된 거리와 추측 항법(Dead Reckoning)을 융합하여 이동 중인 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션 도구를 이용하여 응용 가능성을 증명한다.
스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 기기의 확산으로 세계 모바일 애플리케이션(Application, 이하 앱) 시장 규모가 확대되면서, 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)가 새로운 서비스로 주목 받고 있다. 하지만 LBS 앱 관련 제도와 법규가 이루어지지 못한 상태에서 LBS 앱이 빠르게 확산되면서 개인 사생활 침해 가능성 및 개인 정보유출과 같은 프라이버시 염려가 증가하고 있다. 본 연구는 중국과 한국 사용자가 사용하는 맛집 앱을 대상으로 LBS 앱 사용자의 인지된 가치를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 맛집 어플리케이션을 사용할 때 개인 정보를 제공함으로써 얻게 되는 인지된 가치와 그에 영향을 주는 변수들을 규명하고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 소비자가 정보의 유용성을 인지하며 정보에 대한 통제능력이 높을수록 정보에 대한 인지된 가치가 증가하는 것을 증명하였다. 또한 위치기반서비스 앱 활용능력이 프라이버시 이익에 긍정적인 영향을 미치고 정보에 지각된 취약성이 프라이버시 위험에 부정적인 영향을 미치는 것을 증명하였다. 그리고 선행연구와 달리 위치기반서비스에 대한 인지된 가치는 프라이버시 계산에 구성되는 프라이버시 이익과 위험에 긍정적인 영향을 주었다.
본 논문에서는 마커 인식을 이용한 깊이 영상 기반 군집로봇 대형제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, follower 로봇들의 입력 영상에서 마커 인식 알고리즘을 이용하여 마커를 인식 한 뒤 인식된 마커를 분석하여 등록된 ID를 찾는다. 검출된 마커의 ID가 leader로봇의 ID일 경우 해당 마커의 위치와 기울기 값을 깊이 영상 센서로부터들어오는 깊이 정보를 통해 계산 한 뒤 마커의 위치와 기울기를 이용하여 대형제어를 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 실제 로봇을 이용한 대형 제어실험을 통해 응용 가능성을 증명한다.
Geocast 기법은 특정지역의 노드 집합을 멀티캐스트 그룹으로 정하고 멀티캐스트 서비스를 진행한다. 모바일 애드 혹 네트워크(MANET)에서는 geocast를 통해 멀티캐스트 서비스를 세션 정보를 브로드캐스트 할 수 있고 geocast 서비스 구역인 GR(Geocast Region)은 라우팅 경로 테이블을 유지함으로써 멀티캐스트 서비스 가입 및 데이터 전송을 위한 전달 기능을 수행한다. 하지만 이동 노드의 현재 위치에 상관없이 멀티캐스트 서비스에 가입하는 모든 노드들이 GR을 경유하는 경로를 이용하기 때문에 평균 홉 수의 증가와 데이터 전송 지연 등 문제를 야기하게 된다. 이런 문제를 해결하고자 본 논문에서는 이동성으로 인한 위치정보를 고려한 geocast 기반의 멀티캐스트 라우팅 최적화 기법을 제안하였고 노드 수에 따른 평균 홉 수에 대한 분석을 통해 제안한 최적화 기법이 네트워크 평균 홉 수를 줄일 수 있음을 증명하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.
본 논문에서는 RFID 시스템을 기반으로 거리 비종속(range-free) 방식의 위치추정기법을 제안한다. 이 기법에서는 위치가 알려져 있는 참조태그를 먼저 인식한 후, 함께 인식되는 대상태그들이 어떤 참조태그 주변에 존재하는지를 파악할 수 있도록 하는데, 이때 대상태그의 위치를 참조태그와의 관계(근접여부)로 표현할 수 있게 하여 위치를 추정한다. 이를 위해 RFID 시스템에서 인식 빈도에 따라 거리를 추정할 수 있도록 에이징 카운터(Aging Counter)를 이용한다. 제안하는 위치추정기법의 유효성을 증명하기위해 본 논문에서 개발한 기법을 도서관에서 사용할 수 있는 도서위치추정 시스템과 연계하여 설명하도록 한다.
무선 센서 네트워크에서 위치측정 문제는 위치가 알려진 일부 고정 노드들을 기준으로 나머지 노드들의 위치를 결정하는 문제이다. 기존의 많은 위치 측정 기법들은 고정 노드들로부터의 거리나 각도의 측정값을 기반으로 multilateration 이나 삼각기법(triangulation)을 사용한다. 본 논문에서는 서로 전송 범위 내에 있는 노드 쌍에 대해서 가중치를 주어 미지 노드들의 위치를 계산하는 새로운 중앙 집중적 알고리즘을 제안한다. 본 기법은 단순하다는 장점을 지니며, 위치 측정 문제가 일차원 행렬 방정식으로 정형화 될 수 있음을 보여준다. 이러한 일차원 행렬방정식이 유일한 해를 가짐을 수학적으로 증명함으로써 모든 미지 노드들의 위치를 유일하게 결정할 수 있음도 보인다. 가중치는 다양하게 설정될 수 있으나 현실적으로 활용될 수 있을 만한 세 가지 가중치 설정 방법을 제시한 후 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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