본 논문에서는 SURF와 Particle filter를 이용한 이동로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다음과 같다: 먼저, 이동 로봇의 위치를 찾기 위해 SURF 알고리증을 이용하여 카메라로부터 획득한 영상을 분석한다. 두 번째, 획득한 영상으로부터 이동로봇의 상대적인 위치를 알기 위해 이동로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값들을 기반으로 하여 이동 로봇의 위치를 추정하는데 있어서 오차를 줄이고자 위치 추정에 많이 사용되는 Particle filter를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
A. Shamir 는 비밀 정보 D를 n개의 조각으로 나눈 후, $k(k{\leq}D)$개의 조각으로는 D를 복원할 수 있으나, (k-1)개 이하의 조각으로는 복원할 수 없는 비밀 분산 방식을 처음으로 소개하였다. 이 방식은 대수학에서의 체(field) 이론에서 중요한 위치를 차지하고 있는 다항식에 대한 Lagrange interpolation에 기반하고 있으며, 키 복구 시스템 등에 실제로 사용되고 있다. 그 후에, Tompa 등은 Shamir 의 방식이 어떤 형태의 속임수에 대하여 안전하지 않음을 보이고 이 방식을 약간 변형하여 속임수에 대해 안전한 방식을 제안하였다. Tompa 등이 제안한 방식은 안전성이 어떤 증명 되지않은 가정에 의존하지 않는다는 Shamir 방식의 특성을 보존한다. 본 고에서는 위의 방법들을 수학적으로 세밀히 분석하여 보다 자세한 증명들을 제시하고, 키 복구 시스템에 적용하는 경우에 있어 각 방식의 유용성과 단점들을 비교한다.
본 논문은 영상복원을 역확산 과정으로 해석하여 복원된 영상을 역확산 방정식의 해로 구하는 알고리즘을 제안한다. 역확산 과정은 물리적으로 불량위치(ill-posed)과정이기 때문에, 이를 정규화 해주어야 하는데 이를 위해서 역확산 과정을 고유함수(eigenfunction)들의 전개로 나타낸 후에 고유함수들의 계수들을 조작하였다. 본 논문에서는 계수들을 조작할 때 영상이 가지고 있는 주파수 특성을 고려하여 한계주파수(cut-off frequency)를 넘은 경우에 계수들을 시간과 주파수의 감소함수로 나타내어 불량위치문제를 해결하였다. 계수를 주파수에 대한 감소함수로 나타낸 것은 영상에 저주파 성분이 많고, 고주파 성분이 영상의 형성에 끼치는 영향이 상대적으로 적다는 영상의 특성을 고려한 것이다. 이러한 감소함수를 사용하였을 때 불량위치 문제를 해결할 수 있다는 것을 증명하였고, 실험적으로 양질의 영상을 산출함을 보였다.
최근 Yang과 An은 기존의 RFID 인증 메커니즘들이 가지고 있는 프라이버시 침해 문제를 분석하고 보다 안전하고 효율적인 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 RFID(YA-RFID) 인증 프로토콜을 제안하였다. 그들은 제안한 YA-RFID 인증 프로토콜이 공격자의 재전송 공격, 스푸핑 공격, 그리고 위치 트래킹 공격에 대해 안전하다고 주장하였다. 하지만 본 논문에서는 그들의 주장과는 달리 YA-RFID 프로토콜이 여전히 위치 트래킹 공격에 취약함을 증명하며, 더 나아가 동일한 연산 효율성을 보장하며 위치 트래킹 공격을 막을 수 있는 간단히 개선된 일회성 난수와 안전한 일방향 해쉬 함수 기반의 RFID 인증 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 실내 환경에서 blind 노드가 이동하거나 움직이는 장애물 (ex. 사람)로 인하여 RSSI가 급격히 변하더라도 정확한 blind 노드 측위를 가능하게 하는 exponential moving average (EMA) 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법을 제안한다. 제안된 EMA 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법은 고정된 세 개의 전파 송신 노드와 blind 노드 간 얻어진 RSSI를 통해 blind 노드의 위치를 측정한다. 또한 외부 환경 요인으로 인해 RSSI가 급격히 변화할 경우 non-LOS (NLOS) 환경인 것인지 혹은 blind 노드의 이동으로 인한 RSSI 변화인지를 판별한다. Blind 노드와 전파 송신 노드 사이 경로가 NLOS 환경이 되었다고 판단될 경우 LOS 환경에서 측정된 RSSI를 기반으로 NLOS 환경에서 측정된 RSSI를 보정하여 blind 노드의 좌표를 도출하고, blind 노드가 이동하였다고 판단된다면 실시간 측정된 RSSI를 이용하여 blind 노드의 좌표를 도출한다. 제안 기법은 ZigBee 기반 testbed를 통해 검증하였으며, NLOS 환경 혹은 blind 노드가 이동하는 환경 하에서 기존 기법 대비 개선된 위치 인식 정확도를 가짐을 증명하였다.
Access Grid는 상호공동작업을 위하여 대용량의 컨텐츠 파일들을 주고받으며 공유한다. 특별히 중앙의 집중된 관리서버가 없는 Access Grid환경에서는 컨텐츠의 위치추적의 어려움, 부재, 병목 등의 현상이 발생하는데 이를 본 논문에서 1. 중앙 Hybrid서버의 구현 2. 집중컨텐츠의 거점노드복제 3. 중요컨텐츠의 24시간 공유보장 등의 기법으로 해결방안을 제안하였다. 그리고 이에 대한 효율성을 시뮬레이션 자료로 증명하였다.
본 논문은 무선 브로드캐스트 환경에서 인접한 노드들로부터의 정보를 활용하여 질의접근시간과 에너지소모를 줄이기 위한 인덱스 기법을 소개한다. 우리는 정보의 선별적 청취를 위해 HLBS라 불리는 3-계층 위치기반 순차적 접근방식의 인덱스를 제안한다. HLBS는 객체들의 위치를 참고한 순차적인 접근탐색 구조를 통해 포인터 없이 모든 객체의 인덱스를 구성한다. HLBS는 단순하고 적은 크기의 인덱스 구조로 무선 브로드캐스트 채널에서 효율적인 정보탐색을 지원한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 효율적인 정보검색의 성능을 증명하였다.
본 논문에서는 저비용 단일 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기를 이용하여 정밀한 위치를 추정하는 방법으로 반송파 위상 TD(Time Differenced) 측정치를 이용한 상대위치 결정기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 상대위치 결정기법은 반송파 위상 측정치를 활용하지만 시각 간 차분을 사용하므로 하나의 GNSS 수신기로 동작하며, 미지정수 결정 문제를 고려하지 않아도 된다. 또한 차분 간격이 짧은 시간일 경우 공간적 공통오차 및 위성시계 오차를 효율적으로 제거할 수 있다. 제안하는 위치결정 알고리즘은 오차해석을 통해 코드측정치를 이용한 절대위치 결정기법보다 성능이 우수함을 증명하고 실차 실험으로 구현된 알고리즘 및 오차해석 결과를 검증하였다. 그 결과, 위치추정 성능은 약 10분 동안 3m이내에 수렴하여 코드기반의 절대위치기법에 비하여 약 4배 이상 향상된 정확도 및 정밀도를 확인할 수 있었다.
본 논문은 상태변수 평준화 및 되먹임구조를 이용하여 무인잠수정의 위치추정을 개선하기 위한 다중센서 융합 기반의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 상대적으로 오차가 큰 주 센서인 INS와 오차가 작은 보조센서인 DVL에서 측정되는 상태변수를 예측단계 이전에 융합하여 상태변수 평준화 과정을 수행한다. 그 다음, 평준화된 상태변수를 각 필터에 입력하여 예측 및 수정단계의 칼만 필터링 과정을 통해 최종 수정된 상태변수를 융합시키며, 마지막으로 이를 다시 주센서에 되먹임함으로서 무인잠수정의 위치추정을 개선한다. 평가를 위해 무인잠수정의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 실시하여 기동경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 위치추정 성능을 확인한다. 평가 결과, 제안 알고리즘이 다중센서 융합 알고리즘 중 가장 우수한 위치추정 성능을 보였으며, 또한 기동침로가 변경되는 구간에서도 강인한 위치추정이 가능하다는 것이 증명되었다.
실내에 있는 노드의 위치를 알려주는 시스템은 여러 유용한 응용에 활용된다. 그 가운데 가장 대중적인 응용이 내비게이션 시스템이다. 여기서는 노드가 움직이는 방향에 대한 정보를 필요로 한다. 특히 위치 이동에 따른 변화량과 방향에 대한 정보가 실시간으로 제공되어 야 한다. 이 논문에서는 방위각 센서가 작동하지 않는 실내에서 기존의 위치를 파악할 수 있는 시스템을 이용하여 움직이는 노드의 이동 방위각의 변화량과 변화방향을 정확하게 파악하는 데 효과적인 벡터기반 알고리즘을 제시한다. 기존 알고리즘은 여러 기하학적 계산 단계들을 통해 이동방향의 변화량을 파악한다. 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 벡터를 기반으로 하는 단순한 산술식을 통해 이동 노드의 진행방향의 방위각 변화량을 구하고, 노드가 직전에 이동한 방향에 근거하여 도출된 단순한 수식의 부호값(음 또는 양)에 따라 변화방향을 파악한다. 지속적으로 이동하는 노드의 변화하는 방위각에 대한 파악이 기존 알고리즘에 비해 신속하고 정확한 결과를 얻을 수 있음을 논리식과 수식으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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