최근 이동통신 기술의 발전과 소형화된 무선 기기의 보급으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 보편화되고 있다. 위치 정보를 이용하기 위해서는 이동하고 있는 위치 정보를 일정한 주기마다 저장해야 하는데, 모바일 환경에서는 저장 공간의 제약 때문에 위치 정보를 짧은 주기로 저장한다면 정보의 정확도를 높일 수 있지만, 저장할 수 있는 정보의 양이 적어 장시간동안 위치 기반 서비스를 이용하는 데 불편함이 있을 수 있다. 이러한 이유 때문에 적은 저장 공간을 활용하면서 정보의 정확도를 높일 수 있는 압축 기법이 필요하다. 연속적인 위치 정보, 즉 좌표로 구성된 위치 정보들의 집합인 내비게이션 데이터를 압축하기에 적절한 공정 데이터 알고리즘들이 있는데, 이 알고리즘을 평가 및 비교 분석할 수 있는 성능 평가 도구인 NDCAAT(Navigation Data Compression Algorithm Assessment Tool)를 설계한다. NDCAAT는 GPS 및 네트워크 장비를 통해 위치 정보를 얻고, 이를 여러 압축 알고리즘을 적용하여 압축 알고리즘의 비교, 분석 및 성능평가를 하는 도구이다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
공공데이터포털에서는 공공기관이 보유한 데이터를 취합하여 관련 법에 따라 개방과 공유하고 있는데 최근 4차 산업혁명의 활성화와 함께 우리 사회의 모든 분야에서 고품질 데이터를 요구하고 있으나 산업계에서 요구하는 수준에는 데이터는 양과 질에 있어 미치지 못하여 크게 활용되지 못하고 있다. 현실세계에서 수집된 수많은 데이터는 사이버물리공간 상에 구현하여 현실에서의 문제를 시뮬레이션함으로써 각종 사회 현안에 대한 대안을 찾을 수 있으나 현재 공공데이터는 공간정보화되어 있지 않고 제공방식에 있어서도 단순하게 범주별로 나열식으로 제공되고 있어 한계가 있다. 위치지능화는 기존 데이터를 공간상에 표현할 수 있게 하여 융복합을 통해 새로운 가치 창출이 가능케하는 기술이다. 본 연구에서는 공공데이터의 위치지능화 방안을 제시하기 위해 공공데이터 포털을 대상으로 데이터별 위치정보 보유현황을 조사하였고, 그 결과 조사 대상 데이터의 약 60%가 위치정보를 보유하고 있었으며 대표적인 유형은 주소인 것으로 나타났다. 이에 주소를 기준으로 한 공공데이터 위치지능화 방안과 활용방안을 제시함으로써 공공데이터가 미래 사회 데이터 기반 산업 창출과 정책 수립시 제역할을 할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
인간은 성격에 따라 이동패턴이 변화한다고 한다. 이런 점에서 인간의 성격 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 우리는 실제 실험자들의 GPS데이터와 BFI성격 데이터를 수집하고. Back Propagation Network를 이용하여, 새로운 위치 데이터를 추론하는 과정을 설명하였다. 논문의 내용은 다음과 같다. 첫 번째로 BFI(Big-Five Inventory) 성격평가에 대해 설명한다. 두 번째로 GPS데이터와 성격 데이터를 실험에 적절한 형태로 변환하는 방법에 대해 언급하고, 세 번째로 변환된 데이터를 이용하여 사람의 새로운 위치 정보를 추론할 것이다. 마지막으로 해당 실험의 결과 및 분석 그리고 앞으로의 연구 방향에 대해 언급할 것이다.
본 연구에서는 웹기반의 화물차량위치추적시스템의 개발과 관련된 문제를 다루고 있다. 화물위치추적 시스템이란 이동하는 화물차량으로부터 위치데이터 및 관련 정보를 수신하여 중앙관제센터에서 이 정보를 데이터베이스에 저장하여 두고 화물위치 정보를 지도 위에 표시하는 시스템으로 화주, 운송회사 등 육상물류관련 기관에서 화물위치추적, 공동수배송, 화물차량 통제 등 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 화물차량위치추적시스템은 AVLS(Automatic Vehicle Location System)라 불리우면서 산업계에서 활용되고 있으며 위치획득 방법의 종류에 따라 다양한 유형의 AVLS모델이 등장하고 있다. 예를 들면 전통적인 GPS(Global Positioning System) 위성 수신, DGPS(Differential GPS) 기지국, PCS(Personal Communication System) Cell, 도로기반 시설에 포함되는 비콘 등의 방법에 의해 AVLS는 구현되고 있다. AVLS는 정보통신 요소 기술과 정보통신 기반 시설로 구성되는데, 정보통신 요소기술로는 위치획측의 매개체인 AVL단말기와 관제시스템 S/W. 그리고 GIS(Geographic Information System)가 있고, 정보통신 기반 시설로는 차량의 단말기와 관제시스템 사이의 데이터 중계를 담당하는 네트워크가 있다. 화물차량위치추적시스템을 구성하기 위한 구비요건으로 중계망의 안정성과 신뢰성, 획득한 위치데이터의 정확성, 관제시스템의 완성도와 AVL단말기의 사용자 인터페이스, GIS S/W개발을 위한 Map API(Application Program Interface)등을 들 수 있다. 본 연구에서는 PCS Cell 방식에 의한 위치결정방식을 채택하였는데, 이것은 PCS망을 기반으로 데이터를 주고받이며 인터넷 단말기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 프로토콜 성능 극대화를 위해서 비동기식 MAC과 라우팅 교차 계층 방식의 향상된 위치 기반 데이터 전송 (Enhanced Geographic Forwarding; EGF) 기법을 제안한다. EGF 기법은 기존의 일반적인 위치 기반 전송 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 등을 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보와 에너지 비용 정보만을 이용한 최적의 back-off 매핑 메커니즘을 사용하여 데이터를 전송한다. 또한 효율적인 MAC과 라우팅의 교차 계층 방식으로 오버헤드를 최소화하고 데이터 전달 성능을 최적화 하였다. 성능 분석 결과 패킷 전송 성공률, 저전력성 및 데이터 전송 지연에 대해서 향상된 성능을 확인하였다.
위치기반 서비스 시스템에서 주 요구사항은 사용자의 실시간 위치 정보 검색과 질의에 대한 빠른 응답시간이다. 그러나 기존의 위치기반서비스 시스템에서 저장장치로 사용하는 디스크 기반 데이터베이스 시스템은 빈번한 디스크 I/O로 인해 발생하는 질의응답에 대한 시간지연으로 이러한 요구사항을 만족시키지 못한다. 또한 주기억장치 데이터베이스 시스템은 한번에 주기억장치에 적재할 수 있는 양이 제한되어 있기 때문에 대용량의 공간 데이터를 처리하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스를 위하여 위치 정보 데이터의 다단계 저장 관리를 통해 LBS 플랫폼에서 실시간 서비스를 지원하는 하이브리드 저장 관리자를 제안한다. 하이브리드 저장 관리 시스템은 위치기반 서비스 시스템에서 대용량의 이동체 데이터의 효과적인 저장 및 관리를 위해 주기억장치 데이터베이스 관리시스템과 디스크 기반의 공간 데이터베이스 관리시스템을 통합한 구조를 가진다. LBS 플랫폼에서 빠른 응답을 필요로 하고 자주 사용되는 데이터는 메모리 기반의 데이터베이스에 관리를 하고, 사용 빈도가 적은 데이터는 디스크 기반의 데이터베이스에 관리하는 하이브리드 저장 관리자를 제시한다.
센서노드는 무선 센서네트워크를 통해서 감지한 정보를 싱크에게 전송한다. 최근 휴대 무선장비의 이용률 증가로 센서네트워크에서 데이터를 수집하는 싱크를 휴대 무선장비로 대체하여 이동성을 보장하는 연구가 활발히 진행된다. 즉, 싱크가 이동성을 가짐으로써 센서노드가 감지한 정보를 전달하는 방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 따라서 모바일 싱크의 위치를 효율적으로 알리고, 다중 소스노드에서 다중 싱크로 정보를 전달하는 것이 필요하다. 특히, 고정된 싱크에서 사용하던 데이터 전송경로는 모바일 싱크 환경에서 더 이상 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 소스노드의 위치정보를 제공하기 위한 서버로서 8방향 앵커시스템(Eight-Direction Anchor system: EDA)을 제안한다. EDA는 센서네트워크의 가장자리에 위치한 센서노드의 편중된 에너지 소모를 막고, 전체 센서노드를 균형적으로 사용함으로써 균등한 에너지 소모를 보장한다. 또한, 모바일 싱크가 소스노드로부터 데이터를 연속적으로 받기위해서 위치기반 최단거리 전송(Location-based Shortest Relay: LSR) 프로토콜을 제안한다. LSR은 소스노드에서 싱크로의 우회하는 경로를 막고, 최소 지연경로를 통하여 연속적인 데이터 전송을 보장한다. 실험결과를 통해서 제안 프로토콜은 효율적인 위치서비스의 제공뿐만 아니라, 다중 소스와 다중 모바일 싱크 환경에서 평균 데이터 전송 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
최근 들어 모바일 디바이스와 GPS(Global Positioning System)의 발전으로 다양한 위치 기반 서비스(Location-Based Servises, LBS)를 활용할 수 있게 되었다. LBS 사용자는 서비스를 이용하기 위해 자신의 위치 정보를 서비스 제공자에게 노출한다. 이 과정에서 개인의 민감한 정보를 침해할 가능성이 있으므로 사용자의 위치 데이터를 변조하여 프라이버시를 보존할 수 있는 Geo-indistinguishability(Geo-Ind) 기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 Geo-Ind 기법으로 인하여 사용자로부터 변조된 데이터를 수집하는 경우, LBS 제공자는 사용자 분포에 대한 정확한 정보를 얻을 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 Geo-Ind 기법을 이용하여 사용자로부터 수집한 변조된 위치 데이터로부터 사용자 분포에 대한 정보를 정확하게 계산하기 위한 방법을 제안한다. 특히, Expectation-Maximization(EM) 기법을 이용하여 변조된 데이터로부터 사용자의 위치 분포를 정확하게 예측하기 위한 기법을 제안한다. 또한 실제 데이터를 이용해 제안 기법의 우수성을 입증한다.
최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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