본 논문은 위치 기반 DBpedia 모바일 브라우저 개발에 관한 내용으로 사용자의 현재 위치를 중심으로 Google Map과 DBpedia를 매쉬업하여 주변의 DBpedia 개체를 표시하고, 링크를 통해 추가적인 RDF 시맨틱 정보를 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. DBpedia는 Wikipedia로부터 구조화된 데이터를 추출하여 RDF 형식으로 저장한 지식베이스로서 오늘날 엄청난 규모의 빅데이터로 발전되고 있는 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)에서 가장 핵심으로 부각되고 있다. DBpedia는 약 73만개의 장소 및 지역에 관한 정보를 포함하여 약 4백 58만 가지의 다양한 개체들에 관한 정보를 가지고 있으며 여러 종류의 위치기반 데이터 세트도 보유하고 있다. 본 연구에서 개발된 브라우저는 이러한 데이터 세트 내용을 스마트폰의 위치정보서비스를 활용하여 주변에 있는 장소나 건물 등을 지도에 표시하고, 해당 개체에 대한 간단한 요약 정보와 추가적인 시맨틱 정보 검색을 위한 링크를 제공한다.
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 그리디 포워딩 기법(Geographic greedy forwarding) 은 한 홉 내의 주위 노드들의 위치 정보만 가지고 데이터 전송 경로를 설정하기 때문에 자신보다 목적지에 더 가까운 노드가 존재하지 않는 경우 데이터를 전달할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 보이드 문제가 발생한 환경에서 데이터를 효과적으로 전송하기 위해 향상된 위치 기반 라우팅 알고리즘(CGR: Cost based Geographic Routing)을 제안한다. 제안하는 CGR 알고리즘은 그림자 경계 영역을 설정하고 설정된 영역에 존재하는 노드들끼리 비용 함수 연산 알고리즘을 통하여 효과적인 그리디 포워딩이 수행되도록 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 평균 전체 라우팅 경로길이가 줄어들 뿐만 아니라, 데이터 전달성공 비율이 높고 에너지 절감 효과가 뛰어남을 확인하였다.
본 논문에서는 트래커(tracker)라고 불리는 자기센서 내장 모션캡쳐 장치(장치명 INSIDETRAK)로 취득한 모션 데이터를 이용하여 캐릭터를 애니메이션하는 방법에 대해 기술한다. 이 방법은 PC를 이용하여 간단히 취득되는 저해상도의 위치 데이터를 스플라인 보간법에 의해 보간하고, 추정된 위치를 제약으로 inverse kinematics 방정식을 풀어 연속적인 동작을 재현한다. 이 기술은 최소의 모션 데이터로 리얼리스틱한 움직임을 재생하는 것이 가능하며 그 결과를 상호작용이 가능한 인터페이스에 적용시키거나 실시간 애니메이션에 활용하는 것이 가능하다.
셀룰라망을 이용한 위치보고체계는 전파통달거리를 고려한 셀 단위로 구축하였기 때문에 지휘망을 이용하는 방안에 비해 신뢰성 있는 보고를 기대할 수 있으며, 동일한 정보를 1, 2차 상급부대에 중복 보고할 필요가 없고, 일정거리 이상의 다른 셀에서 같은 대역의 주파수를 사용해도 무방하므로 주파수 재사용의 효과도 거둘 수 있다. 아울러 인터넷과 데이터 베이스 관리 시스템을 소프트웨어로 효과적으로 연동시킴으로써 현재 상용에서 각광 받고 있는 Web-Server 개념을 군 무선 데이터 통신에 도입하고 하드웨어도 대용량의 지능망으로 발전한다면 위치보고 뿐만 아니라 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에 충분하리라 판단된다.
본 연구에서는 64(8$\times$8) 개의 마이크로폰 정방 배열에 의한 음장 가시화 시스템을 설계하고 , FFT 알고리즘과 원거리 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시에 수음할수 있으며 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 짧은 계측시간과 고분해능으로 실음장에서 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 잉하여 마이크로폰 간격 및 측정면의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 시뮬레이션 데이터와 실험 데이터를 비교.분석한 결과 타당성을 검증할 수 있었다.
최근 넓은 창고에서 물품들을 좀 더 효율적으로 관리하기 위해 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템(Warehouse Management System)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 창고관리시스템에서 중요한 요소 중 하나는 물품의 정확한 위치파악이다. 특히 냉동 창고에서는 물품 보관을 하는 coldroom의 안팎 온도차이로 인한 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것이 중요한 요소가 된다. 기존의 연구방법들에서는 coldroom 입구에 RFID리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 물품이 coldroom으로 들어가다 다시 돌아 나오는 경우, 반대로 물품이 밖으로 나가다 다시 들어오는 경우 등과 같은 상황에서는 물품의 위치가 잘못된 정보를 가지게 된다. 본 논문에서는 냉동 창고관리시스템에서 2대의 RFID리더기가 설치된 지게차를 이용하여 물품의 적재위치 정확성을 높이기 위한 방법을 제안한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할수 있다. 이를 통해 실시간 냉동 창고 적재위치 오류를 감지해 냄으로써 냉동 창고관리시스템의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 된다.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 실외 환경에서의 위치 기반 서비스뿐만 아니라 실내 위치 기반 서비스의 요구가 증가되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 실내 환경에서 객체의 위치를 효과적으로 측위할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실내 환경에서 문제가 되는 비가시선 문제의 해결을 위해 비가시선 식별과 완화하는 기법을 도입했으며, 결과 데이터의 오류 데이터를 최소화하기 위해 잔여-가중치 알고리즘과 칼만 필터를 적용하여 위치 데이터를 보정하는 방법으로 위치 측위시 정확도를 향상시켰다. 마지막으로 제안된 실내 위치 측위 시스템의 성능을 검증하기 위해 기존의 대표적인 위치 척도인 삼각측량 기법과 제안한 위치 측위 시스템의 성능을 비교 및 분석한다.
본 논문에서 구현하고자 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 응용에 필요한 위치 인식 시스템의 주 요소는 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 측정하는 블루투스 AP, 측정된 RSSI 값을 위치 인식 서버에 전달하기 위한 무선 AP 공유기 그리고, 받은 데이터로 위치 값을 측정하는 위치 인식 서버 및 Context Broker(고 수준의 상황 정보를 추론하는 서버 역할)로 이루어져있다. 전체적인 동작 시스템은 위치 값을 측정하고자 하는 이동 매제(마스터)를 중심으로 최대 여덟 개까지 네트워크가 가능한 블루투스 AP(슬레이브)장치로 구성된 피코넷(Piconet) 영역에서 삼각측량 필요에 적절한 세 개의 블루투스 AP를 RSSI값을 이용하여 분류 한 후 이동 매체의 위치를 측정한다. 그 결과로 나온 데이터는 피코넷 영역에서 가장 가까운 무선 AP 공유기를 거쳐서 위치 값을 측정하는 위치 인식 서버에 전달한 후, 그 결과 값으로 Context Broker에서 상황 정보를 추론해서 Community Manager에서 유비쿼터스 컴퓨팅 응용에 맞게 서비스를 구현한다. 또한, 위와 같은 시스템 내부 구조 된 데이터처리는 리눅스 운영체제 내에서 디바이스 드라이버와 사용자 프로그램으로 구현된다.
스마트폰의 빠른 보급으로 위치기반 서비스 (Location Based Service)가 새롭게 주목 받고 있다. 위치기반 서비스는 이동통신망이나 위성항법장치 (GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 서비스를 말한다. 현재 위치기반 서비스는 소셜 네트워크 서비스, 증강현실, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 단순 정보뿐만 아니라 복합 상황정보를 이용한 안전 및 사고예방을 위한 애플리케이션은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 모바일 환경에서 위치기반 서비스를 통해 상황정보를 제공하는 지능형 감시 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 감시대상자가 소지한 스마트폰의 GPS를 이용하여 위치 데이터를 획득하고, 기울기 및 압력 센서 등을 이용하여 감시대상자의 상태정보를 획득 한다. 또한 이러한 위치 데이터와 센싱 데이터를 지도 OpenAPI, 날씨 OpenAPI, 안전/위험지역 설정 등의 기능과 결합하여 지능적 복합 상황정보로 표현한다. 이러한 기능들을 안드로이드 기반 애플리케이션으로 개발함으로써 감시자 또한 모바일 환경에서 감시할 수 있도록 한다. 이를 통해 감시자는 이동하면서 원거리에 있는 감시대상자의 실시간 이동경로와 복합 상황정보를 확인하고 알림 받을 수 있다. 이와 같은 기능을 통해 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결할 수 있다.
대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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