• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1195-1200
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• 2007

RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-146
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• 2018

최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.19-27
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• 2021

본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.375-382
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• 2008

단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.151-153
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• 2006

본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 지원하는 파일 시스템을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 기존의 하드디스크와 같은 자기 매체에 비해서 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높은 장점을 지니고 있다. 그러나 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산단위가 쓰기 연산 단위보다 크다. 또한 지움 연산 획수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성 때문에 기존의 파일 시스템들은 갱신 연산 발생 시, 갱신된 데이터를 다른 위치에 기록한다. 따라서 마운팅 시, 최신의 데이터를 얻기 위해 전체 플래시 메모리 공간을 읽어야만 한다. 이러한 파일 시스템의 마운팅 과정은 전체 시스템의 부팅 시간을 지연시킨다. 본 논문은 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 제공할 수 있는 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 플래시 메모리 이미지 정보와 메타 데이터 블록만을 읽어 파일 시스템을 구축한다. 메타 데이터가 데이터 위치를 포함하기 때문에 마운팅 시, 전체 플래시 메모리 영역을 읽을 필요가 없으며 파일 데이터 위치 저장을 위한 별도의 자료 구조를 RAM 상에 유지할 필요가 없다. 실험 결과, YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운팅 시간은 감소시켰다. 또한 YAFFS에 비해 $64%{\sim}75%$ RAM 사용량을 감소시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.639-640
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• 2018

현재 실내 측위 분야에서 전파 지문을 이용하여 위치를 확인하는 기술이 광범위하게 사용하고 있다. 이때 성공적인 위치 확인을 위해서는 학습과 테스트에 필요한 데이터의 구성 및 다차원 데이터 구성이 필요하다. 즉 무선 AP, BLE iBeacon, Mobile 단말 등의 다양한 주변 전파 지문의 변화로 발생할 수 있는 환경 변화에 대응할 수 있는 위치 데이터 수집 및 데이터 관리 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 측위에 필요한 전파 지문의 환경 변화에 덜 민감한 다차원 데이터를 구성하고 관리하는 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.456-457
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• 2021

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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.240-243
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• 2009

본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정 및 수중이동체의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 동적 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정의 위치측정에 대한 방법을 하이드로폰과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 테스트를 수행하였고, 실 해역에서의 실험을 실시하였다. 실험을 위해서 4개의 센서가 수조의 벽면에 고정이 되어 있으며, 이동체와 고정된 4개의 센서가 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안하는 SBL시스템과 장기선 방식(Long baseline)을 비교하기위한 시뮬레이션을 실시하여 두 시스템을 비교하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, Labview 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 추정하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법에 의한 방법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 큰 오차를 보여 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이는 수중이동체의 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 향후 연구로는 위치추정 알고리즘을 보완하여 실제 선박 선저부에 센서가 부착되었을 경우에 대한 적용연구를 진행할 예정이며, 위치추정 알고리즘을 발전시켜 3차원에서의 정확한 위치 추적을 가능하게 할 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.954-957
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• 2008

위치기반서비스 시스템 구현에 필요한 핵심 요소 기술은 이동객체의 위치를 파악하는 측위 기술인데, 야외에서는 GPS가 실용적인 수준의 정확한 사용자의 위치를 제공하는 수단으로 널리 사용되고 있다. 한편 옥내의 위치기반서비스를 위한 옥내측위방법에 대한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 그런데 여러 이동객체의 측위 데이터와 지도 데이터를 가공하여 유용한 정보를 제공하는 위치기반서비스 시스템을 구현하려면 이동객체의 위치와 위치 측정 시각으로 구성된 이동객체 데이터베이스 관리 기술도 역시 없어서는 안 될 핵심기술이며, 이에 대한 연구가 이미 오래 전부터 활발히 수행되었다. 기존의 연구는 대부분 자동차를 이동객체로 생각해왔는데 근래에는 옥내 측위 연구가 활발히 진행되고 있음으로 옥내의 이동객체인 사람을 대상으로 옥내 위치기반서비스가 개발되어야 할 시점이라고 본다. 옥내의 경우에는 지도상의 서비스 영역이 야외의 경우보다 비교할 수 없을 정도로 작고, 이동객체의 이동 속도도 훨씬 느리며, 이동패턴도 규칙성이 떨어지는 등 기존의 연구에서 다룬 이동객체의 상황과 매우 상이함으로, 본 논문은 옥내 위치기반서비스를 위한 이동객체 데이터베이스를 설계하고 구현한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.125-134
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• 2015

본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방법으로 사람의 위치 정보와 파티클 필터를 이용해서 이동 상태를 파악하고자 한다. 사람의 이동정보인 위치 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 이전 시간 데이터들의 속도들과의 평균값을 파티클 필터(Particle Filter)에 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하고자 한다. 파티클 필터에 요구되는 확률분포는 인간 이동 속도가 지수 분포에 근사한다는 사실에 기반하여 적용하였다. 인간의 이동 상태는 파티클들의 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻은 결과들을 제시하였다.