위치기반 서비스의 기초적인 부분이며 필수적인 부분이 바로 사용자가 자신의 위치에 대한 인지를 명확하게 할 수 있도록 위치를 표시하고 보여주기 위한 지도 데이터 서비스이다. 지도 데이터 서비스를 위해서는 지리정보를 특정 어플리케이션에 의존함이 없이 즉시 볼 수 있는 형태의 포맷으로 변환하는 것이 필요하다. 이를 충족시킬 수 있는 포맷으로 웹브라우저 상에서 바로 볼 수 있는 SVG를 고려할 수 있다. 본 논문에서는 GIS Vector Map의 대표적인 파일 형식인 DXF, SHP, MIF를 분석하였다. 또한, 이들 파일 형식을 공통된 하나의 파일형식인 XML로 변환하여 DB를 구축하고, 구축된 XML 데이터를 SVG로 변환하는 엔진을 구현하였으며 이를 통하여 $98\%$이상의 변환 효율을 갖는 결과를 얻을 수 있었다.
사용자와 관련한 환3 데이터로부터 유용한 정보를 만들어 내기 위하여 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 사용자의 이동 경로는 공간상의 이동 위치를 예측하고 유용한 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로에 대한 분석과 예측기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고 수집된 데이터는 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용하여 유사성이 가장 높은 경로를 선택하여 준다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 표현 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 컨텍스트 인식의 모바일 추천 시스템의 설계를 다룬다. 컨텍스트란 컴퓨터의 위치, 시각, 온도 등을 의미하며 컨텍스트 인식 컴퓨팅이란 이러한 정보들을 이용하는 컴퓨팅을 의미한다. 본 논문에서는 핸드폰이나 PDA와 같은 이동단말기에 GIS 센서가 부착되어 있다고 가정하고 이들 단말기를 통하여 위치정보를 수집한 후에 이를 이용하여 백화점과 같은 매장에서 고객에게 상품을 추천하여 주는 시스템을 설계하였다. 이동 단말기는 일정한 시간간격으로 자신의 위치를 서버로 전송하고 전송된 데이터는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 데이터는 간단한 데이터 분석 알고리즘 통해서 단말기 사용자의 구매경향과 흥미도를 예측하여 이를 상품 추천 서버에 제공하고 상품 추천 서버는 이들을 바탕으로 사용자에게 최적의 상품을 추천하게 된다.
본 논문에서는 코로나 19 확산에 따른 마스크 생산량 급증에 따라 폐마스크 수거함을 배치하는 경기도 용인시에 데이터를 기반으로 한 수거함 위치 추천을 목표하는 프로젝트를 소개한다. 해당 프로젝트는 전국 표준노드 링크와 건축물 용도 API를 활용했으며 데이터 전처리와 메모이제이션 기법 등으로 적절한 시간 안에 결과가 도출되도록 위치 추천 엔진을 개발했다. 개발 완료된 엔진으로부터 도출된 결과를 바탕으로 폐마스크 수거함을 배치한다면 보다 효과적인 결과로 이어질 것으로 기대된다.
최근 정보 기술의 급격한 발전으로 스마트폰이 우리의 일상 생활에 점점 더 많이 들어오고 있으며, 사용자들은 많은 서비스들을 누릴 수 있게 되었다. 위치 기반 서비스(LBS)의 경우 스마트폰에 탑재된 위치 확인 기능을 통해 음식점 추천, 길찾기 등 개인형 맞춤 서비스를 제공하며, 사용자는 간단한 동의를 통해 자신의 위치를 LBS 서버에 전송하게 된다. 이는 사용자의 개인정보 침해의 요소가 될 수 있으며, 사용자의 민감한 정보가 공개될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 경로 데이터의 민감 정점을 보호하고, 통계적 질의를 할 때, 절대적으로 개인정보를 보호할 수 있는 방법을 제시한다.
GPS(Global Positioning System)로 물체의 위치를 파악하여 유용한 정보로 사용하는 방법에 관한 연구와 기술개발은 최근 매우 활발하다. 그러나, 물체의 위치정보를 활용하는 시스템들은 대부분 위치데이터 전송을 위한 데이터통신망을 필요로 하는데 보통 상용통신망을 이용하거나 무선 랜을 이용하여 데이터통신망을 확보하게 된다. 이 두 가지 방식은 매월 사용료를 지불하거나 초기 투자비가 과다하다는 단점을 가지고 있어 단순히 구내물체위치추적을 위해선 많은 애로 사항을 내포하고 있다. 본 연구는 근거리무선통신(ZIGBEE, 424MHz, 블루투스, 900MHz)방식에 RF중계알고리즘을 적용한 저비용의 근거리 RF중계알고리즘에 의한 구내 위치추적시스템 구축에 관한 연구로서 특정지역 내에서 위치추적 솔루션을 필요로 하거나 유비쿼터스 환경에서 데이터 전송을 위한 데이터 통신망의 확보를 좀 더 쉽고 빠르게 저비용으로 확보하고자 하는 산업분야에 유연하게 적용 할 수 있다.
최근 무선 센서 네트워크의 수집 데이터에 대해 에너지 효율적인 저장 및 질의 처리를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 데이터 중심 저장 (DCS: Data-Centric Storage) 기법은 인-네트워크 방식 기반의 효율적인 데이터 저장과 질의 처리를 위해 제안된 기법이다. DCS 기법은 수집 데이터의 값에 따라 저장 될 위치를 미리 결정하여 각 데이터가 발생시 해당 위치에 인-네트워크 방식으로 저장한다. 이를 통해 질의 처리시 불필요한 질의 배포를 최소화 시킨다. 하지만 기존에 제안된 DCS 기법들은 수집되는 데이터의 발생 범위를 고정적으로 설정한다. 따라서 시기별로 상이한 범위의 데이터가 발생되는 실제 응용에 서는 저장 공간 활용의 불균등을 초래하여 네트워크 수명을 단축시킨다. 본 논문은 시간이 지남에 따라 변화 하는 데이터 발생 패턴에 상황 적응적인 범위 설정 기법을 적용하여 네트워크 전반에 걸쳐 노드들의 저장 공간을 균등하게 사용하는 상황 인지 데이터 중심 저장 방식을 제안한다. 또한 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 DCS 기법과 성능을 비교평가 한다.
무선 센서 망을 위한 위치 기반 라우팅에서 소스 노드가 데이터 패킷을 전달하기 위해서는 목적지인 싱크의 위치 정보가 필요하다. 기존의 대부분의 위치 기반 라우팅 방법들은 소스 노드가 위치 서비스를 통해 싱크의 위치를 알 수 있다고 단순히 가정한다. 그러나, 소스 노드가 싱크의 위치 정보를 알기 위한 방법은 쉬운 일이 아니다. 따라서, 본 논문에서, 우리는 무선 센서 망을 위한 위치 기반 라우팅에서 싱크 위치 전달 방안을 제시한다. 제안 방안에서, 소스 노드와 싱크 노드는 싱크 위치 알림과 질의 메시지를 위치 기반 라우팅을 통해 각각의 두 경로로 보낸다. 두 경로의 교차점에 위치한 노드는 소스에게 싱크의 위치를 알려준다. 그때, 소스는 위치 기반 라우팅을 통해 싱크에게 데이터 패킷을 전달할 수 있다 어떠한 불규칙한 센서 망의 형태에서도 두 경로가 최소한 하나의 교차점을 갖도록 보장하는 것이 본 논문의 요점이다. 시뮬레이션 결과는 우리의 프로토콜이 다른 프로토콜들에 비해 에너지 소비와 제어 부하 부분에서 월등히 우월함을 보인다.
본 논문에서는 블록체인 기반 DID기술을 이용하여 원격교육에서 발생하는 학습데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법으로, 학습데이터 가중치를 고려한 DID 메타데이터관리방법을 제안하였다. 메타데이터의 식별자에 대하여 특정위치로 데이터 가중치를 검색하도록 하고 해당 가중치에 따라 처리방법을 다양화 할 수 있다. 본문에서는 블록체인의 Zero Knowledge Proof 방식 처리에 차별화를 두어 메타데이터를 처리하였으며 데이터 처리속도 및 데이터관리에 효율성높일 수 있다.
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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