RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.
본 논문에서는 바닥고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.
본 논문은 실내에서 홈 거주자의 위치를 인식하기 위해 근접성을 이용한 위치 추적 시스템 환경을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 실내의 고정된 위치에 있는 구조/시설물 및 가전제품의 ON/OFF 스위치를 이용하며 기타 추가적인 스위치 및 센서를 부착하여 개폐동작이 일어날 때 발생되는 신호를 검출하여 실제위치를 얻는다. 발생되는 신호는 Pull-up 저항을 이용한 신호 검출 방법으로 눌려진 스위치나 센서에서 발생된 아날로그 신호를 검출한다. 검출된 신호의 고유한 ID값은 Sensor TMO로 송신되어 수집된다. 수집된 센서ID는 소켓통신을 이용하여 홈서버인 실내위치추적시스템으로 보내질 뿐아니라 원격 모니터링 GUI를 통해 실내 거주자의 위치를 GUI의 가상공간 좌표와 매핑된 홈 거주자의 위치를 보인다. 본 논문에서 제안한 실내위치추적시스템은 홈 거주자의 위치를 주기적으로 모니터링하고 거주자의 이동 패턴과 활동 상황을 파악하여 헬스케어 정보로 활용할 예정이다.
경찰은 2005년 정지선 준수율 향상을 위하여 '정지선 지키기 생활화 운동'과 함께 정지선위반 단속을 수행하였다. 단속기간 동안 정지선 준수율이 향상되었으나, 단속기간 이후 정지선 준수율은 단속 이전 수준으로 회귀되어 캠페인 및 단속을 통한 정지선 준수율 향상 노력의 장기적인 실효성 문제가 지적되었다. 교통안전시설물(신호기) 설치위치 조정 등의 교통환경 개선을 통해 장기적이며 근본적인 정지선 준수율 향상 필요성이 공론화 되고 있으나 해당분야의 기초 연구가 부재하다. 본 연구는 신호기 설치위치에 따른 차량의 정지선 준수율 변화 여부를 분석 및 제시한다. 현장자료를 토대로 수행한 통계분석 결과 신호기 위치에 따라 정지선 준수율이 변화하며, 정지선으로부터 신호기까지의 거리가 $10{\sim}20m$일 경우 정지선 준수율이 높아지는 것으로 분석되었다. '교통신호기설치관리매뉴얼'에서 허용하는 신호기 설치위치 범위에 포함되는 정지선 하류 $10{\sim}20m$의 위치를 신호기 적정 설치위치로 제안한다.
위치인식 연구에서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 GPS 기반의 위치인식 방법이다. 하지만, 이 방법은 위성 신호의 제약으로 인해 실내나 건물 밀집 지역 등에서는 제 역할을 수행할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 논문은 WLAN 환경을 이용하여 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로 실내에 설치된 Access point들로 부터 수신된 무선 신호의 수신세기를 이용하여 비교적 정확하게 위치를 추정하는 것이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기들로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 무선 신호 세기들 간의 구별성을 갖는 특징값이 필요하다. 제안 방법에서는 수신된 무선 신호 세기 값으로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응한 수신 신호값을 제거하고 수신신호 전역 및 지역적 특징을 잘 표현이 가능한 웨이블릿 계수 값을 특징값으로 사용한다. 그리고, 이 값을 입력으로 하는 신경망을 이용하여 실내 위치를 추정한다. 제안한 방법을 실내 위치인식 시스템에 적용한 결과 높은 정확성을 가지며 각 신호 세기들 간의 구분이 보다 뛰어남을 알 수 있다.
본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
무선 센서 네트워크에서 LBS(Location Based Services) 에 적합한 기술적인 요구사항이 증가하고 있다. 최근 LBS의 가장 기본이 되는 위치추정(Localization) 에 관련하여 많은 알고리즘이 제안되고 있지만 센서 네트워크를 위한 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 5가지 주된 위치추정방식의 요구사항을 정의하고 이를 만족하는 SCORE 알고리즘을 제안한다. 고정노드는 다중 파워의 비콘신호를 전승하게 되며, 이때 고정노드는 센서노드에게 위치정보를 비콘 신호에 담아서 전승하게 되는데 이때 다중 비콘신호에 신호 순서에 해당하는 SCORE 라고 고정노드로부터 센서노드까지의 거리에 대한 값을 포함하여서 전승하게 된다. 여러 고정노드로부터 수신한 위치정보를 수집한 센서노드는 간단한 연산과정을 거쳐 자신의 위치를 분산적으로 추정하게 된다. CAB 위치추정 알고리즘의 2 가지 알고리즘을 동시에 사용하는 복잡성 문제와 Diffusion 알고리즘의 네트워크 외곽에서 발생하는 큰 위치추정 오류의 문제점을 SCORE 알고리즘에서는 해결하였다. 시뮬레이션 결과 SCORE 알고리즘은 독립적인 알고리즘 사용임에도 불구하고 CAB 위치추정 알고리즘과 비슷한 성능을 나타내었으며, Diffusion 알고리즘에서 발생한 네트워크 외곽 센서노드들의 오류를 평균 7% 이상 향상 시켰다.
본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.
한국해양과학기술원은 해저에서 지면 굴착 작업이 가능한 트랙 형태의 수중건설로봇 (URI-R)을 개발 중에 있다. 개발 로봇은 수중에서 굴착 작업을 수행하는 동안 강한 소음 및 진동 환경에 노출된다. 이로 인하여 음향을 이용하여 수중 위치 신호를 획득하여야 하는 개발 장비는 신호획득이 어려운 상황에 빈번하게 놓일 수 있다. 이를 극복하기 위하여 개발장비가 수중 위치 신호가 간헐적으로 들어오는 상황 속에 놓여 있어도 연속적으로 자신의 위치를 인식하는 방안을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 비용절감 및 다양한 실험케이스를 확보하기 위하여 수중 작동 특성을 모사할 수 있는 실험을 육상에서 재현하여 실험하였으며 위치 추정을 위하여 관성항법 및 위성항법신호를 사용하였다. 위치 신호획득 주기가 길어짐에 따라 자기 위치 추정에 미치는 영향을 실험적으로 고찰하였다. 이를 통하여 URI-R의 연속적인 자기 위치 인식을 수행하기 위한 위치 신호획득의 최대 주기를 확인하고 이를 적용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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