사물인터넷(IoT)은 각종 사물에 센서 와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 초고속 이동통신, 고감도 센서, 빅 데이터 처리 등 3대 핵심기술의 발전과 저가격화로 사물인터넷 시대가 가시화되고 있다. 그리고 근거리 위치 인식과 통신기술을 이용해 각종 정보와 서비스를 제공할 수 있는 비콘 기술은 사물인터넷 시대에 온 오프라인 서비스 융합을 가능하게 할 핵심 기술로 부각되고 있다. 그러나 현재 비콘을 활용한 위치기반서비스는 비콘이 데이터를 송신하고 스마트기기가 수신해 상품정보, 쿠폰 발행 등의 마케팅을 위한 수단으로만 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 비콘을 활용한 위치기반서비스를 제공하기 위해 서버와의 연동으로 다양한 서비스가 가능한 사물인터넷 디바이스를 제안한다.
본 논문에서는 시청자가 스마트 디바이스에 마킹한 위치정보를 기반으로 PPL(Product Placement) 데이터베이스와 연동하는 스마트 관광 서비스 플랫폼을 제안하고자 한다. 이러한 위치기반의 비디오 클립 플랫폼은 LTE와 비콘에 의한 위치인식 기반의 촬영지 드라마 영상을 Active Push 플랫폼과 스마트 키오스크 사이니지 연동 플랫폼을 설계한다. 이러한 스마트 PPL-DB 플랫폼은 인터렉티브한 태그 동기화와 중간 비디오 클립 간 PPL 사진과 동영상 형태의 다양한 카테고리별, 위치별, 상품별 및 선호도별 PPL DB가 연동하게 된다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하려면 위치인식 기술과 이를 기반으로 하는 다양한 위치 인식시스템이 필수적이다. 그러나 복잡한 실내 환경에서는 Global Positioning System (GPS)의 이용이 불가능하며 실내 위치 측정을 위한 전문적인 시스템이 필요하다. RFID 기술은 적은 시설투자와 낮은 비용으로 위치 측정 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제공한다. RFID기술을 이용한 실내 위치 측정 시스템 LANDMARC는 기타 시스템과 달리 참고태그라는 개념을 도입하여 RFID리더기의 배치 수량을 줄이는 동시에 위치 측정의 정확성을 보장함으로써 시스템을 도입하는데 소요되는 비용을 절감하였으며 현실에서의 높은 사용 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 LANDMARC시스템을 분석하여 문제점들을 해결하고 실내에서의 위치측정의 정확도를 진일보 향상시킬 수 있는 보다 효율적인 방안을 제안했다. 실험 분석 결과 동일한 실내 환경하에서 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 LANDMARC 시스템에 비하여 더 높은 정확성을 보장함을 입증하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육지원 서비스 분야는 교사인 사용자 정보를 인지하고, 사용자의 이동위치와 시간을 기반으로 상황인식을 적용하여 권한에 맞는 최적의 서비스 제공이 요구되고 있다. 교사의 시간 이동에 따라 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위해서 학교 교실환경에서 교사 위치기반의 서비스 지원이 필요하다. 또한 다양한 상황정보로 구성되는 교실환경에서 권한에 적합한 교육지원 서비스를 제공하기 위해서는 상황인식을 통한 상황정보 제공 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 교사를 위한 상황기반 서비스를 제공하기 위한 교육지원시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구조는 기존 연구되었던 멀티에이전트 기반 분산 프레임워크를 기반으로 한다. 본 논문에서는 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황기반의 교육지원 시스템의 수행성을 검증하기 위해 학교 교실에서 교사를 위한 서비스 응용으로 사용자의 위치기반에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 그리고 상황기반 교육지원 시나리오에 따라 교사가 위치한 영역과 시간에 따라 모바일 장치를 통해 서비스 수행결과를 보였다.
CSS(Chirp Spread Spectrum)는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 환경에서 SDS-TWR(Symmetric Double Sided - Two Way Ranging) 기반의 위치인식 시스템을 구현하는 기술로 사용된다. 그러나 CSS의 SDS-TWR은 전파 및 장애물과 같은 환경에 따른 간섭으로 인해 레인징 오차가 발생한다. 따라서 위치인식 시스템 개발을 위해서는 이를 보정하기 위한 보정 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 위치인식 정확도 성능 향상을 위하여 AEDR(Algorithm of Equivalent Distance Rate) 알고리즘과 칼만필터가 적용된 KF_EDR(Kalman Filter and Equivalent Distance Rate) 보정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석 및 평가하였다. 실험 결과, KF_EDR은 AEDR 알고리즘에 비해 위치인식 정확도를 복도 그리고 운동장에서 각각 10.5%, 4.2% 더 개선시켰다. 이 결과는 위치인식 데이터의 신뢰성을 향상시킴 으로써 실제 위치인식 시스템 구현에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 구두점이나 띄어쓰기가 없는 비형식적인 문서에서도 문장의 경계를 잘 인식할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 기존의 문장인식기는 문장경계의 후보를 구두점 출현 위치만으로 하였는데 이는 잡음이 많은 웹문서를 처리하는데 한계가 있다. 반면에 제안한 방법은 문장 경계의 후보를 구두점의 출연 위치로 제한하지 않고 문장 경계 인식을 위한 자질로 구두점에 비 의존적인 음절 n-gram을 사용함으로써, 구두점이 잘 표현된 문서뿐만 아니라 구두점의 생략이 빈번한 웹문서의 문장 경계 인식까지 효과적으로 수행할 수 있다. 통계기반의 기계학습 기법으로 CRFs를 이용하여 하였고, 학습과 실험에 세종계획 말뭉치를 사용하였다. 제안한 문장 경계 인식기는 세종계획 말뭉치에서 99.99%의 정확률과 100.00%의 재현율을 보였고, 세종계획 말뭉치에서 문장 경계의 구두점을 제거한 경우에도 96.20%의 정확률과 87.51%의 재현율을 보여 구두점이 없는 경우에도 문장 경계 인식이 잘이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.959-966
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2015
본 논문에서는 Walsh code를 이용하여 중첩된 Light emitting diode(LED) 송신신호들을 수신부에서 각각의 LED 송신신호로 식별하고 조명의 깜박임 현상을 제거할 수 있는 Manchester code 기반 가시광 통신 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 고정된 LED 광원의 위치정보들과 수신부에서 그들로부터 수신된 신호들을 람버시안 방사 특성과 삼변 측량법을 이용하여 수신부의 상대적인 위치를 추정할 수 있다. 제안한 논문의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명을 설치한 $6{\times}6{\times}1.5m^3$의 실내 공간에서 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 중첩된 송신신호들은 수신부에서 분리가 가능하고 측위 오차는 최대 0.2977 m, 평균 오차 0.0536 m로 정밀한 위치 인식이 가능하였다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
객체 인식은 이미지와 비디오에서 다양한 객체를 검출하고 식별하는 기술이다. LBP는 조명 변이에 강인하게 동작하는 기술자로써, 객체 인식 분야에 활발하게 사용되고 있다. LBP는 이웃 픽셀의 범위, 비교 연산 후 이웃들의 결합 순서, 그리고 결합의 시작 위치를 고려해야 한다. 특히, LBP의 시작 위치는 "최상위 비트"가 되기 때문에 객체 인식의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 본 논문에서는 N개의 시작 위치를 기반으로 N개의 특징 공간에서 각각 입력 데이터와 가장 유사한 데이터를 탐색한다. 각 특징 공간의 서로 다른 결과를 동일한 기준에서 비교할 수 있는 신뢰 척도를 정의하고, 가장 신뢰도 높은 결과를 선택함으로써 객체 인식을 수행한다. 실험 결과에서는 LBP의 시작 위치에 따라 성능의 차이가 있다는 것을 확인했다. 또한, 제안한 방법은 기존 LBP 인식 성능과 대비하여 최대 12.66%의 높은 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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