본 논문에서는 스마트 폰에서 위치인식기반의 LBS서비스를 위해 GPS 수신모듈에서 NMEA(National Marine Electronics Association)의 문장을 분석하고, GPS 수신기에서 NMEA의 위치정보를 웹 서버로 전송하기 위한 파서를 설계한다. 또한, 구글지도(Google Map)의 API규격에 따라 GPS 수신기의 위치좌표 값을 XML파일로 변환하는 구글 지도용 API를 설계한다. 본 논문의 결과로 스마트폰의 GPS 수신기는 NMEA 문장과 구글 지도용 API의 연동방안과 웹 서버가 구글 지도용 좌표 값의 매핑(Mapping)을 통해 이동체의 위치와 GPS 수신기의 이동경로를 확인할 수 있는 실시간 위치정보 서비스가 가능한 센서 웹 서비스를 구현할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1029-1040
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2011
본 연구에서는 실제 환경에 적용 가능한 지능형 자율 이동 방법을 개발하기 위해 위치정보를 사용하지 않고 지도 작성이 가능한 지능형 이동 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 온라인으로 동작하면서 위치 정보를 사용하지 않고 지도 작성이 가능 할 뿐 아니라 현실 세계에 적용 가능하기 위해 많은 계산량을 요구하지도 않는다. 이는 이동 로봇의 실세계 주행과 같은 대용량의 이미지 처리가 필요한 경우에는 매우 유용하게 사용될 수 있다. 토이 자료와 대용량 자료에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 기존의 방법에 비해 적은 메모리와 새로운 입력에 대해 고유공간을 새로 계산하지 않아도 되어 로봇의 현실세계의 주행에도 문제가 없는 것으로 판단되었다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.106-108
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1993
본 발표에서는 화면에 띄운 교통도로지도 위에 현재 위치를 표시해주고 가고자 하는 목적지를 지시하면 목적지까지의 가야할 경로를 영상화면 상에는 물론 음성으로 지시함으로써 운전중에도 이를 사용할 수 있도록 하는 주행안내시스템을 설명한다. 본 연구의 특성은 주행중의 특정 위치를 지날 때마다 이를 운전자에게 음성으로 알림으로서 매번 화면을 확인하는 수고를 덜 수 있으며, 특정지점을 찾고자 할 때 지도를 뒤적거리는 수고를 하지 않아도 순간적으로 특정지점을 포함한 주위의 지도를 화면 상에 볼 수 있고 주유소 위치 정보등을 제공하고 있다. 본 연구는 교통의 분산과 더불어 통신망, 전화망, 상하수도 및 지적도 등에 유용하게 응용될 수 있다.
본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.
수치지도의 정확도가 사용자의 요구수준에 미치지 못할 경우 이는 무용지물이 될 것이며 막대한 국가예산을 낭비하는 결과를 가져올 수 있다. 이러한 정확도 문제를 해결하기 위해서는 명확한 수치지도의 축척별 위치정확도에 관한 규정이 빨리 이루어져야 하고, 수치지도의 정확한 정보를 사용자에게 제공함으로써 사용자가 각자의 GIS응용분야에 적합하게 수치지도를 사용할 수 있도록 해야한다. 이를 위해서는 다양한 작업방법에 의해서 제작된 기존의 수치지도에 대한 위치정확도의 평가가 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 1:1,000, 1:5,000 축척의 수치지도상에서 수평위치의 정확도를 평가하기 위해서 Total Station 장비를 이용하여 현지에서 선정된 시설물의 수평위치를 측정하였으며, 이 결과를 이용하여 표준편차를 구하고 T-Test를 실시하여 편의(Bias) 존재의 유무를 확인하여 수평위치 정확도를 평가하였다.
본 연구는 주요 일간지 중의 하나인 중앙일보에 1966년부터 2000년까지 게재된 광고지도의 특성을 지도학적 관점에서 분석한 것이다. 광고지도의 이용빈도는 해를 거듭할수록 증가하였으며, 계절로는 봄과 가을에, 월별로는 10월에, 요일별로는 토요일라 수요일에 많이 나타난다. 이는 주로 부동산 광고와 깊은 관련이 있는 것으로 분석되었다. 광고지도를 가장 많이 이용하는 업종으로는 부동산 광고(62%), 의복 광고(7%), 대기업 홍보광고(3%) 순인데, 전자의 두 업종에서는 주로 위치지도를 이용하고 있으며 대기업 광고에는 주로 배경지도가 이용되고 있다. 지도에 나타나는 기호는 지도제작자나 광고주의 관습, 관심, 선호 때문에 일반 지도와 다르게 나타나고, 일반 지도학에서 요구하는 기본적인 기호는 거의 볼 수 없었다. 이는 소비자에게 시각적으로 호소하는 것이 광고의 목적이므로 지도제작자의 독창성이나 소비자의 흥미가 더 중요하게 작용하기 때문이다. 결론적으로 광고지도는 나름의 가치를 지닌것이므로 지도학에서 특수한 분야로 인식해야 할 것이다.
최근 센서 네트워크에서 수집된 다양한 상황 정보를 웹을 통해 지도상에 도시하는 SWE(Sensor Web Enablement) 연구가 OGC(Open Geospatial Consortium)를 중심으로 진행되고 있다. OGC SWE WG(Working Group)에서는 실시간으로 시공간에서 발생하는 영상 및 센싱 데이터 등에 대한 인코딩과 웹 서비스를 지원하는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 이동 물체에서 획득한 실시간 센싱 데이터를 도시하기 위해 지도 상의 이동 노느에 GPS 데이터와 센싱 데이터를 맵핑하여 2 차원 지도에서 위치 기반의 센성 데이터 가시화 방안을 제안한다. 이를 위해 먼저 2 차원 지도에서 위치 기반의 센싱 데이터 가시화하기 위해 위치 정보를 지도의 좌표로 변환하는 알고리즘과 처리 절차를 제시한다. 그리고 이를 검증하기 위해 이동 노드의 GPS 데이터와 센싱 데이터를 수집하여 2 차원 지도 상에서 도시하는 프로그램을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 센서 네트워크로부터 수집된 실시간 동영상이나 센싱 데이터 정보를 웹 기반의 지도 상에서 효과적으로 가시화하는 것을 확인하였다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실외 도로환경에서 주행하는 차량의 위치를 추정하기 위한 비쥬얼 오도메트리 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 이동계획에 따라 차량의 초기위치에서 원거리에 위치한 특정 목적지를 방문한 후 지나온 경로를 따라 다시 초기위치로 정확하게 복귀해야 하는 차량의 위치인식을 위해 사용된다. 위치인식에는 차량 전방의 3차원 정보획득을 위한 스테레오 카메라와 후방의 영상을 획득하는 단일 카메라를 사용한다. 차량이 목적지를 향해 순방향 주행할 때는 전방 스테레오 비쥬얼 오도메트리(stereo visual odometry)를 이용하여 이동차량의 위치를 추정하고 동시에 도로 및 주변 환경에 대한 3차원 전역지도를 그래프 구조로 생성한다. 차량이 목적지에 도달하여 복귀할 때는 후방의 단일 카메라에서 획득한 2차원 영상과 전역지도를 바탕으로 모노 비쥬얼 오도메트리(monocular visual odometry)로 위치를 추정한다. 복귀하는 차량의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 효과적인 전역지도의 노드 탐색방법이 요구된다. 후방 카메라의 영상 특징과 전역지도의 각 노드의 영상 특징을 정합하고 지도에 저장된 3차원 좌표를 이용하여 차량의 위치를 추정하였다. 또한 3차원 위치추정에 성공한 이전노드들의 정보를 바탕으로 매 영상 프레임마다 적응적으로 탐색영역을 확장하거나 줄이도록 하였다. 두 개의 서로 다른 경로에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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