본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 사용자의 이동성 패턴과 움직임 정보를 이용한 새로운 위치 갱신 기법을 소개한다. 현재 상용화된 대다수의 셀룰러 시스템은 지리적 영역을 위치갱신 영역으로 나누고, 사용자는 이전 위치 영역에서 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치갱신 연산을 수행한다. 이제까지 제안된 기존 기법들은 개별 사용자의 이동성과 호도착률, 더욱이 각 위치 영역에서의 사용자의 움직임 패턴을 고려하는데 미흡하였다. 특히, 사용자가 낮은 CMR을 갖거나 특정 위치 영역으로 이동할 경우가 많아지면 쓸모 없는 위치 갱신 횟수의 증가로 인하여 과도한 네트워크 트래픽이 야기된다. 이러한 상황에서 위치 갱신의 비용을 줄이기 위해서는 사용자들의 움직임 정보를 적절히 반영하여 각 위치 영역에서 위치 갱신의 수행 여부를 결정하는 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 위치영역 내에 상주하는 이동단말들의 움직임 정보와 개별 사용자의 이등 패턴 정보를 효율적으로 이용하여 위치 갱신의 횟수를 줄일 수 있는 새로운 위치 갱신 기법을 제안한다. 수학적 모델링을 통한 제안 기업의 성능은 CMR이 낮고 사용자가 특정 위치 영역으로 이동할 확률이 높은 경우, 기존의 IS-41과 TLA 기법보다 낮은 위치관리 비용을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 이동 기반 위치 갱신 기법과 시간 기반 위지 갱신 기법을 혼합한 새로운 hybrid 위치 관리 갱신 기법을 제안한다. 이동 통신 시스템에서 위치관리는 위치 갱신과 페이징의 두가지 동작으로 관리 된다 기존의 위치 갱신 기법으로 이동기반 위치 갱신, 시간 기반 위치 갱신, 거리 기반 위치 갱신기법이 널리 사용되고 있다. 실용적인 면에서 이동 기반 위치 갱신 기법 혹은 시간 기반 위치 갱신기법이 사용되나 CMR에 따라 각각 장단점을 가지고 있다. 제안된 hybrid 위치 관리 기법에서는 셀 이동 횟수인 이동 임계값 d를 초과한 후 설정된 타이머 간 T를 초과할 때 위치 갱신을 실행하여 기존의 위치 갱신 기법들이 가지고 있는 불필요한 위치 갱신 비용을 줄이고자 한다. 특히 CMR이 작고 갱신 비용이 페이징 비용보다 큰 환경에서 기존의 위치 갱신 기법보다 낮은 비용으로 위치관리를 실행할 수 있다.
위치기반서비스 응용 분야에서 위치 데이터를 저장하기 위하여 일반적으로 이동체의 위치 데이터를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이터는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이터와 오차가 발생한다. 따라서 오차가 존재하는 불확실한 미래 위치 데이터로 인하여 미래 위치 색인에서 검색의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 주기적인 위치보고 이동체에서 발생하는 불확실한 위치 데이터를 처리하기 위해서 예측된 위치 데이터에 예측 오차분을 반영한 불확실성 영역을 사용한다 그리고 이동체의 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제안하고 이를 기반으로 하는 불확실 위치 처리 기법을 이동체 미래 위치 색인에서 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 예측 기법보다 불확실 위치 처리 기법이 영역 검색의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
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 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 이웃(neighborhood)과 이동 단말기의 위치 관계를 고려하여 계층화된 위치 등록기에 의한 적응적 위치 관리 기법을 제시한다. 제안된 위치 추적 과정에서는 단말기의 위치 영역을 홈(home) 이웃과 외부(foreign) 이웃으로 구분하고, 홈 이웃에서는 최하위 레벨의 위치 등록기와 홈 위치 등록기에 단말기의 위치를 등록하고 외부 이웃에서는 각 계층의 위치 등록기에 위치를 등록한다. 착신 단말기, 발신 단말기와 착신측 홈 이웃의 위치 관계를 고려하여 최소한의 비용으로 위치 파악 및 호 설정 과정을 수행한다. 그리고, PNNI 기반의 무선 ATM 망에서 제안된 적응적 위치 관리 기법을 기존 LR(Location Registers) 기법과 위치 관리비용 측면에서 성능을 비교하여 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있다.
위치등록(location registration)이란, 개인휴대 통신망에서 가입자의 위치정보가 변하는 경우 데이타베이스에 있는 가입자의 위치정보를 갱신해주는 일련의 과정을 말한다. 착신호 접속을 위해서는 시스템이 MS(Mobile Station)의 현재 위치를 알고 있어야 하므로, MS의 위치를 시스템의 데이타 베이스에 저장하는 위치등록 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위치등록 방법중 핵심적 요소인 영역기준 위치등록 (zone-based registration) 방법을 다중영역 위치등록 방식으로 구현할 경우의 성능을 분석하였다. 먼저 단일영역 위치등록 방식을 해석하기 위한 이동성 모형을 구축하고 이를 기초로 하여 다중영역 위치등록 방식에 대한 성능분석을 위한 환경을 설정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 이용하여 래디오 채널에서의 부하를 최소로 하는 다중영역의 수 N을 구하였다. 개인휴대통신망의 환경에 따라 최적 N의 값은 다소 차이가 있으나 대부분 2-3으로 나타나고 있다. 또한 다중영역 위치등록 방식은 단일영역 위치등록 방식에 비하여 레디오 채널에서의 부하를 10%정도 감소시켜 주는 것으로 나타나고 있다. 본 연구 결과는 개인휴대 통신망에서 중요한 성능요소인 위치등록 처리용량을 향상시키고자 할 경우 효율적으로 이용될 수 있다.
최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(LBS, Location Bases Services)에 대한 관심이 급증하고 있다. 이동객체는 시간에 따라 위치 정보가 계속 변경되는 공간 객체를 의미한다. 전통적으로 고정된 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS 서버에서 저장, 관리되었다. 그러나, 이동객체의 경우, 위치의 변화가 매우 빈번하며, 과거의 위치정보도 관리해야 하므로, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 이 논문에서는 위치기반서비스를 위해 위치정보를 저장, 관리하기 위한 위치정보 관리 시스템을 설계한다. 위치정보 관리 시스템는 위치획득 서브시스템, 위치저장 서브시스템, 그리고, 위치질의 서브시스템으로 구성된다. 이 논문의 기여는 이동객체에 대한 위치획득, 저장, 질의 등 각각의 연구 결과를 통합함으로써, 실제 응용에 적용할 수 있는 시스템을 개발하는데 있다.
사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.
본 연구에서는 위치기반서비스에 적용되는 여러 가지 위치측위 기술 및 위치기반서비스의 특성 등을 분석하는 것을 주목적으로 한다. 위치측위 기술은 대상체의 위치를 파악하는 기술로 위치기반 서비스의 핵심기술이라 할 수 있다. 이러한 기술은 다양한 무선통신방식에 의하여 측정되고 현재 매우 광범위하게 확장되고 있다. 또한 이를 이용하는 위치기반 서비스 역시 다양한 분야에서 활용되고 있고 그 활용 방법도 상이하다. 이러한 위치측위기술의 발달이나 서비스 시장의 변화는 시대가 변할수록 특성을 달리하고 있으므로 이를 잘 파악하고 대처한다면 위치기반 서비스 시장의 활성화 및 활용성 증진에 매우 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 사용자의 위치정보를 이용하여 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스를 제공을 위한 위치 인식 시스템에 대해서 제안한다. 많은 연구에서 사용자의 위치를 인식하는 기법과 정확도 향상을 위한 연구가 진행되고 있지만 특정 환경이나 시나리오에 초점을 맞추어서 다양한 위치 기반 서비스를 제공하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 다양한 위치 기반 서비스들이 필요로 하는 위치정보를 구분하고 IrDA를 이용하여 사용자의 위치를 인식하는 방법을 소개하고 위치 인식 시스템의 설치 및 관리에 필요한 기능에 대하여 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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