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.
최근 건설현장에서는 3D 기피 현상으로 자동화에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 개발된 VRS-GPS 기반 자동 측위시스템으로 해안매립지를 측량한 결과에 관한 연구이다. 자동측위시스템에 설치된 GPS는 GRX1 수신기와 SHC250 컨트롤러를 사용하였다. 자동측위시스템은 DSP모듈, 지자기센서, 블루투스, 짐벌, IMU등으로 구성되어 있으며, 입력된 위치경로로 자동주행이 가능하도록 하였다. 개발된 GPS 자동측위시스템은 전방과 구심점 관측 카메라를 설치하여 측량상황을 스마트폰으로 실시간으로 파악 할 수 있도록 하였다. 개발된 자동측위시스템을 건설현장에 적용하여 실험한 결과 평균제곱근오차는 X축에서 0.009m, Y측에서 0.010m, 높이는 0.002m로 나타났으며, 현장적용 가능성이 있음을 확인하였다.
E-navigation 전략의 핵심 장비인 전자해도표시시스템(ECDIS)과 선박자동식별장치(AIS)등의 출현으로 항해사는 전자항해 방식에 적응하며 편리성과 효율성으로 인해 전자항해장비에 의존하게 되었다. 현재의 첨단항해장비는 e-input인 측위정보가 필요하나, 신뢰할 수 있는 측위정보는 제한되어 있으며 고정적이라 할 수 있다. 결과로 첨단항해장비의 운용 및 해양분야의 위치정보 이용을 위해 주 측위시스템의 고장에 대비한 백업 측위시스템이 필요하게 되었다. 즉, 주 측위시스템에 고장이 발생하여 측위시스템으로부터 위치정보를 제공받지 못할 경우, 전파측위시스템 이외의 측위도구를 준비하여야 한다. 본 연구에서는 항만 내 항해 및 위치정보 서비스의 요구를 만족하기 위해 측위시스템을 분석하여 주시스템, 백업시스템의 적절한 조합을 통해 항만측위시스템 이중화 설계를 목적으로 한다.
위치기반 서비스(LBS : Local Based Service)는 단연 GPS가 그 중심이라 할 수 있다. 그러나 실외가 아닌 실내에서의 측위는 GPS신호가 도달할 수 없고, 또한 기존에 연구 중인 실내측위 기술들은 여러 가지 문제점을 갖고 있다. 따라서 다양한 서비스가 구현 가능한 ZigBee 기반의 USN내에서 기존의 다양한 센서들이 구동되면서 ZigBee 노드 간의 신호의 세기인 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 활용한 위치측위시스템을 구현한다. 또한 기존의 RSSI를 활용한 실내측위의 문제점들을 보완하기 위하여 신경회로망을 이용한 위측측위 알고리즘을 제안하여 보다 정확하고 안정적인 위치정보 시스템을 구현한다. 따라서 실내위치측위가 필요한 다양한 공공장소에 적합한 위치기반 서비스가 도입될 수 있는 가능성을 제시한다.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
2020년 7월 정부는 포스트 코로나 시대를 선언하며, 한국판 뉴딜 정책을 발표하였다. 한국판 뉴딜은 디지털인프라 구축, 비대면 산업육성, SOC 디지털화를 기본방향으로 내세웠으며 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 4차산업 핵심기술의 육성방안을 제시하였다. 최근 인천공항은 한국판 뉴딜 정부정책에 부응하기 위해 인천공항 K-뉴딜 프로젝트를 추진 중이며, 세부 전략과제로 자산관리의 디지털전환을 위한 IoT기반 스마트 자산관리시스템을 구축 중이다. IoT기반 스마트자산관리시스템은 인천공항에 위치한 실내외 이동형 자산에 대해 끊김없는 위치정보를 제공하는 시스템으로 기존 시스템(RFID) 대비 약 4억 원의 인적, 물적 자원을 절감하는 효과를 나타낼 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT기반 스마트 자산관리시스템의 핵심기술인 실내외 연속측위 스마트 트래커와 네트워크의 구성, 저전력 위치정보 제공방법을 제시한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.57-70
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2006
Location Based Service (LBS) provides high-value added service to users and various works about IBS have been actively performed. The core technology or LBS is positioning of the users. In the field of positioning, outdoor positioning and indoor positioning are developed separately. We are proposing a design of an outdoor-indoor positioning system, implementing a prototype of the system, and verifying the usefulness of the system through experiments. Our experimental results shows that the average error of our system is 4.8 m in the case of out-door positioning and it is 3.3 m in the case of in-door positioning.
유비쿼터스(Ubiquitous) 라는 시대적 흐름에 따라 상황(Context)을 고려한 응용 서비스들에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 서비스들은 대부분 사용자의 현재 위치 정보를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 형태를 띠고 있다. 현재 GPS(Global Positioning System)나 지상파를 이용한 위치 측정 방법이 널리 사용되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 위치 측정을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 최근에는 실외를 대상으로 하는 서비스뿐만 아니라 홈 서비스, 대형 건물 안내 서비스와 같은 실내를 중심으로 하는 서비스가 각광을 받고 있다. 실외 위치 측정 분야의 경우 이미 많은 상용 제품들이 출시되어 사용되고 있지만 상대적으로 실내의 위치를 알아내는 방법에 있어서는 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방법 중 하나인 무선랜을 이용한 실내 위치 측위 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 연구되어져 온 대표적인 두 가지 실내 위치 측위 방법론과 이들에 대한 장단점을 분석하고 실제 구축된 시스템을 사례로 구체적인 시스템 구축 방법 및 실험 결과를 제시하였다 또한 기존 시스템의 위치 정확도를 향상시키고 연산 속도를 개선시키기 위한 몇 가지 새로운 방안을 제시하였다.
지구측위시스템(GPS)은 1980년대 측량분야에서 가장 중요한 기술발전이며 최근에는 수신기의 개선과 데이터 처리기법의 발전에 따라 높은 정확도로서 효율적인 GPS측량이 가능하게 되었다. 이 논문에서는 데이터 선형조합의 방법에 대해 고찰하고 P코드/위상측정용 수신기인 Wild GPS System-200의 테스트 결과를 제시하고 있다. 연구결과는 7km/37km의 기선에서 1ppm 이내의 높은 정확도의 측정이 가능하며 P-코드 수신에 의한 1점측위에서는 10m의 위치정확도가 쉽게 얻어질 수 있으므로 초기좌표 결정에 효과적임을 보여주고 있다.
현재 GPS를 이용한 위성측위시스템은 기존의 DGPS에 의한 정밀도 향상 차원을 넘어 상시관측소를 활용한 기준국의 활용 증대 및 다양한 동시 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 여러 가지 연구들이 진행되고 있다 현재 국내 연구동향으로 VRS-RTK (Virtual Reference Station Real Time Kinematic)에 대한 기초 연구가 진행 중에 있으며 해양수산부의 전파를 이용한 비콘 방식과 표준과학연구원 천문대에서는 MBC와 연계한 FM-DARC(Data Radio Channel)방식 등이 활용 방안으로 준비중에 있으며, 여러 기관과 대학 연구 기관에서 기초 연구가 진행 중에 있다. 따라서 이미 독일, 싱가폴, 일본 등에서 활용하고 있는 VRS의 연구를 보다 심화하여 현재 각기 다른 기관에서 보유하고 있는 70여개의 GPS 상시관측소의 효율적인 활용과 대 국민 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 절실히 필요한 시기이다. 따라서 본 논문에서는 이런 가상관측의 결과를 산출할 수 있는 통계학적 모델링을 통한 가상관측 보정값을 산출할 수 있는 보정값을 제시할 수 있는 알고리즘 개발에 그 목적이 있다. 향후 알고리즘 개발이 완료되면 통계학적 모델링을 통해 단일 기준점에 의한 GPS 측량에서 불가능한 위치 결정 네트웍의 가상 관측을 가능하게 할 것이며, 신뢰성 있는 미지정수 해를 만들 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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