• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.56-62
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• 2017

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.631-634
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• 2003

이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터를 관리를 의미한다. 최근 정보통신 기술의 발전으로 이동차량의 위치를 측정하는 다양한 방법이 개발되었으며, 이를 기반으로 하는 개별적인 응용 시스템들이 개발되었다. 그러나 대부분의 기존의 관련 시스템은 특정한 단일의 측위 장치와 통신 방법만을 고려하여 구축되었기 때문에 이들간 데이터의 원활한 공유가 어려운 문제가 있다. 따라서 이 논문에서는 기존의 추적 기술을 토대로 생성된 다양한 형태의 위치 데이터를 통합하는 이동체 위치 데이터 인터페이스 모형을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.45-48
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• 2011

본 논문에서는 다양한 타입의 위치기반 데이터들을 하나의 R-tree로 통합합 $R^m$-tree의 구조와 이 $R^m$-tree를 이용하여 질의 포인트로부터 각 타입에서 k개의 가까운 위치기반 데이터를 찾는 mkNN(multi-type k nearest neighbor) 질의 처리기법을 제안하였다. 특히, 다양한 타입의 위치기반 데이터들을 각 타입별로 독립된 R-tree로 유지하지 않고, 하나의 $R^m$-tree로 통합하여 관리함으로써 mkNN 질의 처리시 같은 레벨의 공간의 반복탐색을 줄일 수 있도록 고안하였다. 그리고 각 타입 t에 대한 위치데이터를 관리하는 부가적인 타입정보 자료구조로서 위치정보를 담은 TMBR, 데이터 개수정보를 담은 $I_t$-entry를 새로이 고안하여 mkNN질의 처리시 효율적인 휠터링(filtering)과 검색과정이 이루어지도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.71-82
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• 2006

본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 실시간 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법과 DCM(Database Correlation Method) 기법을 통해 각각의 위치 데이터를 생성한 후, 그 중 이동객체와 더 근사한 위치 데이터를 실시간으로 선택한다. 또한 Kalman Filter를 사용하여 선택된 위치 데이터를 보정하여 시스템에 적용하므로 이동 객체의 위치 정확도를 향상시켰다. 기존에 연구된 Kalman Filter는 과거의 정보를 이용하여 현재의 위치를 추정해 내는 시스템의 특성상 안정화 되는 시간까지 불확실한 위치 데이터를 가지게 된다. 하지만 제안하는 위치 추적 시스템은 기존의 Kalman Filter를 그대로 적용하지 않고, 더 효율적인 방안을 제시한 후 적용함으로 더 정확한 위치 추적을 가능케 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.298-300
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• 2002

다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1823-1824
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• 2007

핸드폰, PDA, Laptop이 보편화 되면서 이를 이용한 위치 인식 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이러한 위치기반 서비스(LBS : Location Based Service)는 GPS를 이용한 실외 서비스와 WLAN, Zigbee, UWB 등을 이용한 실내 서비스로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 이미 많은 수의 기반시설(AP : Access Point)가 구축되어 있는 무선랜 기반의 효과적인 위치 측정 기법에 관한 연구를 모색 해보고자 한다. 각 AP에서 받은 신호세기(SS : Signal Strength)를 데이터 베이스에 저장한 후, 이동단말기(MU : Mobile Unit)의 위치가 요구되는 장소에서 다시 신호세기를 측정하여 데이터 베이스와 비교하여 가장 적합한 위치 데이터 정보를 리턴하는 핑거프린트(Fingerprint) 방식을 소개한다. 그리고 불안정한 신호 세기 데이터를 판별하기 위하여 단일 클래스 SVM 기법인 SVDD(Support Vector Data Description)을 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.589-592
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• 2010

무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.5-8
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• 2020

매우 작은 크기의 센서들이 산악 등의 험지에 흩뿌려지는 스마트 더스트 환경은 장치들의 컴퓨팅 성능과 리소스가 매우 제한되기 때문에 각 센서들의 위치를 식별하기 매우 힘들다. 또한 초대량의 센서들이 뿌려지는 특성으로 인해 수집, 전송되는 데이터의 크기가 상상하기 힘들 정도로 커질 수 있다. 본 논문에서는 중간 매개 역할을 수행하는 디바이스의 위치와 삼변측량을 이용해 센서들의 위치를 계산하고 계산된 위치를 기반으로 동종의 센서에서 수집된 데이터를 축소, 통합하는 위치 기반 데이터 축소 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1528-1533
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• 2020

최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.