위치인식 기술은 사물이나 사람의 위치를 측정하여 서로 정보를 교환하고 환경을 제어하는데 필요한 핵심기술이다. 현재도 위치인식 기술은 다양한 방법들로 연구되고 있으며, 물류, 의학, 로봇 분야 등에 적용될 수 있다. 그러나 위치인식 기술을 적용하려면 많은 비용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 적은 비용으로 구현 가능한 Zigbee기반 AoA 위치인식 시스템을 제안한다. 본 시스템은 흔히 이용하는 스텝 모터, 지향성 안테나, Zigbee 모듈을 사용하여 비컨에 지향성 안테나를 회전시켜 RSSI값을 측정하였다. RSSI값이 가장 큰 값을 가질 때 스텝 모터의 회전각을 계산하여 수신기가 위치한 각도를 판단하고 AoA 방식을 적용하여 수신기의 위치를 측정하였다. 수신기의 위치를 옮겨가며 측정한 결과 35~36cm 정도의 오차가 있었다.
사용자의 환경정보(Context)는 기존 서비스나 정보 검색을 효과적으로 하기위해 이용되고 있다. 이러한 환경정보중의 사용자 위치정보는 많은 어플리케이션이나 연구에서 유용하게 사용되고 있다. 이미 많은 연구에서 사용자의 위치를 인식하기 위해서 다양한 기술을 이용한 방법을 제안했다. 하지만 기존 연구들은 특정 환경기반 시나리오를 기반으로 개발해서 다양한 위치정보를 필요로 하는 위치기반 서비스를 제공하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 IrDA(Infrared Data Association)의 Line of Sight 통신 특성을 이용하는 방법을 제안한다. 또한 위치인식 시스템의 유효성을 보여주기 위한 방법으로 "박물정보 제공 서비스"를 프로토타입으로 구현하였다.
본 논문에서는 로봇이 획득한 정보가 내포하는 '장애물의 존재성'과 '장애물 사이의 연결성'이 위치인식에 효과적으로 사용 될 수 있음을 러프집합을 이용하여 확인한다. 그리고 두 속성을 이용하여 위치인식의 애매성을 줄이고, 신뢰할 수 없는 환경 정보에서도 로봇의 위치 판단이 가능한 위치인식 방법을 제안한다. 로봇이 환경 정보를 축소하여 구성한 지도만으로도 목표점까지 이동하는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
본 고에서는 이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(Simultaneous Localizaton and Mapping;SLAM) 기술에 대하여 다룬다. 이동로봇의 SLAM을 위하여, 로봇과 랜드마크의 상태를 상태공간 영역에서 같이 기술하는 방법과 센서로부터 입력된 정보를 이용하여 로봇이 상태를 추정하는 기법을 소개한다. 실제 로봇을 통한 예제를 통하여 로봇의 상태와 특징점을 동시에 추정하는 것을 보여준다.
본 연구는 저속의 UWB를 이용하여 지하 주차장, 터널 등 GPS로 위치 인식이 불가능한 실내 지역에서 차량관리 및 위치 인식을 하기 위한 목적으로 진행되었다. 본 논문에서는 IEEE802.15.4a의 2.45GHz 대역 표준으로 채택된 CSS(Chirp Spread Spectrum)를 이용하여 Ranging과 TOA(Time-of-Arrival)방식의 실내 위치인식 시스템을 제안 하였다. 기존의 실내 위치 인식기술로 사용되고 있는 Zigbee의 RSSI(Received Signal Strength Indication)는 환경 변화에 따른 오차율과 항상 최대 전력 사용을 필요로 하기 때문에 전력 소비가 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 단점을 보완하기 위하여 위치기반으로 표준화된 801.15.4a Chirp 신호와 스펙트럼 방식의 특성을 이용한 SDS-TWR(Symmetrical Double Side-Two Way Ranging) 방식을 채택하여 TOA(Time of Arrival) 알고리즘을 통해 계산된 거리와 좌표를 측정하였다.. 컴퓨터 모의실험을 통해 오류 방지 알고리즘을 적용한 데이터 오류율이 1% 미만으로 줄었으며, 가중치 팩터와 노드 운영 방안을 이용한 좌표 측정에서 $6m{\times}3m$ 공간 안에 5cm 미만의 오차를 갖는 위치인식 시스템을 검증할 수 있었다.
편재형 공간에서 사용자는 자유롭게 이동하면서 VOD(Video On Demand) 서비스를 제공받기원한다. 그러나 기존의 VOD 시스템은 사용자의 위치에 종속적이기 때문에 한 세션이 종료될 때까지 서버는 한 클라이언트에게만 데이타를 전송한다. 그래서 만일 사용자가 이동한다면 이전 세션을 종료시키고 새로운 클라이언트에서 다시 세션을 연결해야 한다 그러나 위치 인식 VOD 시스템은 세션의 연결과 종료를 자동으로 수행함으로써 사용자 이동성을 지원한다. 즉, 사용자의 위치 이동을 자동으로 인식하고 사용자 근처의 클라이언트로 데이타 전송 흐름을 바꾸어 연속적으로 서비스를 제공한다. 본 연구는 편재형 공간에서 이동 중인 사용자에게 연속적인 서비스를 제공하기 위하석 위치 인식 VOD 서비스 구조와 세션 핸드오프 기법을 제안하고 자바(Java)와 지니(Jini)를 기반으로 위치 인식 VOD 프로토타입 시스템을 구현한다. 그리고 실험에서 제안된 핸드오프 기법이 다른 기법에 비해 적은 핸드오프 시간을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
센서네트워크 기반의 위치 인식 시스템은 주변 센서 노드들로부터 거리 정보를 받아 위치를 산출한다. 현재 위치 인식 시스템에서 비콘 주기는 이동성을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 비콘 주기에 따른 수신 데이터양과 이동성에 따른 거리 산출 성능을 실험을 통해 분석하였다. 이러한 실험을 통해 짧은 비콘 주기에서는 수신 데이터가 증가하지만 고속의 이동 환경에서는 에러율이 급격히 증가함을 확인 할 수 있었다. 이동성에 따라 비콘 주기를 변화시켜 실험을 수행하고, 수신된 데이터의 에러율과 유효 데이터를 근거로 속도에 따라 비콘 주기를 조절할 필요성이 있음을 확인 하였다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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