최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.
근래에 위치 정보를 이용하는 위치기반서비스는 많은 분야에서 이용되고 있다. 그에 따라 위치인식 기법들에 대해 많은 연구가 이루어지고 있다. 다양한 위치인식 시스템 중 TOA(Time of Arrival)이나 TDOA(Time Difference of Arrival)와 같은 시간 기반 위치인식 알고리즘을 사용하는 위치인식 시스템에서는 AWGN(Additive White Gaussian Noise)와 다중경로에 의한 왜곡이 위치인식 성능의 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 이런 성능 저하를 극복하기 위해서 여러 개의 펄스를 평균하는 방법으로 잡음을 제거한다. 그리고 임계값 설정을 통해 직선 경로 신호를 검출함으로써 위치인식 성능을 향상시키는 기법에 대해 연구하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하려면 위치인식 기술과 이를 기반으로 하는 다양한 위치 인식시스템이 필수적이다. 그러나 복잡한 실내 환경에서는 Global Positioning System (GPS)의 이용이 불가능하며 실내 위치 측정을 위한 전문적인 시스템이 필요하다. RFID 기술은 적은 시설투자와 낮은 비용으로 위치 측정 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제공한다. RFID기술을 이용한 실내 위치 측정 시스템 LANDMARC는 기타 시스템과 달리 참고태그라는 개념을 도입하여 RFID리더기의 배치 수량을 줄이는 동시에 위치 측정의 정확성을 보장함으로써 시스템을 도입하는데 소요되는 비용을 절감하였으며 현실에서의 높은 사용 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 LANDMARC시스템을 분석하여 문제점들을 해결하고 실내에서의 위치측정의 정확도를 진일보 향상시킬 수 있는 보다 효율적인 방안을 제안했다. 실험 분석 결과 동일한 실내 환경하에서 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 LANDMARC 시스템에 비하여 더 높은 정확성을 보장함을 입증하였다.
사회구조가 고도화됨에 따라서 사용자들은 크고 복잡한 환경에 노출되고 있다. 이러한 환경은 사용자들이 자신의 위치가 어디인지를 인식하게 어렵게 하고 있다. 그에 따라서 사용자에게 지도나 키오스크 시스템[1]과 같은 위치 안내 서비스를 제공하고 있다. 하지만 이런 서비스는 2D 기반의 안내를 하기 때문에 사용자가 직관적, 공간적으로 자신의 위치를 파악하기란 어렵다. 직접 시스템에 찾아가야 서비스를 사용할 수 있으며, 서비스의 제공이 지속적이지 않고, 순간적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 이동하면서 자신이 찾고자 하는 위치에 대한 안내를 3D 가상현실 기반의 위치 안내를 받을 수 있는 모바일 PC를 위한 위치 기반 서비스(Location Based Service)를 제공한다. 제안하는 시스템은 사용자의 현재의 위치를 인식하기 위해서 모바일 PC에 GPS와 RFID태그를 이용한다. 이를 실내외 공간에서의 위치를 인식을 하게 되며, 사용자의 현재 위치에서 자신이 가고자 하는 목표장소에 대한 최단 경로를 알려 준다. 뿐만 아니라 여러 장소를 방문하는 경우, 미리 만든 스케쥴에 따라서 위치 안내 서비스를 받을 수 있다. 제안하는 시스템은 사용자가 전시장, 병원, 관공서 등의 건물에서 원하는 위치를 자신이 있는 위치에서 편하고 간편하게 찾아 줄 수 있으며, 부가적으로 다양한 위치 기반 서비스들이 적용 가능하다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 사물의 위치 정보가 더욱 중요시 되고 있다. 대표적인 실내 위치 인식 시스템인 크리켓은 노드 간의 거리를 인식하기 위해서 RF 신호와 초음파 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만 배치되어 있는 센서 노드 수가 증가할수록 신호간의 간섭 및 충돌 횟수가 증가하여 위치 인식 시스템의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 초음파 위치인식 시스템을 구성하기 위해, 무선 센서 네트워크 표준인 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜을 사용하였다. 신호간의 간섭과 충돌 횟수를 감소시키기 위해, 노드 번호와 이동통신에서 사용하는 주파수 재사용 방식을 변형하여 오차율을 감소시키는 알고리즘을 제안하였다. 성능평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 크리켓시스템보다 수율과 에너지 효율 면에서 더 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 유비쿼터스 이동로봇의 자기위치인식에 적용되는 비젼시스템의 왜곡된 영상을 보정하기 위한 실용적인 방법을 제안하다. 이동로봇에서 자기위치인식은 필수적인 요소이며 카메라 비젼시스템을 이용하여 처리 가능하다. 자기위치인식에서 비젼시스템은 넓은 시야를 확보하기 위해 어안렌즈를 이용하는데, 이는 영상의 왜곡을 발생한다. 또한 이동로봇은 지속적인 움직임을 가지므로 빠른 시간 내에 영상을 처리하여 자기위치를 인식해야 한다. 따라서 이동로봇에 적용 가능한 실용적인 영상왜곡 보정기법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 검증한다.
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 저전력 소모 위치인식기술로서, 거리 정보를 필요로 하지 않는 위치인식알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치 인식알고리즘은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 독립적으로 실행되어, range-free 한 방법을 사용하여, 각 센서노드의 위치를 신속하게 추정함으로써 전력소모를 최소화한다.
유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.
최근 서비스 패러다임이 언제나 같은 서비스를 제공하는 수동적 형태의 서비스에서 현재의 상황에 맞게 (context-aware) 서비스를 제공하는 능동적 형태의 서비스로 변화하고 있다. 이때 현재 상황(context) 중에서 가장 중요한 정보가 위치정보이다. 따라서 효율적이면서도 정밀한 실내 위치인식 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구팀은 이러한 위치인식의 요구사항을 만족시키기 위해 WSN(Wireless Sensor Network)을 이용한 위치인식 시스템을 제안한 바 있다. 하지만 기존 방법은 높은 효율성에 비해 위치인식의 정밀도가 낮은 단점이 있었다. 본 연구에서는 기존에 제안한 위치인식 프로토콜의 단점을 보완하기 위해 fingerprint 중첩을 사용하여 보다 높은 정밀도를 가지는 위치인식 방법을 제안한다. 기존 LIDx 프로토콜과 제안한 방법을 병행함으로써 효율적이면서도 정밀한 위치 인식형 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 각종 산업 현장의 라인에 긴급 정지 장치로 병설되는 풀 코드 스위치의 동작위치를 판별하는 시스템에 대하여 다룬다. 특히, 된 논문에서는 전력선 통신 기술을 사용하여 복잡한 케이블 포설 없이도 기존의 2선만을 사용하여 동작된 풀 코드 스위치의 위치를 인식하는 방법을 제시한다. 또한 전력선 통신 IC의 제어 기능을 사용하여 스위치 제어 인식장치에서 각 스위치를 리셋하는 신호를 전송할 수 있도록 구성한다. 끝으로, 논문에서는 제안된 전력선 방식의 풀 코드 스위치 동작위치 인식장치를 제작하고 전력선을 통하여 전달된 신호 및 반응시간 관찰함으로써 풀 코드 스위치의 위치인식 시스템으로 실제로 적용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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