본 논문은 통신 중계를 활용한 항법시스템에서 위치정확도 향상을 위한 측위 알고리즘을 제안한다. 중계 기반 항법시스템은 측위의 기준점이 되는 구성요소들이 한쪽 방향으로 분포하며 삼각측량법에 의해 위치가 계산되므로 시스템의 구조적 특성에 의한 수직오차가 수평오차에 비해 상대적으로 크게 발생한다. 제안하는 가상 기준점을 활용한 측위 알고리즘에서는 항법메시지로부터 송신한 기준국의 위치와 기 추정된 사용자의 위치를 기준으로 새로운 가상의 기준점을 생성하고 이를 활용해 사용자의 위치를 재추정한다. 가상의 기준점은 기 추정된 사용자의 위치로부터 거리가 가장 인접한 기준국을 선택함으로써 기하학적 요인에 의한 영향을 최소화하도록 하였다. 이를 통해 기준점들의 방향을 공중 및 지상으로 다원화함으로써 기하학적 요인에 의한 수직오차를 감소시켰으며, 기존 중계 기반의 항법시스템보다 정확한 위치추정이 가능하다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 사용자의 위치정확도가 향상됨을 확인하였다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.
측위 기술에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으며, 측위 기술에 대한 정확도도 점점 증가하고 있는 추세이다. 또한 해당 기술을 활용한 응용분야들이 다양한 형태로 활용되고 있으며, 향후 또 다른 새로운 분야로도 점점 더 확대될 예정이다. 실외 측위는 GPS, 이동통신망 등을 통해 널리 지원되고 있고 오차 범위도 많이 줄어들고 있지만 무선망을 통한 실내 측위에 대해서는 무선의 여러 가지 제한사항으로 인해 오차 범위가 실외 측위에 비해 크게 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 802.11 WLAN 환경에서 활용될 수 있는 RSS-Map을 활용한 실내 측위 기술에 대해 제안한다. 본 연구는 기존의 실내 측위 모델보다 정확성을 가지고 있으며 실험평가를 통해 이동성을 가진 스테이션의 위치를 정확하게 확인할 수 있음을 보인다.
사용자들이 위치 정보를 가장 많이 요구하는 분야가 바로 육상교통 분야이다. 특히 보다 정확한 위치 정보를 제공함으로써 지능형 도로 교통 관리가 가능하고, 일반 사용자에게도 편리를 가져다준다. 무선 통신망의 발달로 언제 어디서나 주변 기준국의 GPS 정보를 수신할 수 있기 때문에 차량에서도 정밀 측위가 가능하다. 일반적으로 정밀 측위를 위해서는 코드, 반송파 측정치를 사용한다. 하지만 수신기에서는 코드, 반송파 측정치 뿐 아니라 도플러 측정치도 제공하고 있고 도플러 측정치는 속도에 대한 측정치이다. 속도는 육상교통 환경에서 요구되는 중요한 정보이기 때문에 본 논문에서는 도플러 측정치까지 추가하여 육상교통 환경에 적합한 정밀 측위 기법을 연구하였다. 정밀 측위 기법으로는 RTK(Real-Time Kinematic) 기법을 사용하였고, 여기에 측정치로 이중 차분된 도플러 측정치를 추가하였다. 그 결과 도심지역에서 발생하는 다중 경로 또는 반송파의 사이를 슬립(Cyde Slip)에 의한 위치 오차가 완화되었다. 하지만 여전히 발생하는 위치 오차를 완화시키기 위해서 도플러 측정치를 이용한 위치 영역에서의 스무딩 기법을 적용하였다.
본 연구에서는 정적 측지기준계를 채택하고 있는 우리나라에서 GPS 정밀단독측위 해석 결과에 정적 측지기준계의 기준시점으로부터 지진이나 지각변동에 의해 발생한 위치의 변동량을 보정함으로써 위치정확도를 향상시키기 위한 기준시점 조정모델을 개발하였다. 이를 위하여 우리나라 GPS상시관측소 중 14개소를 선정하여 2000년부터 2011년까지 약 10년간의 일별 GPS데이터에 대하여 GIPSY-OASIS II를 이용한 정밀단독측위 해석을 실시하고 이로부터 GPS상시관측소의 지각변동량을 결정하였다. 이로부터 SOPAC에서 채택하고 있는 지각변동모델식의 파라미터를 계산함으로써 기준시점 조정모델을 구하였다. 본 연구에서 구하여진 기준시점 조정모델을 적용한 결과 GPS상시관측소의 위치는 약 12mm의 정확도로 결정할 수 있었으며, 일반 측량점의 위치는 약 16mm의 정확도로 결정할 수 있다. 향후 보다 많은 GPS상시관측소의 데이터 처리를 통하여 기준시점 조정모델을 결정할 경우 지진이나 지각변동에 의하여 변동된 측량점의 위치를 실용적인 정확도 범위 내에서 GPS 정밀단독측위에 의하여 정적 측지계 기준의 좌표로 추정할 수 있을 것이다.
래터레이션 기반 실내 위치 측위 기법은 단말기와 AP(Anchor Point) 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 주로 사용한다. 그러나 무선 신호는 시간과 공간에 따라 무작위로 변화하는 특성을 가지므로 RSS를 이용한 거리 예측에서 오류의 발생은 불가피하다. 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도는 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 되므로 기존 기법들은 이를 해결하기 위하여 다수의 AP를 사용하였다. 그러나 많은 실험 결과들은 다수의 AP 사용보다는 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 AP 즉 기준 AP 만을 선택하여 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도활 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한 실내 위치 측위 시스템을 구현하여 다양한 실험 환경에서의 실험함으로써 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.
본 논문에서는 환자가 실내 측위 기술과 스마트폰을 이용하여 대형 병원의 내부에서 진료 동선을 스스로 찾아갈 수 있도록 하는데 도움을 주는 네비게이션 모델을 제안한다. 정보기술의 비약적인 발전과 함께 실내 측위 기술을 결합한 스마트폰의 위치기반 어플리케이션들이 각광 받게 되었다. 또한, 실내 측위와 관련된 응용 서비스도 새로이 창출되어 점차 이에 대한 관심과 그 정확성을 높이기 위한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 실내측위 기법들 중 가장 보편적인 것은 Wi-Fi 신호를 이용 하는 삼각측량 기법으로 초기 구축비용이 저렴하며 서비스 제공 가능 범위가 넓어 본 논문에서 다루고자 하는 장소인 병원의 특성에 알맞다. 따라서 본 모델은 Wi-Fi를 이용하여 사용자의 정확한 위치를 추정하고 진료 프로세스에 따라 경로를 안내를 해주는 네비게이션 서비스를 제공한다. 이를 통하여 환자에게는 진료를 위한 효율적인 동선을 제공함과 동시에 대형 병원에서는 인적, 물적 낭비를 줄이는데 도움이 되고자 한다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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