측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
GPS 관측에 의해 정확한 위치추정을 위해서는 올바른 함수모형과 통계모형이 사용되어야 한다. 그러나 함수모형에 고려되지 않는 과대오차가 관측데이터에 포함되어 있는 경우는 추정좌표에 편의를 유발 시킨다. 이러한 과대오차는 전리층영향과 다중경로의 급격한 변화 혹은 수신기 오작동에 의해 주로 발생하며, 최소제곱법에 의한 수신기 위치 추정에서 반드시 제거해야 정확도를 최대화 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 과대오차의 검출, 규명, 적용의 세 단계로 구성된 GPS 관측데이터 처리에서의 품질제어 알고리즘과 통계검정 기법의 성능을 나타내는 신뢰도 이론을 연구하여 의사거리를 이용하는 단독측위에 대하여 구현하였다. 이를 바탕으로 정지측위와 동적측위 관측실험을 실시하여 분석한 결과 잉여관측데이터수가 많고 기하구조의 강도가 높고 보다 현실적인 통계모형을 사용할 때 과대오차 규명 성능이 높아졌으며, 관측데이터에서 과대 오차가 제거됨에 따라 추정좌표의 정확도가 증가되어 전체적으로 GPS 측위의 신뢰성을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 도래각을 활용한 블루투스 기반의 측위방식에 각도 및 거리 유효성 검사를 추가하여 측위의 정확도를 개선하는 방식을 제안한다. 기존의 측위방식은 비 가시거리 환경에서 유발되는 다중경로 현상 등에 의하여 측위 값에 오차가 발생하는 현상이 발생한다. 제안된 방식은 피 측위 장치의 이동속도를 고려하여 측정될 수 있는 최대 도래각과 최소 도래각을 도출한 후 측정된 도래각이 최대 도래각과 최소 도래각 범위를 초과하는지를 검사하는 각도 유효성 검사와 측정된 피 측위 장치의 위치 및 측위 장치와의 거리가 유효거리를 초과하는지 검사하는 거리 유효성 검사를 시행하여 측위의 정확성을 제고한다. 제안된 방식과 기존 방식과의 측위 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 실시하고, 모의실험 결과를 통해 측위 오차가 증대되는 상황에서는 기존의 방식에 비하여 각도 및 거리 유효성 검사를 통해 측위 성능이 개선됨을 확인한다.
자기부상열차는 자기력에 의해 차량이 부상되어 전용선로를 따라 비접촉으로 운행되는 철도운송시스템이다. 자기부상열차에서는 열차가 운영 선로위에 부상되어 비접촉으로 운행되기 때문에 일반 철도시스템에서 적용되고 있는 측위기술의 적용이 어렵다. 따라서 자기부상열차에는 다양한 측위기술들이 개발되어 적용 되고 있다. 본 논문에서는 자기부상열차에 적용중인 다양한 측위기술 및 측위장치에 대하여 검토하고, 독자적인 초고속자기부상열차 개발시 필요한 열차위치검지기술의 개발방향을 제시한다.
일반적으로 지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 상황 인식 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 대표적인 확률기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 실험을 수행하고, 이를 통해 측위 성능을 개선시킬 수 있는 방법들을 찾아본다. 특히 로봇 동작의 오차를 고려하지 않은 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 불확실성이 높은 실제 로봇 동작에 보다 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있는지 분석해본다.
최근 스마트폰에서 Wireless AP를 이용한 대형 쇼핑센터 또는 주차장에서의 실내 측위 어플리케이션들이 등장하고 있다. 하지만 이 어플리케이션들은 측정된 RSSI와 frequency를 이용한 Friis공식으로 거리 환산을 하여 삼각측량법으로 측위를 하게 되는데, 이 방법은 거리를 구함에 있어 오차가 심하여 실제 위치 측정이 Room level정도만 가능하다. 따라서 이에 대한 오차를 줄여 실시간으로 사용자의 위치를 파악하고 주변 정보와 최단거리 등을 알려주는 서비스가 앞으로 상당수의 쇼핑센터 또는 실내 놀이동산 등의 실내 문화공간에서 사용 될 수 있을 것으로 예측되므로 이에 대한 연구 필요성이 강조 되고 있다. 이에 본 논문은 장애물이 많은 실내에서의 위치기반 서비스에 있어 좀 더 정확한 위치정보 제공에 대한 제안 방안이다. 이를 위하여 여러 실험과 안드로이드 기반의 데모 프로그램 작성을 통하여 연구 개발 하였다.
GPS 단독에 의한 이동국의 위치 결정 방법은 도심이나 실내와 같이 위성 가시성이 결여된 환경에서 위치해를 생성하지 못하는 단점이 있다. 반면 TOA나 TDOA에 의한 방법에 의하여 이동국의 위치결정을 시도할 경우 기지국과 이동국 사이의 밀집한 건물 등에 의하여 NLOS 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 GPS와 TDOA의 상호보완적인 특성을 이용하여 위성 가시성과 NLOS의 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 GPS/TDOA 혼합 무선 측위 알고리즘과 NLOS 오차완화 알고리즘을 제안하였다. 이동 통신망에서 획득된 실측 측정치를 이용하여 실험을 수행하였으며, 위치 결정 영역이 확대되고 위치 정확도가 크게 향상됨을 확인 할 수 있었다.
최근 실내 측위 기술을 이용한 다양한 서비스 제공을 위해 많은 위치 인식 기법이 연구되고 있다. 기존의 실내 위치 인식 기법은 사전에 획득한 맵 정보나 미리 구축한 기반 시설이 필요하거나, 추가 장비를 착용 및 부착해야 하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 내부센서를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 가속도 센서를 이용하여 이동여부를 파악하고, 사용자의 평균적인 이동속도와 방향센서를 이용하여 획득한 이동방향을 이용하여 위치를 추정한다. 제안한 시스템을 안드로이드 스마트폰에 구현하여 실험한 결과 약 ${\pm}75cm$ 이내의 오차에서 위치 인식이 가능함을 확인하였다.
본고에서는 최근 새로이 각광받고 있는 UWB 기술을 소개한다. IR-UWB 측위 관련 국내 및 해외 동향을 살펴보고, IR-UWB 표준에 의거하여 IR-UWB 신호 및 프레임 구조, 계층 구조 등에 대하여 서술하였다. 그리고 IR-UWB를 이용하여 고정밀 거리추정 및 위치추정을 하는 연구 동향에 대하여 살펴보았으며, 마지막으로 기술 동향을 정리하여 IR-UWB 관련 회사의 제품을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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