현재 IoT의 발달로 인해서 많은 위치기반 서비스들이 개발되고 있고 이러한 서비스들을 위해서는 사용자의 정확한 위치 획득이 요구되고 있다. 현재 실내 환경에서 사용자의 위치 획득을 위한 여러 장치들 중 블루투스 비콘이 널리 사용되고 있는데, 비콘은 저전력으로 수명이 길고 설치하기 용이한 장점이 있지만 비콘으로부터 수신되는 신호 자체의 불안정성과 수신신호에 여러 잡음들이 섞이는 문제점 때문에 측위 결과에 큰 오차가 발생하게 되는 단점도 있다. 한편, 최근에는 보다 원할한 위치기반 서비스 제공을 위하여 UWB 기능이 스마트폰에 내재되어 나오면서 사용자에게 점차 보급되는 추세이다. UWB는 블루투스 비콘에 비해 가격이 비싸고 전력소모가 많지만 측위에서의 높은 정확도를 얻을 수 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 비콘과 UWB의 두 방식을 이용하여 실내측위를 수행할 때 실제 측정을 통해서 실내 전파수신 환경을 분석하고, 측정된 데이터를 바탕으로 실내 전파수신 환경을 모델링하여 시뮬레이션을 수행하였다. 측정 데이터와 시뮬레이션 결과의 정확도를 상호 분석하였으며, 블루투스 비콘과 UWB 방식의 실내측위 수행결과를 측정과 시뮬레이션 결과를 바탕으로 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS)의 핵심 기술에 속하는 측위 기술 중 Wi-Fi을 이용한 실내 위치 추정 시스템(Indoor Positioning System)을 제안한다. 제안하는 측위 시스템은 수신 받은 신호의 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 경로 손실 모델(Path-Loss Model)을 이용하여 단말기와 AP(Access Point) 간의 거리를 추정한다. RSSI는 실내 환경 구조나 장애물 등으로 인해 발생하는 이상 잡음(outlier)의 영향을 받는다. 이러한 이상 잡음을 제거하기 위해 본 논문에서는 이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 측위 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 측위 시스템의 성능을 확인하기 위해 단말기로 PDA를 이용하였으며, 실내 측위 시스템을 구현한 결과를 통해 원활한 실내 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
최근 무선랜 기반 실내 측위시스템을 활용하는 위치정보 서비스가 주목을 받고 있다. 기존 측위 방식에서는 주로 삼각측량 기법에 의존하여 사용자 단말의 위치를 측정하고 있으나, 실내 벽 등의 장애물로 인하여 정확한 측위가 어려울 뿐만 아니라 측위 오차가 크다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 무선랜 기반 실내 측위시스템에서 방(room) 등의 블록(block) 단위로 사용자의 위치를 측정하는 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안 방식은 기존 방식에 비해 측위 오차를 50% 이상 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
WPS는 현실세계에 산재한 무선 신호를 활용하여 측위를 수행한다. 측위 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 radio map을 구성하는 구축단계, 구성된 정보와 수집된 무선 신호를 비교하는 측위 단계로 나누어진다. WPS는 측위 시 수집된 신호에 변화가 나타날 경우 측위 정확도의 하락을 가지고 온다. PDR은 관성 센서들을 활용하여 보행자의 걸음걸이 수, 이동거리, 방향을 분석하여 최종 이동지를 분석하는 시스템이다. WPS의 측위 결과가 두 개 이상의 위치로 나타날 경우 측위 정확도의 문제로 판단할 수 있다. 몇몇의 조건에서 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점이 발생하는 상황에 대하여 분석하고 이를 PDR을 통해서 보정하는 시스템에 대하여 제안한다. 이 복합측위를 적용할 경우 WPS에 문제가 발생할 경우에도 측위 정확도를 유지하거나 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
디지털 트윈이나 증강현실, 가상현실, 자율주행 등과 같이 현실 좌표계의 위치를 다루거나 현실과 가상세계를 융합하는 기술들에 있어 측위 기술은 상당히 주요하게 작용한다. 측위 기술은 그 목적과 타겟 디바이스에 따라 매우 다양하게 존재하며, 기존 측위 기술들에 인공지능을 융합하여 정밀도와 측위 주기를 개선시키는 등 다양한 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존의 다양한 측위 기술들의 동향과 인공지능을 융합하여 성능을 높인 사례들에 대해 설명한다.
본 고에서는 텔레매틱스/LBS용 실내외 연속측위를 위해 무선통신 기반 실내측위 및실외측위 기술에 대하여 동향을 분석한다. 위치기반서비스에서 측위기술은 핵심.기반기술로 오늘날 GPS가 그 중심을 차지하고 있지만 실내와 같은 음영지역에서는 새로운방식의 측위기술을 필요로 하고 있으며, 무선통신 인프라 기반의 측위 기술이 연구되어 오고 있다. 실외에서는 CDMA 기반 무선측위 기술, 실내에서는 WLAN, UWB, 적외선, 초음파, RFID 등의 인프라를 이용한 무선측위 기술이 연구되고 부분적으로 상용화되고 있다. 그러나 아직 실내외 연속측위를 위한 기술은 개념적으로 설계만 되고 있으며 상용화를 위한 기반기술이 연구중에 있다. 본 고에서는 실내외 연속측위를 위해 실내측위와 실외측위로 나누어 각각의 기술 동향을 분석하고 이 기술을 구현하기 위한 무선측위 기술을 분류, 설명한다.
최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 기존 실내 위치인식 시스템들이 가지는 신호 간섭과 측위 오차 등 제한점들을 최소화하고자, 전파 가시성이 뛰어나고 정밀 측위가 가능한 스마트 LED 기반 측위 시스템을 구성하여 실내 위치인식 정밀도를 개선하고자 한다. 이를 위해 스마트 LED의 SMPS 보드에 IEEE 802.4 Zigbee 모듈을 탑재하고 이동체 태그로부터 RSSI와 LQI 신호를 수신하여 게이트웨이를 통해 측위 서버로 전달하는 시스템을 구성하였다. 실험을 위해 게이트웨이, 스마트 LED 모듈 등 필요한 하드웨어는 별도로 설계하였으며, 외부 현장 사무실에서 시스템 구성 후 실험을 진행하였다. 스마트 LED에서 수신되는 이동체의 신호와 함께, 방향 센서로부터 획득한 이동체의 벡터 값을 전달하여 측위 서버에서 복합연산을 수행한 결과, 측위 오차가 70cm 이내로 이루어짐을 확인하였다. 이 결과는 기존 근거리 무선통신 기반 시스템보다 측위오차가 대폭 개선된 결과로서, 상용화 제품을 구현할 수 있는 수준을 보여준 것이라 할 수 있다. 또한, 본 실험 결과를 기반으로, 향후 신호 간섭이 상존하는 다양한 환경에서 시스템 성능을 튜닝할 경우, 신규 LED 설치 건물에서 위치 측위용으로 다양한 응용으로 사용이 가능할 것이다.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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