본 논문에서는 다수의 고속 이동체들의 위치를 측정할 수 있는 확장성 있는 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 위치 서비스가 필요한 영역을 확장 시 기본 단위인 매크로셀이라고 불리는 정사각형의 격자들로 나누고, 한 매크로셀은 $N{\times}N$ 개의 마이크로셀로 나눈다. 마이크로셀의 각 꼭짓점에는 위치 기준 노드가 중앙에는 중재 노드가 설치된다. 위치를 측정하고자 하는 이동체는 우선 중재 노드와의 통신을 통하여 위치 측정을 위한 허가를 받아야 한다. 그러므로 한 마이크로셀내에서는 오직 허가된 하나의 이동 노드만이 위치 기준 노드들과 연속적으로 통신하면서 자신의 위치를 계산할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 측정하기 위하여, 제안된 시스템을 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 시스템은 위치 측정을 위한 통신 시간이 짧고 고속 이동체의 위치를 계산할 경우 오차가 적은 것으로 나타났다.
스마트 모바일 기기 즉, 스마트폰을 이용한 위치 기반 서비스(LBS)가 각광 받고 있는 가운데, 사용자 관점에서의 위치 측정에 대한 오류를 검출과 위치를 교정하는 서비스가 필요로 하게 되었다. GPS를 이용한 위치 측정의 방법을 예로 들어 GPS 신호를 수신하는 기기에서의 위치 측정 오류 감지는 어려운 실정이고 약간 더 정밀하게 측정하는 방법뿐이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 GPS 수신기와 같은 사용자 관점에서 위치 데이터들의 속도를 계산하여 속도의 변화량을 이용해 multipath와 같은 위치 데이터의 오류를 검출하고 교정한 결과에 대해 다룬다. 단순 속도의 변화량이 아닌 인간의 이동 속도가 지수 확률 분포를 따른다는 사실을 기반하여 이동 윈도우(Moving Window)의 개념을 도입해 매 윈도우마다 한계 속도를 결정하고 한계 속도 이상의 속도가 발생하였을 때를 위치 오류라 검출 할 것이다.
유량측정은 측정방법에 따라 측정위치가 변동된다. 도섭법은 관측자가 직접 하천을 횡단하며 측정하는 방법이며 수심이 얕은 경우 가능하다. 보트법의 경우 상대적으로 공간적 제약을 덜 받으며 교량법의 경우 이용 가능한 교량이 있어야 한다. 따라서 교량법은 현장여건에 따라 관측소와 멀리 떨어져 있는 경우가 있으며 이 경우 측정된 유량을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 개발한다면 그 정확도가 떨어질 수 있다. 미국지질조사국(USGS)에서는 관측소와 측정위치가 멀리 떨어진 경우 측정된 유량을 보정하도록 규정하고 있다. 우리나라의 경우 유량 보정을 실시하지 않는 것으로 파악되었다. 하지만 이는 수위-유량관계곡선식, 특히 외삽부분에서 큰 오류를 유발할 수도 있어 신중할 필요가 있다. 본 연구에서는 수위관측소와 측정위치가 현저하게 먼 경우 유량 보정방법을 살펴보고 실측유량과 보정유량의 차이를 확인하였다. 대상지점인 낙동강 유역의 안동시(운산리) 지점은 홍수측정위치와 수위관측소 위치가 약 1.7km 이격되어 있으며, 2020년 측정성과(부자)를 이용하여 이를 보정하고 그 차이를 확인하였다. 보정결과 실측유량과 보정유량이 최고 5.0%, 평균 3.7% 차이를 보이는 것으로 확인되었다. 안동시(운산리)지점은 2020년 측정 최고수위가 3.35m이며, 이는 평수위에서 약 2.00m 가량 상승한 것으로 최고 홍수위로 보기는 어렵다. 즉 이보다 더 큰 홍수 사상이 발생하여 수위가 더 상승한다면 실측유량과 보정유량의 차이는 더 커질 것으로 예상된다. 또한 수위관측소와 측정위치가 이격된 경우 측정된 성과가 루프(Loop) 형태를 보일 수 있어 보정이 필요한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스마트 폰에서 측정되는 GPS 위치 정보와 무선랜 접속점의 신호강도를 사용하여 무선랜 접속점(WLAN Access Point)의 정확한 위치 측정을 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 무선랜 AP 위치 할 가능성이 있는 위치를 AP_Area로 정의하고, 이는 먼저 스마트 폰에서 측정된 GPS 정보와 송신 신호 강도(Received Signal Strength)를 측정함으로써 결정하고, 스마트폰으로부터 측정된 값의 개수가 증가 할 때 AP_Area는 실제 무선랜 접속점 위치로 연속적으로 좁아지게 된다. 이를 증명하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 오차범위 5m 이내 (90% 이상)로 무선랜 접속점의 위치를 측정할 수 있음을 보여준다.
저궤도 위성은 대구경 광학 탑재체를 장착한 지구관측 위성으로 자세제어 센서, 탑재 데이터 전송 안테나 및 탑재체가 정밀하게 장착되어야 한다. 이를 위해 정밀한 장착을 설계과정에서 검토 및 해석을 하기 위한 요구조건을 설정하고, 요구조건을 분석하는 과정을 거치게 된다. 분석이 수행되면 이 결과를 근거로 능동적인 정열오차 교정이 필요한지, 또는 단순히 위치 정열에 대한 측정만이 필요한지를 결정한다. 그리고 측정장비의 시야각 검증 및 위치정열 측정 방안을 검토 한 후 장비들의 위치 정렬 측정 시험을 통해 정확한 위치를 확인하고, 요구조건과 비교하여 만족하는지 확인하게 된다. 다시 말해서, 위성체에 장치된 각종 장비들이 설계된 위치에 정확히 위치하고 있는지 확인하는 과정이다. 본 논문에서는 저궤도위성의 정렬 요구조건 분석 및 측정 시험을 수행한 내용을 기술하고자 한다.
실내에서 이동로봇의 절대위치 측정을 위해서 초음파를 이용하는 초음파 위치측정 시스템이 많이 연구되고 있다. 이러한 초음파 위치측정 시스템들은 초음파의 혼신을 피하기 위해 순차 발신하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 순차 발신으로 인해 이동로봇이 이동하는 경우에는 초음파의 수신위치가 변하므로 위치측정 정도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 수신시점에 따른 가중치를 적용하는 새로운 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안된 알고리즘을 기존의 초음파위성시스템에 적용하여 개선된 초음파위성시스템을 구축하였다. 그리고 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 가진 개선된 초음파위성시스템의 위치측정 성능을 입증하였다.
무선 센서 네트워크에서 노드들의 위치 측정 문제는 다양한 위치인식 기법을 적용하기 위해 기본적으로 해결해야 한다. 위치측정 문제는 위치가 알려진 일부 고정 노드들을 기준으로 나머지 노드들의 위치를 결정하는 문제이다. 기존의 대부분의 위치측정 기법은 고정 노드들로부터의 각도나 거리 측정값을 기반으로 삼각기법(triangulation) 이나 multilateration 방법을 사용한다. 본 논문에서는 노드들 간의 연결성이 알려져 있을 때 퍼지 모델링과 유전자 알고리즘을 사용하여 서로 전송범위 내에 있는 노드 쌍에 대해 가중치를 주어 미지 노드의 위치를 계산하는 향상된 중점 기법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 중점 기법이 단순히 연결성만을 사용하는 중점 기법에 비해 정확한 위치측정이 가능함을 확인하였다.
RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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