본 연구에서는 조기표를 활용하여 차세대 도서관 목록(NGC)에서 강조하는 검색 결과의 패싯 내비게이션 기능을 개선하고자 하였다. 조기표는 자료의 형식적인 측면이나 내용 측면을 체계적으로 나타내므로, 기존의 NGC에서 제공하고 있는 주요 패싯인 언어나 발행년도, 주제(대구분)와 같이 효과적인 패싯이 될 수 있다. 이에 한국십진분류법(KDC)을 적용한 서지레코드의 분류기호를 분석하여, 본표와 조기표의 합성 현황과 특징을 도출하였다. 그리고 이를 바탕으로 본표에 합성된 조기성 기호가 패싯 내비게이션 기능 강화에 활용될 수 있음을 제안하였다. 이 방안은 분류기호를 부여하기 위해 기존에 이루어져 왔던 주제 분석 과정의 산물을 재사용할 수 있다는 추가적인 이점도 가지고 있다.
본 논문에서는 구글 탱고 플랫폼을 이용한 실내 3차원 지도 취득과 이를 이용한 증강 내비게이션을 구현하는 방법을 제시한다. 취득한 3차원 지도는 가공을 통해 서버로 전송된다. 내비게이션은 초기 위치를 QR 코드로 파악하고 목적지와의 관계를 통해 가속도 센서와 방향 센서를 사용하여 올바른 길로 인도한다. 증강현실을 구현하기 위해 길 안내화면은 기기의 카메라를 통해 현실을 배경으로 하였고, OpenGL ES 라이브러리를 활용하여, 직진, 좌회전, 우회전 총 세 개의 화살표를 렌더링 한 후 카메라위에 중첩하였다. 증강 내비게이션을 통해 사용자는 스마트폰의 화면만 보고 실내에서 안전하게 장애물을 피하며 빠르게 목적지까지 도착할 수 있게 된다.
본 연구는 병원과 같은 복잡하고 제한된 환경에서 로봇이 장애물과의 충돌 없이 목적지까지 도달 할 수 있게 하는 로봇 내비게이션 시스템에 관한 것이다. 또한 내비게이션 시스템은 크게 1) 센서 네트워크 2) 내비게이션 서버, 3)로봇 세 가지 기능으로 되어 있으며 구성되어있다. 제한된 환경에서 CCTV를 이용하여 위치를 인식하고 서버와의 통신을 이용하여 로봇이 장애물이나 움직이는 또 다른 객체와의 충돌 없이 목표에 도달 하는 것을 지원하기 위하여, 최적화된 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 또한 제한된 영역과 역할에 따른 로봇의 최적화 배치 개수를 파악하여 실제, 다양한 영역에서 사용가능할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.
현재 상용화되어 서비스되고 있는 내비게이션의 맵 데이터는 유선 인터넷을 이용하여 업데이트한다. 내비게이션을 위한 모바일 단말에서의 전국 데이터는 보통 $1GB{\sim}2GB$의 크기를 가지며 이 데이터를 유선 인터넷을 이용하여 업데이트하는데 수십 분이 소요된다. 하지만 실제 변경된 데이터는 일부분에 해당하지만 전체 맵 데이터를 업데이트함으로써 많은 비용을 낭비하게 된다. 이에 본 연구에서는 모바일 단말에서의 부분 맵 데이터를 업데이트하기 위하여 모바일 공간 데이터베이스관리시스템 개발과 이를 이용한 내비게이션 시스템 개발에 대해서 살펴보고자 한다.
이 논문의 목적은 영미권 공공도서관의 패싯 내비게이션 분석을 통해서 국내 공공도서관 이용자에게 적합한 패싯 내비게이션을 구축하기 위한 것이다. 국내 공공도서관 19개와 영미권 공공도서관 12개를 선정하여 패싯 내비게이션의 고유한 패싯들을 분석하였다. 국내 공공도서관의 패싯은 대학도서관의 패싯과 차이가 없었지만, 미국과 캐나다 공공도서관은 공공도서관만의 고유한 패싯을 포함하고 있었다. 그 패싯들은 이용자 계층, 문학형식, 유사자료추천(library list), 이용자 생성 태그, 이용자가 대출할 수 있는 도서와 도서관에서만 이용할 수 있는 도서, 온라인으로 접근할 수 있는 도서로 나누어서 제시하는 이용자의 사용성을 증진시키기 위한 패싯들이라고 할 수 있다. 이러한 패싯들을 통합서지용 KORMARC 008 부호화정보필드를 활용하여 국내 공공도서관에 적용함으로써, 공공도서관 이용자의 도서관 목록을 이용한 검색 편의성을 높일 수 있을 것으로 보인다.
본 논문은 지능형 휠체어의 장애물 감지 및 회피를 위한 하이브리드 내비게이션 시스템을 제안한다. 하이브리드 내비게이션 시스템은 센서정보와 비전 정보를 통합하여, 다양한 종류의 장애물을 강건하게 검출하고 휠체어가 안전한 길로 이동할 수 있도록 경로를 선정하는 시스템이다. 이를 위해 지능형 휠체어에 2개의 초음파센서와 8개의 적외선 센서, CCD 카메라를 부착하였다. 이로부터 들어온 센서정보와 실시간 영상을 이용하여 제안된 시스템은 다양한 장애물들을 감지할 수 있었고 최적의 경로를 선정할 수 있었다. 제안된 하이브리드 내비게이션 시스템의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 환경에서 장애물들이 설치된 장소에서 실험한 결과 제안된 시스템은 사용자의 안전한 이동성을 제공할 수 있음을 보여주었다.
점차 발전하는 자동차 산업에 맞추어 운전자들에게 보다 편리한 서비스를 제공하는 스마트 카에 대한 사회적 관심 또한 증가하고 있다. 이는 최근 스마트 카를 주제로 한 각종 어플리케이션이 등장하는 속도만 봐도 몸소 알 수 있다. 실제로 많은 운전자들이 차를 운전할 때 내비게이션의 목적지를 일일이 설정하는 것에 큰 번거로움을 느끼고 있으며, 이로 인한 사고의 위험성 역시 적지 않다. 이러한 기존의 문제점과 사회적 관심을 고려하여 사용자의 일상이 결합된 스마트 카 어플리케이션 '카스텔라'를 기획하였다. 매번 도로 위에서 목적지를 조작하는 과거의 자동차 내비게이션과 달리, '카스텔라'는 사용자가 등록한 일정을 내비게이션과 연동함으로써 사용자의 일상이 결합된 맞춤 서비스를 제공한다. 또한, 자신의 차량을 상대로 사용자를 등록하여 해당 사용자가 차량의 시동을 제어하는 시스템과 당일의 날씨에 따른 안전 멘트도 제공한다. 기존의 다른 어플리케이션과 달리 사용자 일정 차량이 하나로 녹아들어 사용자의 모바일과 자동차의 연동이 보다 편리하고, 사용자가 자신의 어플리케이션에 등록한 일정을 자동차의 내비게이션에서 바로 목적지로 설정할 수 있다는 것이 특징이다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 제한된 특정 환경 내에서 실시간으로 로봇이 장애물을 감지하고 충돌 없이 목적지에 도달 할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. CCTV를 이용하여, 로봇과 내비게이션 서버만으로는 해결 할 수 없는 장애물을 실시간으로 감지할 수 있도록, 내비게이션 서버와 로봇 간에 통신을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 또한 내비게이션 서버는 어떤 로봇이 불특정 그리드에 먼저 도착해야 하는 지에 대한 데이터와 로봇의 상태를 나타내는 데이터, CCTV와의 상호작용을 통한 장애물 정보를 나타내는 장애물 맵을 유지함으로써 알고리즘의 완성도를 높였다. 이 연구는 제한된 특정 영역과 로봇의 최적화 배치 개수를 구하여 실제, 다양한 영역에서 사용할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.
매년 고속도로 교통사고로 많은 사람이 목숨을 잃고 있으며 이 중 1차 사고에 이은 2차 충돌사고로 인한 교통사고는 전체 고속도로 교통사고의 14%이며, 치사율은 50%에 이른다. 본 논문에서는 고속도상의 2차 충돌사고 예방을 위한 실시간 사고 정보 분석 및 알림 기술을 제안한다. 제안 기술은 블랙박스와 내비게이션 길 안내 기술, 교통정보 및 센서를 활용한 사고 인식 기술, 통신형 내비게이션 및 위치 공유 기술 그리고 사고 정보 알림 기술을 바탕으로 현재 주행 중인 고속도로의 정보를 종합적으로 인식하여 사고 및 정차를 판별하여 사용자에게 알려줌으로써 2차 충돌사고를 예방한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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