지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 가장 효과적인 확률 기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 로봇 측위 시스템의 구현에 대해 설명하고, 성능 평가를 위한 실험의 결과를 소개한다. 특히 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 실제 로봇 동작의 불확실성에 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있음을 보인다.
GPS 난청지역인 실내 LBS(Location Based Service)의 수요가 증가하고 있으며, 신뢰할 수 있는 정확도를 가진 실내 측위 방법론이 요구되고 있다. 본 논문에서는 오프라인 매장의 진열 상품 정보를 나타내는 전자가격 표시기(ESL)의 신호정보를 이용한 위치 측위 방법 및 위치 기반 서비스를 제안한다. 기존의 실내 위치기반 서비스의 주요 측위매체였던 WiFi에 비하여 월등한 측위 매체의 개수를 기반으로 1m 내의 측위 오차를 가짐을 확인하였다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
2011년 3월 센다이 앞바다 약 130km지점에서 엄청난 지진해일을 동반한 규모 9.0 초대형 지진이 발생하였다. 많은 지역에서 범람고가 10m를 상회하였으며, 큰 피해가 발생한 곳의 경우 지진해일의 처오름 높이가 23.6m에 달한 곳도 있었다. 이 쓰나미는 지진 발생후 30분만에 첫 번째 지진해일이 해안에 도달하였고, 이 후 수차례 반복하여 내습하였다. 이러한 지진해일의 대책중 하나는 지진해일 발생시 5~10분 이내에 기상청에서 경보를 발령하고 대피 체계를 구축하는 것이다. 이와 같은 이유로 본 연구에서는 지진해일을 검출하기 위한 기저거리 비종속 정밀측위기술을 제안하였다. 원해에서는 기준국과의 위치가 멀기 때문에 DGNSS의 사용이 힘들다. 그러므로 단독 GPS 측위에 영향을 주는 오차를 제거하고 Kalman filter를 이용하여 정확한 위치를 추정한다. 또한 성능 검증을 위한 파랑의 동적특성을 고려한 테스트베드를 개발하였고, 그 유용성을 검증하였다.
다변측량법은 위치가 알려진 3개 이상의 지점으로부터 대상까지의 거리 정보를 바탕으로 대상의 위치를 계산하는 기법이다. Real Time Locating Systems (RTLS) 에서는 대상의 위치를 파악하기 위해 다변측량 기법을 주로 사용하는데, 이를 위해서는 리더와 대상과의 거리 정보가 3개 이상 필요하다. 그러나 항만 환경처럼 시설물 설치가 어렵고 장애물도 많은 넓은 지역에서는 음영지역이 다수 존재하여 이러한 조건을 항상 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 다변측량이 불가능한 적은 수의 거리 정보만으로 대상의 위치를 파악할 수 있도록 대상의 동선 정보를 이용하는 동선 정보 기반의 측위 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 최소자승법만을 사용했을 때보다 평균 측위 오차가 약 3m, 표준 편차가 6m 줄었으며, 측위 성공률이 4.6 배 이상 높아졌다.
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.
현재 선박들은 교량 및 시설물 통과시 선박의 흘수에 토대를 둔 대략적인 예측치로 안전통항 높이를 결정하고 있으나 표준선박을 제외한 바지선 등이 항해시 바다의 조석간만에 따라 안전통항 높이 예측치가 부정확할 때가 종종 있다. 또한 지구 온난화 및 국지적 해면 상승으로 인한 해양재난으로 인명피해와 재산피해가 점차 급증하고 있으며, 지진이 아닌 유사 재난해파에 대해서는 경고할 수 없는 문제가 상존하고 있다. 본 논문에서는 선박 등이 안전통항을 가능하게 하고, 쓰나미와 같은 재난해파로부터 피해를 절감시키기 위해 필요한 위성항법 기반의 정밀수직측위 기술들 중 해양 정밀측위 활용을 위한 GPS 정밀위성궤도의 보간에 관한 연구를 수행하였다. 본 논문에서 사용하는 GPS 정밀위성궤도는 국제 GNSS 서비스 기구인 IGS로부터 제공받을 수 있지만 데이터 간격이 15분으로 실시간 정밀측위시 최대 15분의 위성궤도 지연으로 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 실시간 정밀측위 오차를 줄이기 위해 보간시 발생하는 발진현상을 효과적으로 제거하는 방법을 제안하였으며, 마지막으로 보간된 GPS 위성궤도의 정확도를 분석하였다.
최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.
국토해양부에서는 NDGPS 서비스의 광역화와 상용화를 위하여 2012년 현재 지상파 DMB 기반 DGPS 서비스를 구축하여 전국적으로 실험방송을 하고 있다. 이 연구에서는 저가의 GPS 수신 장비를 사용하여 지상파 DMB 기반 DGPS 서비스를 이용한 동적환경에서의 이동측위를 수행하고 정확도를 평가하였다. GPS 단독측위, NTRIP 기반의 단일기준국 NDGPS 측위, 그리고 지상파 DMB 기반의 가상기준국 DGPS 측위를 동시에 수행하였으며 고정밀 측위 결과와의 비교를 통해 수평오차를 산출하였다. 그 결과 GPS 단독, NTRIP-DGPS, DMB-DGPS 측위의 수평오차가 DMB 송출간격이 3초일 때 2.3m, 1.0m, 0.7m, 1초일 때 2.0m, 1.2m, 0.8m로 나타났다. 이를 통해 해당 서비스를 이용할 경우에 단일기준국 기반의 NDGPS 서비스를 이용하는 경우보다 수평 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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