LBS(Location-Based Service)는 위치 정보에 기반을 둔 서비스로, 이동통신망으로 사람이나 사물의 위치를 정확하게 파악하고 이를 활용하는 응용 시스템 및 서비스를 가리킨다. 또한 높은 정확도 를 이용하여 다양한 분야에 적용할 수 있어 상업적 잠재력이 뛰어나다. 본 논문에서는 이러한 위치 기반서비스의 위치측정 기술의 여러 방법들을 알라보고 현재 사용되고 있는 스마트폰의 위치 측정결과를 토대로 문제점과 나아갈 방향을 제시하였다.
하천유량측정은 불가피하게 사교형태의 교량에서 측정을 해야하는 경우가 적지 않다. 이러한 교량에서의 유량측정은 수위-단면적이 과대산정되어 유량 역시 크게 산정되므로 이에 대한 보정을 필요로 한다. 본 연구에서는 왕숙천에 위치한 퇴계원 수위관측소 하류 400m 위치에서의 도섭법을 통한 횡단면 측선각도 변화에 따른 유량차의 비교와 오산천에 위치한 약 $45^{\circ}$ 사교(탑동대교)의 탑동 수위관측소 위치의 교량법을 이용한 유량측정 성과, 한탄강에 위치한 약 $15^{\circ}$ 사교(한탄대교)의 전곡 수위관측소 상류 1km에 위치한 한탄대교에서의 교량법 측정 성과에 따른 유량차를 비교 분석하였다. 한강유역 왕숙천, 오산천, 한탄강에 위치한 퇴계원 지점, 탑동 지점, 전곡 지점에서 실시간 수위에 따른 유속을 측정하였으며, 퇴계원 지점에서는 횡단면에 직각인 측선을 기준 값으로 제시하고, 횡단방향각의 정도를 $10^{\circ}$, $30^{\circ}$, $50^{\circ}$으로 늘려 산정을 하였고, 탑동과 전곡 지점에서는 사교에서의 횡단각을 측정하여 사교의 각을 산정한 후 보정 전 후의 유량 값을 비교 분석하였다. 측정에 사용된 기기는 Price AA 유속계이고, 측정방법은 도섭법과 교량법을 적용하였다. 그 결과 직각인 측선에서 측정한 유량보다 사교형태에서 측정한 유량이 크게 산정되었다. 각 지점의 보정전 후 유량비는 탑동 지점 약 41.42%, 전곡 지점 약 3.53%로 산정되어 $15^{\circ}$ 사교의 전곡 지점에 비해 $45^{\circ}$ 사교의 탑동 지점의 보정전 후 유량차이가 크게 나타남에 따라 각이 클수록 유량 역시 과대하게 산정됨을 알 수 있었다. 따라서 유량측정을 실시할 경우 유량의 흐름방향을 기준으로 직각의 유량측정을 실시하여 유량을 산정하되 부득이한 경우로 사교에서의 측정이 이루어졌을시 흐름 방향을 기준으로 각도를 측정하여 크게 나타나는 수위-단면적에 각보정하여 유량을 산정함이 오차를 줄일 수 있으며, 신뢰성 있는 유량자료 생산의 방법이라 할 수 있겠다.
본 논문에서 구현하고자 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 응용에 필요한 위치 인식 시스템의 주 요소는 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 측정하는 블루투스 AP, 측정된 RSSI 값을 위치 인식 서버에 전달하기 위한 무선 AP 공유기 그리고, 받은 데이터로 위치 값을 측정하는 위치 인식 서버 및 Context Broker(고 수준의 상황 정보를 추론하는 서버 역할)로 이루어져있다. 전체적인 동작 시스템은 위치 값을 측정하고자 하는 이동 매제(마스터)를 중심으로 최대 여덟 개까지 네트워크가 가능한 블루투스 AP(슬레이브)장치로 구성된 피코넷(Piconet) 영역에서 삼각측량 필요에 적절한 세 개의 블루투스 AP를 RSSI값을 이용하여 분류 한 후 이동 매체의 위치를 측정한다. 그 결과로 나온 데이터는 피코넷 영역에서 가장 가까운 무선 AP 공유기를 거쳐서 위치 값을 측정하는 위치 인식 서버에 전달한 후, 그 결과 값으로 Context Broker에서 상황 정보를 추론해서 Community Manager에서 유비쿼터스 컴퓨팅 응용에 맞게 서비스를 구현한다. 또한, 위와 같은 시스템 내부 구조 된 데이터처리는 리눅스 운영체제 내에서 디바이스 드라이버와 사용자 프로그램으로 구현된다.
실외 환경에서는 일반적으로 드론의 위치 측정 또는 위치 제어를 위해서 위성항법장치를 사용한다. 위성항법장치는 실내 환경에서 신호 수신이 어렵기 때문에 실내에서의 위치 측정과 항법을 수행하기 위해서 많은 연구가 이루어진다. 기존의 연구들은 드론에 추가적인 센서를 요구하거나 사전 실내 환경 설정을 가정한다. 그러나 추가적인 장치나 환경 설정 없이 드론의 관성항법장치만으로도 위치 측정이 가능하다. 관성항법장치는 가속도를 적분하여 이동한 거리를 파악하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 문제점이 있으며 비행 중 기체 진동으로 인한 측정 오차로 정확한 이동거리를 산출해내는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들을 드론의 특성을 반영하여 관성항법장치로부터 발생한 오차를 줄여 보다 정확한 드론의 실내 위치측정 방법을 제안한다.
모바일 센서 네트워크는 기존의 위치가 고정된 무선 센서 네트워크와는 다르게 비컨 노드와 일반 노드가 모두 움직일 수 있기 때문에 위치 측정 알고리즘이 일반적인 무선 센서 네트워크 환경의 알고리즘 보다 어렵다. 특히 모바일 센서 네트워크에서 노드의 움직임이 빠를 경우 기존의 위치 측정 알고리즘으로는 원하는 시간 내에 위치를 측정할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 모바일 센서 네트워크에서의 위치 측정 알고리즘을 제안하고 성능을 향상시켜 실시간에 위치를 측정할 수 있는 기법을 연구하였다.
유비쿼터스 환경의 센서 노드들은 데이터 전달을 위해 무선 통신을 수행한다. 또한 노드들의 위치정보를 활용하면 통신 경로선택에 큰 이점을 가지게 된다. 그래서 이동성을 갖춘 센서 노드 위치를 정확히 측정하기 위해 별도의 GPS, 초음파 센서 등을 부착한다. 그러나 센서 네트워크는 제한된 전력 사용과 낮은 비용 유지가 요구된다. 또한 기존의 애드혹 기반의 위치측정과 전체 망의 생존성을 고려해야 하는 센서 네트워크간의 상황이 적용 모델의 변수로서 작용한다. 본 논문에서는 컴퓨팅 자원이 부족한 센서 네트워크에서 다음의 조건을 만족하는 위치측정 방법을 제안한다. 첫째 빈번하게 이동하는 센서 노드의 이동성을 고려한다. 둘째 위치측정을 위한 별도의 장비를 추가하지 않는다. 셋째 노드의 송신출력 분석에 기반하여 상대적인 위치를 검출한다.
탄광, 지하실, 지하창고 등 위험한 지역에서 일하는 일군들의 움직임을 비롯한 위치 측정은 안전을 위해 반드시 필요한 기술이다. 위험하고 제한된 환경에서의 USN의 위치 측정 기법들은 다양하게 존재한다. 위치 측정 기법 중에 삼각측량법은 간단하기 때문에 여러 분야에서 많이 적용되고 있다. 하지만 측정기구와 전파 장애 및 물리적 장애로 인해 오차가 발생하여 정확한 위치를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 4개의 Anchor와 움직이는 노드 사이의 거리 정보를 다양하게 활용하여 재계산하여 기존 삼각측량법으로 얻은 위치보다 오차범위를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 또한 제안 기법을 통해 거리 측정하여 움직이는 노드의 위치 즉, 예측점을 계산하였을 때는 기존 삼각측량법보다 계산의 오버로드가 발생하지만 수학적으로 위치측정 오차 범위 계산 시 41%가 향상되었다.
유비쿼터스 환경에 있는 사용자는 현재 자신의 위치, 시간 그리고 주변의 상태에 기반한 상황 인식 서비스를 받을 수 있다. 이러한 상황 인식 컴퓨팅에서 위치 기반서비스는 매우 중요한 역할을 한다. 위치를 측정하기 위하여 전용 장비를 설치하고 운영하는 데 많은 비용이 소요되기 때문에 기존의 WLAN(Wirless Local Area Netowork) 인프라스트럭처가 구축된 환경에서 무선 장비만을 이용하여 위치를 측정하는 방법들이 연구되고 있다. 이미 위치가 알려지고 고정된 AP(Access Point)와 노드간의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)만을 이용하는 비콘 기반의 위치 측정 시스템 보다 무선 장비들 간의 RSSI 까지도 이용하는 상호 협력 위치 측정 시스템(Cooperative Positioning System)은 정확성이 높기 때문에 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 상호 협력 위치 측정 시스템 중의 하나인 기존의 WiPS(wireless LAM based indoor Positioning System)의 문제점을 분석하고, 이웃하는 노드간의 영향 관계를 밝히고, 노드의 밀도에 따라 위치 수렴 조정 계수를 결정하여 성능을 개선한 WiCOPS-d(Wireless Cooperative Positioning System using node density)를 제안한다.
이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.
무선 센서 네트워크에서 재난, 환경 모니터링 등에 대한 응용으로써 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 무선 센서 네트워크 분야는 Range-free 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 중심 극한 정리와 정규 분포에 근거한 위치 측정 기법인 밀집 확률 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기법의 경우 노드 통신을 통해 거리를 추정 후 최종 위치를 측정하지만 거리 추정 시 주위 인근 모든 노드가 동일한 1-홉 추정 거리를 갖는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 최소화하기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 밀집 확률 기법에 비해 9% 더 높은 정확도를 보였다. 또한 대표적인 Range-free 위치 측정 기법인 DV-HOP에 비해 48% 더 우수한 위치 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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