GPS의 3차원 위치결정은 코드파와 반송파를 이용한다. 하지만 이동체에 대한 cm 수준의 정확도를 획득하기 위해서는 정확한 기지점의 성과를 이용한 GPS 반송파 상대측위, 즉 RTK-GPS 기법을 수행하여야 한다. 이 때 두 대의 수신기 사이의 거리가 증가할수록 기선장에 따른 오차가 증가하여 기준국과 사용자 수신기의 거리를 $10{\sim}20km$ 정도로 제한하고 있다. 따라서 사용자는 깊은 내륙, 연안 해역 등과 같은 기준국과 이동체의 이격이 수십 km로 증대되는 지역에서는 기준국 설치의 문제를 포함하고 있으며 독자적인 기준국을 설치하여야 하는 인력 및 장비의 부담을 가지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 제안하였으며 GPS 네트워크 처리 프로그램인 DAUNet을 개발하였다. 기선장에 따른 오차보정량 산출을 위해 선형보간알고리즘 방식에 기반한 함수모델과 통계모델을 제시하였으며, 오차보정량의 보간은 면보정매개변수 방식을 제안하였다. 기존 단일기준국 방식은 기선장에 따른 오차를 소거하지 못하였지만 본 연구에서는 사용자 수신기와 평균 30km 떨어진 3대의 기준국을 이용하여 기선장에 따른 오차보정량을 소거 혹은 감소시킬 수 있었다. 따라서 사용자는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 이용하여 이동체에 대한 10cm 이하 수준의 정확도를 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 위치기반서비스(LBS : Location-Based Service)를 관광 분야에 접목해 모바일 단말기를 통하여 관광 정보를 제공하는 관광 정보 시스템에서 지능적인 맞춤형 컨텐츠를 제공하여주는 관광 정보 서비스 시스템을 구현하였다. 관광 정보 서비스 시스템에서는 사용자가 컨텐츠의 일정 반경에 들어가게 되면, 상세 정보를 출력하게 되는데 이때, 데이터마이닝 기법의 하나인 클러스터링을 이용하여 맞춤형 컨텐츠를 출력하게 된다. 시스템은 분석된 데이터를 이용하여 사용자의 입력에 가중치를 부여하고 그 가중치로 사용자의 선호도에 알맞은 컨텐츠를 출력한다. 이를 통해 사용자에게 맞는 맞춤형 컨텐츠를 제공한다.
본 연구의 목적은 실용적으로 사용될 수 있는 위치 인시 기반 관광 가이드 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 이를 위해 PDA를 사용하여 서울 중심부에 있는 덕수궁 관장을 위한 위치 인식 기반 관광 가이드 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 관광객들에게 현재 위치, 주변 정보 그리고 건물들의 자세한 설명 등과 함께 덕수궁을 가이드 한다. 또한 관광 가이드의 질을 높이기 위해 사용자 유형에 따른 맞춤형 가이드, 다중 언어 음성 가이드 등을 제공한다.
IEEE 802.11 무선랜은 광대역 무선접속 네트워크를 지원하기 위한 가장 대중화된 통신 프로토콜이다. 최근 이동 중에도 무선랜을 통해 실시간 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 이동성을 지원하기 위해서는 단말의 핸드오프 기능이 필수적이다. 그러나 IEEE 802.11 무선랜의 핸드오프 기법은 최고 300ms의 지연 시간을 가지며, 관련연구의 무선랜 핸드오프 기법은 접속할 무선 액세스 포인트의 검색 및 재접속 및 인증과정에 초점을 맞추고 있다. 이동 중인 휴대 단말일 경우 빈번하게 핸드오프가 발생하며 이를 위한 고려가 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 GPS 위치정보와 수신신호세기를 이용하여 핸드오프 지점을 예측하고 높은 전송 대역폭을 보장 받는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 제안한 핸드오프 방법을 구현하고 성능을 검증하여 알고리즘의 우수함을 확인하였다.
유무선 통신기기 및 센서 기술의 발달은 물류 환경에서도 화물 및 주변 환경의 온도, 습도, 무게, 위치 등의 상황 정보를 실시간으로 수집하는 것을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 언제 어디서든 자신이 관심 있는 화물에 대한 상황 정보를 실시간으로 얻기 원한다. 이러한 요구를 만족시키기 위해, 응용은 상황 정보를 실시간으로 수집하여 분석하고, 원하는 사용자에게 전달할 수 있는 서비스를 제공하여야 한다. 이벤트 기반의 서비스는 이러한 요구를 만족시킬 수 있는 방법 중의 하나이다. 이 논문에서는 위치 및 RFID 기반의 물류 환경에 초점을 맞추어 이벤트 통지 시스템을 설계한다. 이를 위해, XML 기반의 이벤트의 표현 모델과 ECA 기반의 프로파일 정의 모델을 제시하고, 2단계로 분리된 효율적인 이벤트 필터링 기법을 제안한다. 또한, 이를 기반으로 구현된 시스템은 물류 환경뿐만 아니라, RFID나 GPS 장치를 기반으로 하는 지능형 교통관리 시스템 등에 광범위하게 적용할 수 있다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.
무선 애드혹 네트워크는 고정된 유선 네트워크에서 생각할 수 없었던 잦은 네트워크 구성의 변화, 대역폭과 에너지 사용의 제한 등 기존의 유선 네트워크와는 다른 특성들을 갖는다. 따라서 유선 네트워크에서 제공받았던 고품질의 서비스를 무선 애드혹 네트워크에서 제공받기 위해서는 제한된 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 GPS 등의 기술을 이용하여 네트워크를 구성하는 이동 노드들의 위치 정보를 파악하고, 이를 라우팅에 활용하는 기존의 위치기반 라우팅 기법 중 하나인 LAR 알고리즘을 개량하였다. 제안 알고리즘은 노드들의 위치뿐만 아니라 에너지까지 함께 고려하며, 이를 위해 불필요한 제어 메시지의 확산을 최소화하고, 노드간 거리에 적절한 전송 전력을 사용하여 통신을 하게 함으로써 효율적인 라우팅이 이루어지도록 하였다. 실험 결과 기존 LAR 알고리즘에 비해 제안 기법이 노드의 생존률이 평균 12.1% 향상되었다.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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