무선인터넷이나 차세대 휴대인터넷과 같은 접속기술의 발전으로 LBS기술이 주요한 정보 인프라 기술로 인식되면서, 모바일 GIS가 출현하였다. 그러나 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며, 이동환경에서의 모바일 정보 단말기에서는 그 활용의 제약이 많이 있다. 또한, 무선인터넷과 무선 정보 단말기의 급속한 발전으로, 이동 환경에서 실시간 위치정보를 적용한 LBS 서비스가 절실히 요구되는 측면에서, LBS를 위한 GIS 고부가 컨텐츠 구축비용과 시간을 절감할 수 있고, 이동 모바일 환경에서 사용자 선호기반의 POI 정보를 용이하게 제공할 수 있는 서버기반 모바일 WMS 기술은 매우 긴요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는, LBS를 위한 GIS 고부가 컨텐츠 구축에 따른 시간과 비용을 절감하고, 이동 모바일 환경에서 사용자 선호기반의 POI 정보를 용이하게 제공하는 방안을 연구하였다. 이를 위해 상용 GIS 솔루션의 공간데이타가 아닌 국토지리정보원의 표준 지도형식인 DXF 수치지도를 이용하고, 모바일 지도정보서비스가 가능한 모바일 GIS 구축방법을 제안하였다. 또한, OGC에서 권고한 웹 지도 서비스의 지리정보 표현 방식인 SVG를 기반으로 공간정보 및 POI를 적용함으로써, 그 속성정보를 이용하여 부가 서비스 할 수 있는 방법을 제안하였다. 한편, 제안된 모바일 GIS 구축방법의 적용을 위하여, 모바일 클라이언트에 확장된 GPS 수신기를 이용해 현재 위치정보를 획득하는 방법과 WSDL, SOAP등 XML 웹서비스 기술을 적용한 개방형 웹 서비스제공 방법을 사용함으로써, 이동환경에서 실시간 서비스가 가능하게 하는 모바일 WMS를 위한 서버기반의 GIS 컴퓨팅 플랫폼을 설계하고 구현하였다.
현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.
센서 네트워크는 환경 정보를 이용하여 재난방제, 스마트홈, 환경감시 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있으며, 특히 위치인식 기반 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치인식을 하기 위해 기본적이고 가장 중요한 기술은 센서와 사물 사이의 거리를 측정하는 것이다. 초음파와 RSSI, GPS 등 위치인식을 위해 거리를 측정하는 방식은 여러 가지가 있다. 본 논문에서는 소리와 RF신호를 이용하여 거리를 측정하는 시스템을 구현하고 평가한다.
위치기반 서비스 시스템은 유비쿼터스 환경으로의 변화와 함께 여러 응용모델과의 접목으로 가치창출에 대한 가능성이 높은 분야이다. 기존의 버스교통시스템은 Active Badge System 또는 GPS 수신정보를 이용한 일방적 push 형태로 현재위치에 대한 정보만을 사용자에게 알려주었으며 그 정보를 접할 수 있는 특정한 장소가 아니면 정보를 획득할 수 없는 시스템이다. 이 논문에서 제안하는 지능형 버스교통정보 시스템은 근거리 무선 통신이 가능하며 측위시스템을 활용할 수 있는 단말기와, 버스교통의 정보를 담고 있는 ITS(Intelligent Transport System)의 권역교통정보센터서브시스템(RTICS)에 호스트를 이동하면서 사용자 대신 업무를 수행하는 객체인 이동 에이전트를 적용한 시스템으로서, ITS API 표준을 요구하지 않으며 단말기를 소지한 사용자가 어느 곳에서든 능동적으로 버스교통에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있다.
본 논문에서는 구글 (Google)의 개방형 플랫폼인 안드로이드 (Android)를 통해 테마파크의 서비스 품질을 향상 시킬 수 있는 애플리케이션을 개발하고자 한다. 이를 위해 OpenAPI (Open Application Program Interface) 중 가장 많이 사용하고 있는 지도 API와 최근 대중화 되고 있는 스마트폰의 GPS를 이용하여 테마파크 내에 있는 객체들의 실시간 정보를 모니터링 할 수 있는 기능을 제공하고자 한다. 이러한 기능을 통해 현재 테마파크 내의 구조물, 편의시설, 놀이기구 및 동행자의 위치와 정보를 확인할 수 있다. 이를 통해 놀이기구 탑승에 소요되는 시간을 최소화하여 고객 만족도를 향상 시킬 수 있으며 노약자, 어린이 실종이 발생한 경우, 신속하게 실종자의 위치를 확인할 수 있어 아동 범죄, 미아 방지 및 노약자 안전을 확보할 수 있다.
GPS 수신이 어려운 실내 환경에서 이동 단말기 사용자나 로봇의 위치를 추정하기 위해 WiFi 신호 강도를 이용하는 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 불안정성과 불확실성에 효과적이고 이동 단말기에서 계산 성능을 고려하여 가우시안 프로세서를 변형한 방법을 적용하여, 실내 연속 공간에서 이동 중인 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 분석해보고, 성능 개선을 위한 확장 방안을 제시한다.
본 논문에서는 차량의 네트워크를 통해서 차량의 상태를 확인하고 관리하는 것과 차량에 대한 위치를 실시간으로 추적하는 원격에서 차량을 제어하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량의 상태는 CAN 네트워크를 통해서 차량의 정보를 획득하였으며, 실시간 추적을 위해서 GPS 기반으로 WCAMA 이용하여 구현하였다. 설계에서 구현한 시스템을 테스트를 하였으며 차량 관리 및 도난 방지 시스템 및 텔레매틱스를 서비스 활용이 가능하다.
환승센터의 규모가 점차 대형화됨에 따라 대규모 환승센터에서 동적으로 이동하는 이용자의 편의를 고려한 환승정보서비스가 필요하다. 이러한 서비스는 동적으로 이동하는 이용자에게 무선통신이 가능한 개인 휴대단말기(Mobile phone, Smart phone)를 통해 환승정보제공을 가능하게 한다. 특히, Wi-Fi를 이용한 실내위치측위 기술은 실용화 단계로서 GPS와 Wi-Fi를 탑재한 Smart phone을 통해서는 실내외 위치기반 환승정보서비스가 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 환승센터에서 환승센터 내부 이용객의 위치를 기반으로 하는 환승정보의 제공과 환승활동을 지원하는 정보제공서비스를 제시하였으며, 이러한 환승정보서비스를 위해 필요한 논리/물리 아키텍처 및 물리적 구성요소의 정보흐름의 제시와 정보연계 표준화 대상을 도출하여 각 표준화 대상에 대한 정보연계 표준안을 제시하였다.
최근 AR(Argumented Reality), VR(Virtual Reality) 기술의 발달로 위치 기반 게임 및 증강 현실에 관한 관심이 높아지고 있으며, 다양한 서비스가 개발되고 있다. 이로 인해 AR, VR, MR(Merged Reality) 기술은 제 4차 산업혁명 기술 중 하나로 손꼽히고 있다. VR 기술의 대표격인 오큘러스 리프트나 HTC VIVE는 사용자의 조작을 위해 별도의 컨트롤러가 필요하며, 기기를 사용할 때 외부의 영상정보를 받아오는 형태의 서비스는 제공되지 않고 있다. 인텔의 MR 기기인 프로젝트 알로이의 경우 컨트롤러 없이 사용자의 손짓과 얼굴 표정 등으로 조작이 가능하며, 외부의 영상정보를 받아올 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MR을 이용하여 현재 위치를 기반 한 관광 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 MR을 통한 외부 영상정보와 GPS를 이용한 위치 측위, 무선 인터넷을 통한 관광 정보 검색을 통해 관광객의 현재 위치에 따른 관광지 정보를 위치에 맞게 배치하여 경제적인 관광이 가능케 한다.
Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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