최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.
최근 드론은 공공의 목적을 넘어, 다양한 산업에서 활용되며, 민간 분야까지 확대되어 상용화되는 실정이다. 현재 상용화되는 대부분 드론은 사용자에게 드론의 위치를 알리기 위한 목적으로, 인공위성으로부터 위치 신호를 수신하는 GPS 수신기를 장착하지만, 인공위성으로부터 위치 신호를 전달받는 거리가 멀다는 단점과 이로 인하여 수신하는 위치 신호의 세기가 약하다는 단점이 존재한다. 이러한 단점들로 인하여, 인공위성으로부터 수신하는 위치 신호보다 더욱 강한 신호를 드론에서 수신한다면, 의도하지 않은 위치정보를 수신하는 위치 조작과 재밍 공격이 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 GPS를 기반으로 위치정보를 활용하는 드론에 대한 안전성 평가 및 무선 통신 상황에서 발생 가능한 취약점에 대응하기 위한 목적으로, 상용 드론들을 대상으로, GPS 스푸핑 공격에 대한 가능성을 분석하고 실증한다. 본 논문의 결과는 더욱 현실적인 취약점 분석 및 안전성 평가를 위한 실험과 그 결과를 도출하기 위한 선행 연구로 활용될 것으로 사료된다.
스마트 모바일 기기 즉, 스마트폰을 이용한 위치 기반 서비스(LBS)가 각광 받고 있는 가운데, 사용자 관점에서의 위치 측정에 대한 오류를 검출과 위치를 교정하는 서비스가 필요로 하게 되었다. GPS를 이용한 위치 측정의 방법을 예로 들어 GPS 신호를 수신하는 기기에서의 위치 측정 오류 감지는 어려운 실정이고 약간 더 정밀하게 측정하는 방법뿐이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 GPS 수신기와 같은 사용자 관점에서 위치 데이터들의 속도를 계산하여 속도의 변화량을 이용해 multipath와 같은 위치 데이터의 오류를 검출하고 교정한 결과에 대해 다룬다. 단순 속도의 변화량이 아닌 인간의 이동 속도가 지수 확률 분포를 따른다는 사실을 기반하여 이동 윈도우(Moving Window)의 개념을 도입해 매 윈도우마다 한계 속도를 결정하고 한계 속도 이상의 속도가 발생하였을 때를 위치 오류라 검출 할 것이다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.471-474
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2006
GPS수신기는 항법센서로서 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 단일 안테나 GPS수신기로부터 일반적으로 위치와 속도 및 시간 정보를 얻을 수 있다. 그러나 고정익 항공기의 운동 특성을 고려하여 단일 안테나 GPS수신기의 측정치로부터 무인항공기의 자세를 추정할 수 있다. 이로써 단일안테나 GPS수신기를 이용하여 무인항공기의 자동 제어가 가능함을 이전 논문에서 보인 바 있다. 본 논문에서는 단일 안테나 GPS수신기를 무인항공기의 기본 센서로 사용하여 자동 이착륙이 가능함을 비행실험을 통해 보인다. 무인항공기의 반응속도와 강건성을 향상시키기 위해 rate gyros의 각속도 측정치를 이용한다. 또한 활주로에 자동착륙하기 위해서는 높은 정확도의 위치 정보가 필요하므로 DGPS를 이용하였다. 비행 실험 동안 무인항공기는 이륙에서 착륙까지 모든 과정을 자동 제어로 수행한다. 대부분 비행은 경로 제어로 이루어진다. 비행 실험 결과를 바탕으로 단일안테나 GPS수신기가 General Aviation 항공기나 무인항공기의 백업이나 저가의 제어 시스템을 위한 주 센서로서 사용이 가능할 것으로 판단된다.
현재 GPS 데이터는 항공기 운항과 선박운항, 해양활동 및 육상 운송수단 등의 광범위한 분야에서 사용 중이다. 본 논문은 이 데이터를 시간과 장소에 제약 없이 시뮬레이터를 통하여 얻을 수 있도록 하였으며, 시뮬레이터를 통하여 발생한 GPS 데이터는 현재 상용화된 GPS 수신기의 신호와 동일하다. 또한 GPS 데이터는 GPS 국제 표준 데이터인 NMEA-0183의 위치정보 프로토콜을 사용하였으며, 데이터 분석을 위한 NMEA 프로토콜의 취득은 상용 GPS 모듈을 주행 중인 실제 차량에 탑재해 취득하였으며, 신호취득에는 RS232C통신 인터페이스를 사용하였다. 시뮬레이터의 프로그래밍은 GUI 기반의 윈도우즈 응용프로그램을 사용하여 누구나 간단한 조작만으로 차량의 위치와 속도 등의 변경이 가능하도록 구현하였다.
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
차세대 위치기반 서비스의 최종 형태는 실내외 구분 없이 서비스를 제공하여야 한다. 그러나 실내에서 정확한 GPS 정보를 얻기 힘들기 때문에 실내와 실외에서 서로 다른 측위방식이 사용되고 있다. 따라서 실내외 연속측위를 수행하기 위해서는 실내좌표의 값을 실외에서 사용하는 GPS 좌표로 변환할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실내측위 시 위치 변화에 GPS 변화율을 적용하여, 실내측위의 변화에 따라 GPS 값의 변화를 주어 실내에서도 GPS정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 높은 정확도를 요구하는 육상교통분야에 활용할 수 있는 통합항법 알고리즘을 설계하고 차선이탈경보를 위한 모니터링 프로그램을 개발하였다. 차선이탈경보를 위해서는 차선 구분이 가능한 정확도 높은 위치정보가 필요하므로 GPS와 DR기반의 위치정보를 융합한 위치결정 알고리즘을 설계하였다. 설계한 통합항법 알고리즘의 검증을 위해서 실제 차량을 이용하여 데이터를 수집하고, 후처리한 결과를 모니터링 프로그램으로 확인하였다. 모니터링 프로그램은 주행동영상과 항공사진을 통해서 차로유지 및 차선이탈 유무를 확인할 수 있도록 제작하였다.
본 논문에서는 아이폰의 GPS 기능과 Mapkit 프레임워크를 이용하여 사용자 간에 길 안내를 전달하는 모바일 어플리케이션을 제안한다. 아이폰의 GPS 기능은 사용자의 현재 위치를 얻을 수 있으며, Mapkit 프레임워크를 이용하여 지도에 각각의 위치를 표시 할 수 있다. 사용자는 목적지로 이동하면서 안내가 필요한 지점에서 어플리케이션을 터치하여 기록한다. 사용자는 목적지에 도착할 때까지 기록된 내용을 Google 지도를 통해 확인할 수 있으며, 목적지로 찾아올 다른 사용자에게 데이터를 전달한다. 데이터를 받은 다른 사용자는 카메라의 Overlay 위에 나타나는 다음 위치 아이콘으로 목표 위치를 보거나, 지도 화면을 확인 하면서 목적지로 가기 위해 이동해야 할 다음 위치를 쉽게 안내 받을 수 있다. 즉, 제안 어플리케이션은 사용자가 처음 가는 길 임에도 다른 사용자의 데이터를 전송 받아 손쉽게 길을 안내하는 유용한 기능을 제공한다.
모바일의 광범위함 보급, PDA와 같은 소형기기의 일반화로 서비스 사용자의 위치정보가 유동 적이다. 변화하는 서비스 사용자 위치와 관련된 정보서비스를 제공하는 시스템, 즉 위치기반정보검색 시스템 엘비스(LBIS)이다. 엘비스에서는 서비스 사용자들이 GPS 장비를 통해 위치를 알아낸다. 알아낸 위치를 가지고 위치기반 서비스정보를 등록하거나 자신의 위치를 중심으로한 정보 검색을 수행 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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