GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.
최근 들어 스마트폰이 급격하게 보급됨에 따라 스마트폰을 이용하여 상대방의 위치를 확인하는 응용 프로그램이 많이 개발되고 있다. 현재 운영중인 위치 추적 서비스는 두 사람이 스마트폰을 소지하고 있는 경우의 서비스 형태와 한 사람만 스마트폰을 소지하고 있는 경우의 서비스 형태로 분류된다. 우리는 스마트폰과 스마트폰 간의 위치 정보 교환을 통해 상대방의 위치를 찾는 방식이 아닌 스마트폰과 GPS모듈 간의 위치 정보 교환을 통하여 어린이나 애완견의 위치를 찾을 수 있도록 GPS 모듈을 개발하고 이 모듈과 통신하는 스마트폰 앱을 개발하였다. 개발된 GPS 모듈은 위치 정보를 받아 전달하는 기능만 가지므로 스마트폰에 비해 매우 저렴하게 구성할 수 있어서 적은 경비로 상대방을 찾을 수 있으며 공중망 대신 무선랜 망을 통해 위치정보를 전달하게 설계되어 추가적인 통신 비용이 들지 않는 장점을 가진다. 하지만 위치추적 서비스가 무선랜 망이 구축된 제한된 구역에서만 가능하다는 단점이 있다. 개발된 위치추적 서비스 방식은 시장이나 놀이공원 같은 특수한 지역에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
사용자는 스마트폰의 대중화로 인해 다양하고 편리한 서비스를 쉽게 제공 받을 수 있다. 위치 정보 서비스를 사용하기 위해 GPS 모듈을 이용하는데 이는 전력 소모가 매우 크다. 다수의 GPS 모듈이 있는 그룹 상황에서 그룹의 헤더를 정하고 헤더의 위치 정보 데이터를 공유하는 방법을 이용하여 전력 소모 문제를 해결한다. 이를 위해 클라우드 기반 GPS 데이터 Sharing 시스템을 제안한다. 사전에 사회 관계 그룹을 등록하고 그룹원들의 위치 정보 데이터를 수신하고 거리/방위각/속도를 기준으로 그룹 상황을 감지한다. 그룹 상황 감지를 위해 Depth First Search(DFS) 알고리즘을 사용한다. 생성된 그룹에서 배터리 잔여량이 제일 많은 그룹원을 헤더로 정한다. 헤더의 배터리 잔여량에 따라 위치 정보 데이터 수집 횟수를 적응적으로 적용한다. 시스템을 적용한다면 그룹 상황에서의 그룹원의 전력 감소 효과와 더불어 대중 교통의 위치 데이터 공공화가 된다면 사용자의 위치 정보 데이터 대신 대중 교통의 데이터를 대신할 수 있고 사회 관계 그룹원들 간의 관계를 수치화 할 수 있을 것이다.
측량을 비롯한 다양한 응용분야에서의 GPS 사용이 증가함에 따라 신속하고 정밀한 위치정보 취득에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 함께 현재 미국, 캐나다, 호주 등의 해외 여러 나라에서 인터넷을 기반으로 이메일과 FTP를 이용하여 사용자의 관측파일을 처리하는 자동화된 GPS 데이터 분석 시스템을 구축, 운영 중에 있다. 우리나라도 GPS 시장 확대와 더불어 일반 사용자의 접근이 비교적 용이하고 신속한 위치정보 제공이 가능한 웹을 기반으로 하는 자동 GPS 기선해석 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서 구축한 시스템은 인터넷을 기반으로 하여 시간과 장소에 구애받지 않고, 일반 사용자의 접근이 용이하도록 하였다. 과학기술용 자료처리 엔진을 이용하여 3개의 상시관측소를 네트워크 방식으로 자료처리를 실행하며, 결과는 보고서 형식으로 작성되어 사용자의 이메일로 전송된다. 본 시스템은 일반 사용자의 간편한 고정밀 GPS 자료처리를 가능하게 하며, 향후 대형 구조물 모니터링, 민간분야 공간정보 서비스 등 다양한 분야에 GPS를 적용하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.
LBS가 기본적으로 이동통신 기지국과 위성위치확인시스템(GPS:Global Positioning System)을 통해 개인이나 차량의 위치 정보를 파악하고, 이를 기반으로 각종 첨단 서비스를 제공하다보니, 이통사의 핵심 서비스로 발전되고 있는 것은 틀림없다. 특히 과거 국방.교통.물료 및 환경 분야에서 사용되던 GPS기반의 LBS기술이 이동통신망과 연결되면서 대중적이고 일반적인 서비스로 발전해 나가고 있어 향후 이통사들의 먹거리로 손색없다는 평가를 받고 있다.
본 논문은 사물인터넷 (Internet of Things: IoT) 기반의 실내 위치 추정 기법에 관한 논문이다. 현재 전 세계적으로 사물의 위치를 추정하는 방법은 GPS와 WiFi를 활용한 방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 GPS는 실내에서 수신이 힘들고, 전파 교란에 영향을 받는 단점이 있다. WiFi를 활용한 위치 추정은 사용자가 주위의 WiFi를 스캔하여 수집한 정보를 WiFi 데이터베이스 (DB) 서버에 전송하여 fingerprint 방식으로 위치를 추정하므로, DB 서버가 필요한 단점이 있다. 사물과 사물이 통신하는 사물인터넷이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 사물인터넷을 이용하여 실내 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 좌표 등의 자신의 위치 정보를 가지고 있는 기기와 통신하는 다른 기기가 RSSI를 통해 위치를 추정한다. 사물인터넷을 통해 자신의 위치를 추정하는 기기가 많으면 위치 추정 정확도를 높일 수 있다. 제안된 기법은 GPS와 WiFi DB 서버의 도움 없이 위치 추정을 할 수 있다.
최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커 기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 위치 기반 AR 어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템은 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 사용하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.
해상에서의 선박 항해에 있어서 GPS와 같은 위성항법시스템에 대한 의존도가 매우 높다. 하지만 전파 교란 등과 같은 열악한 환경이 선박 주위에 가해질 경우 선박에 탑재된 GPS 수신기에서 위치를 추정할 수 없기 때문에 정상적인 항해가 어렵게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 약한 전파 교란 환경을 가정하여 열악한 환경 내에서 GPS 수신기가 위치 추정 정확도는 열화되더라도 자신의 위치를 처음 파악하는 데 걸리는 시간인 TTFF(Time To First Fix)를 감소시켜 선박의 신속한 위치 계산을 위한 개략 위치 추정 기법을 설계하였다. 또한 열악한 신호 환경을 가정하여 진행된 실험에서 기존 GPS TTFF와의 비교를 통해 설계된 기법을 검증하였다.
현재 위치기반서비스(LBS : Location Based Service) 를 위해 사용되고 있는 위치측위 방식은 GPS 기반의 측위 방식과 이동통신망을 이용한 네트워크 기반의 측위기술들이 있다. 그러나 GPS 와 네트워크기반의 측위 방식은 비가시선 효과(NLOS) 와 중계기에 의한 전파 지연 발생 때문에 위치측위 정확도가 저하되는 문제점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 현재 CDMA 시스템에서는 패턴매칭(Pattern Matching) 알고리즘을 사용한다. 패턴매칭 알고리즘은 GPS 에 의한 위치측위 시 측정된 RF 신호의 전파 특성을 측위 된 위치와 함께 데이터베이스로 구축하여, 사용자의 측위 요청이 있을 때 수신신호의 전파특성과 데이터베이스를 비교하여 위치를 제공하는 방식이다. 그러나 패턴매칭 알고리즘은 GPS 신호를 수신할 수 없는 음영 지역과 실내 에서는 데이터베이스가 구축되어지지 않는다. 패턴매칭 알고리즘은 데이터베이스의 위치 정보가 위치측위를 요청하는 사용자의 위치를 결정하기 때문에 데이터베이스가 구축이 되지 않는 지역에서는 측위정확도의 오차가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 현재 CDMA 시스템에서 사용하는 패턴매칭 알고리즘의 위치측위 성능을 분석하고 패턴매칭 알고리즘을 이용한 위치측위 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 신호세기 예측 알고리즘을 이용하여 현재 구축이 되지 않은 지역의 데이터베이스를 구축하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘으로 데이터베이스가 없는 지역의 신호세기를 예측하여 데이터베이스를 구축한 후 패턴매칭 알고리즘의 위치측위 성능을 분석하였다.
스마트폰의 빠른 보급으로 위치기반 서비스 (Location Based Service)가 새롭게 주목 받고 있다. 위치기반 서비스는 이동통신망이나 위성항법장치 (GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 서비스를 말한다. 현재 위치기반 서비스는 소셜 네트워크 서비스, 증강현실, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 단순 정보뿐만 아니라 복합 상황정보를 이용한 안전 및 사고예방을 위한 애플리케이션은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 모바일 환경에서 위치기반 서비스를 통해 상황정보를 제공하는 지능형 감시 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 감시대상자가 소지한 스마트폰의 GPS를 이용하여 위치 데이터를 획득하고, 기울기 및 압력 센서 등을 이용하여 감시대상자의 상태정보를 획득 한다. 또한 이러한 위치 데이터와 센싱 데이터를 지도 OpenAPI, 날씨 OpenAPI, 안전/위험지역 설정 등의 기능과 결합하여 지능적 복합 상황정보로 표현한다. 이러한 기능들을 안드로이드 기반 애플리케이션으로 개발함으로써 감시자 또한 모바일 환경에서 감시할 수 있도록 한다. 이를 통해 감시자는 이동하면서 원거리에 있는 감시대상자의 실시간 이동경로와 복합 상황정보를 확인하고 알림 받을 수 있다. 이와 같은 기능을 통해 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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