위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.
RTK-GPS 측량 방법은 실시간으로 cm 수준의 정확도로 3차원적인 위치정보의 획득이 가능하다. 그리고 수신자료의 처리 방식이 후처리로 이루어지지 않고 실시간으로 이루어지기 때문에 현장에서 직접 일필지의 좌표를 산출해야 하는 지적세부측량에서의 활용이 가능하다. 본 연구에서는 실시간 위치결정 측량시스템인 RTK-GPS(Real Time Kinematic GPS) 측량 방법을 활용하여 일필지 경계점의 위치정보를 도출하고, 이에 대한 정확도를 기존의 TS(Total Station) 측량 성과와 비교 분석함으로써 RTK-GPS 측량의 효용성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 관리대상자의 위치 및 기타 관련 정보를 위치관리시스템(LMS : Location Management System)에서 항시 감시 및 관리할 수 있는 GPS 기반 위치 인식 단말시스템 및 위치관리시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 PID(Personal Identification Device)의 정보를 전송하기 위한 모듈과 GPS 기반의 위치정보 수집 모듈로 구성된 위치 인식 단말장치 (Mobile HTE : Mobile Home Terminal Equipment)와 Mobile HTE에서 수신된 정보를 인터넷 망을 통하여 위치관리시스템에 전송할 수 있는 단말장치 (HTE : Home Terminal Equipment)를 구현하여 관리대상자의 위치를 관리할 수 있는 위치관리시스템을 설계 하였다.
최근 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 GPS(Global Positioning System)를 통합함으로써 지표의 지형지물 및 현상과 실시간 물체의 이동상황 등의 위치정보 파악이 가능하게 되었다. 그러나 GPS에 의한 실시간 물체의 이동상황 및 위치정보는 데이터를 수신 받는 시스템에서만 구현되는 단점이 있어 원거리에 있는 업무관리자에게 신속한 정보전달의 어려움과 업무의 효율성등 여러 가지 상황을 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 최근 정보통신 기술의 발달로 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터가 서로 정보를 공유할 수 있도록 네트워크 화되는 정보통신 기술을 기반으로 GIS와 GPS, 무선통신시스템과 네트워크를 통합함으로써 원거리에 있는 업무관리자에게 실시간으로 물체의 이동상황 및 위치정보의 파악이 가능한 통신시스템의 설계와 정보전달을 신속하고 원활하게 수행할 수 있는 통합정보 구현시스템을 개발하는데 목적이 있다.
최근 GPS가 탑재된 스마트폰의 보급이 늘어나면서 위치 기반 서비스가 빠르게 성장해 왔다. 위치조회의 방법은 크게 GPS를 이용한 위치 조회 서비스, 네트워크 위치 조회 서비스, 하이브리드 위치조회 서비스가 있다. 사용자 또는 제 3자가 위치 조회를 요청하였을 경우 사용자의 스마트폰에 장착된 소형 GPS 모듈을 조회하여 제공하여 준다. 하지만 GPS 모듈의 경우 실내에서는 취약하므로 만약 조회한 스마트폰의 위치가 실내에 있다면 Wi-Fi, 모바일 네트워크를 이용하여 위치를 조회하여 제공한다. 본 논문에서는 GPS 기반 위치 조회, 네트워크 기반 위치 조회, 하이브리드 위치 조회를 소개 및 비교 분석한다.
본 논문은 사진의 메타정보에 저장되어 있는 GPS(Global positioning system)데이터를 추출하여 사진을 이용하여 데이터베이스를 연동한 정보를 통하여 장소에 대한 스케줄러 시스템 구현에 대한 논문이다. 연구를 위하여 웹 시스템 상에서 사진파일에 저장되어 있는 GPS데이터 추출하는 방법과 다수의 사진을 선택하여 스케줄링 하는 시스템 구현에 중점을 다루였다. 특히 스케줄링 방법에 있어서 위치정보가 포함되어 있는 사진파일을 다수 선택을 하였을 경우 위치정보에 따라 최적화된 최단거리 최적 시스템을 구축하였으며, 이렇게 구축된 정보를 데이터베이스에 포함을 시키고, 데이터베이스를 이용하여 전자지도와의 연동을 통해 보다 쉽고 편리하게 확인할 수 있도록 구현하였다. 본 시스템은 추후 여행사의 사이트 혹은 위치정보가 사용되는 다양한 서비스분야로 활용 할 수 있을 것이다.
위치정보는 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는데 필요한 주요 컨텍스트 중의 하나로, 이를 얻기 위해 GPS(Global Positioning System)가 널리 사용되고 있다. GPS는 위성신호를 이용하기 때문에 별도의 기지국이 필요 없고 전 세계를 포함하는 넓은 가용범위를 갖지만, 도심과 같이 높은 건물이 많은 지역에서는 수신이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 주변기기들의 위치정보를 공유 받아 모바일 기기의 GPS 정보손실을 복구하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 주변의 모바일 기기나 기지국의 유효한 위치정보를 근거리 통신의 애드혹 네트워크인 스캐터넷을 통해 공유받는다. 그 후, 근거리 통신의 가용범위와 지도상의 지형정보를 함께 고려하여 복구 알고리즘을 통해 자신의 위치를 추측한다. 본 논문에서는 최근 모바일 기기에 기본으로 장착되는 근거리 통신기술인 블루투스(Bluetooth)를 가정하여 시뮬레이션 환경을 모델링 하였으며, 실험결과 제안하는 방법을 통해 손실된 GPS 정보의 상당부분이 복구되는 것을 확인하였다.
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.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 스마트 폰에서 측정되는 GPS 위치 정보와 무선랜 접속점의 신호강도를 사용하여 무선랜 접속점(WLAN Access Point)의 정확한 위치 측정을 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 무선랜 AP 위치 할 가능성이 있는 위치를 AP_Area로 정의하고, 이는 먼저 스마트 폰에서 측정된 GPS 정보와 송신 신호 강도(Received Signal Strength)를 측정함으로써 결정하고, 스마트폰으로부터 측정된 값의 개수가 증가 할 때 AP_Area는 실제 무선랜 접속점 위치로 연속적으로 좁아지게 된다. 이를 증명하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 오차범위 5m 이내 (90% 이상)로 무선랜 접속점의 위치를 측정할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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