최근 위치 정보의 이용이 여러 분야에 걸쳐 급격하게 증가하고 있다. 실외에서는 위치 정보의 획득을 위해 일반적으로 GPS 기술을 사용하였으나, 복잡한 실내 공간에서는 벽, 기둥과 같은 물리적인 장애물들로 인해 발생한 다중경로 간섭으로 무선 근거리통신망, RFID, 블루투스 등의 무선 네트워크 기술을 적용한 연구가 진행되었다. 그러나 이러한 위치 측정 기술들은 센싱 인프라스트럭쳐 구축비용이 많이 들며, 측위에 있어 계산 집약적이고, 실내 구조에 따른 정확도의 변화가 발생하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 보완하고자 복합용도건물 내에서 쉽게 획득 및 식별이 가능한 상가, 컨벤션 센터 및 오피스의 전화번호, 방 번호, 상호명과 같은 서술 데이터를 이용하여 위치를 추출한다. 이 과정에서 문자 매칭을 활용하며, 위치 추정에 있어 신속한 계산과 실내 환경에 따른 정확도 변화를 배제하기 위해 지오코딩 방법을 적용한다. 본 연구에서 제안된 방법을 아키텍쳐로 설계하며, 구현을 위해 3차원 가시화 프로그램을 개발한다. 또한 제한된 기법에서의 매칭률, 프로세싱 시간을 통하여 정략적으로 평가한다.
위치인식 연구에서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 GPS 기반의 위치인식 방법이다. 하지만, 이 방법은 위성 신호의 제약으로 인해 실내나 건물 밀집 지역 등에서는 제 역할을 수행할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 논문은 WLAN 환경을 이용하여 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로 실내에 설치된 Access point들로 부터 수신된 무선 신호의 수신세기를 이용하여 비교적 정확하게 위치를 추정하는 것이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기들로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 무선 신호 세기들 간의 구별성을 갖는 특징값이 필요하다. 제안 방법에서는 수신된 무선 신호 세기 값으로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응한 수신 신호값을 제거하고 수신신호 전역 및 지역적 특징을 잘 표현이 가능한 웨이블릿 계수 값을 특징값으로 사용한다. 그리고, 이 값을 입력으로 하는 신경망을 이용하여 실내 위치를 추정한다. 제안한 방법을 실내 위치인식 시스템에 적용한 결과 높은 정확성을 가지며 각 신호 세기들 간의 구분이 보다 뛰어남을 알 수 있다.
GPS is the global Navigation Satellite System which is developed by the United States Department of Defense as an abbreviation of the Global Positioning System. The GPS uses a constellation of 24 Medium Earth Orbit satellites that transmit precise microwave signals, that enable GPS receivers to determine their location, speed, direction, and time. Following, the shooting down of Korean Air Lines Flight 007 in 1983. President Ronald Reagan issued a directive making the system available free for civilian use as a common good. Since then, GPS has become a widely used aid to navigation worldwide, and a useful tool for map-making, land surveying, commerce, scientific uses, and hobbies such as geocaching. GPS also provides a precise time reference used in many applications including scientific study of earthquakes, and synchronization of telecommunications networks.
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 사용자의 특성을 파악하고 궤적 예측 및 패턴을 추출하기 위해 의미 기반 위치 기록을 사용하는 방법이 있다. 의미 기반 위치 기록을 사용하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 임의의 중간좌표 즉, 사용자가 실제로 머무르지 않은 지점을 추출하기 때문에 정확하게 사용자가 머무른 위치라고 할 수 없으며, 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 사용자가 실제로 머무른 지점 및 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point를 제안한다. 기존의 방식으로 추출된 Stay Point에서 가장 가까운 GPS 좌표를 Stay Point로 지정하는 방식(nearSP)과, 사용자가 건물에 들어간 지점을 Stay Point로 지정하는 방식(indoorSP)이다. 제안한 알고리즘은 기존 Stay Point 추출 방법보다 Output 데이터의 용량 감소 및 위치의 정확성이 향상되었고, 실내와 실외를 구분 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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.
영상을 포함하여 다양한 방법으로 실내에서 위치를 확인하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반의 측위 또한 여러 가지 방법이 있는데, 우리는 시스템 구축 비용이 많이 들지 않으면서도 많은 서비스에 활용 할 수 있는 영상 기반의 실용적 측위 시스템에 대한 연구를 하였다. 이 시스템은 실내에 미리 설치 된 간판이나 광고 등을 식별하고 이를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 구할 수 있다. 그러나, 영상 기반의 시스템이기 때문에 같은 영상이 서로 다른 참조 대상으로 등록 될 경우, 이것을 서로 구별 할 수 없다는 단점이 있다. 실내에서는 GPS 와 같은 위성 항법 신호 수신이 잘 되지 않기 때문에 GPS 를 위치를 확인하기 위한 목적으로 사용 할 수는 없다. 그러나, 특정 지점에서 수신되는 GPS 신호가 유사한 점을 이용하면, 서로 다른 위치에 설치 된 동일한 이미지의 참조 대상을 구별 할 수 있다. 이 방법은 추가적인 비용이 들지 않기 때문에, 영상 기반의 실용적 측위 시스템의 장점을 그대로 유지 하면서 측위 성능을 더 높 힐 수 있는 방법이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.6-9
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2008
In future domestic context aware applications the location of mobile devices is often required. Ultrasonic technology enables high resolution indoor position measurements. A disadvantage of state-of-art ultrasonic systems is that several base stations are required to estimate 3D position. This study aims to evaluate the efficiency and effectiveness of using UPS as a 3D free-hand writing or drawing tool. The processes include the design and testing of UPS as an efficient 3D free-hand writing or drawing tool in the air. The paper will further explain the system architecture of the UPS and how to use GPS as 3D free-hand writing or drawing tool. The efficiency and effectiveness of the system was confirmed by a computer software simulation. The software will further display the result of drawing or writing from the user by graphics. As a result, it is possible to implement UPS as a 3D free-hand writing or drawing tool in the air.
본 논문에서는 GPS의 사용이 불가능한 실내 교통 환경에서 이동 애드혹 네트워크 환경을 통해 차량 운전자가 시야에서 볼 수 없는 근처 보행자의 위치 추적을 통해 충돌 사고의 발생을 미연에 방지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와는 달리, 제안 알고리즘은 WiFi AP 또는 bluetooth 시스템과 같은 기반시설에 의존하지 않고, 자동차와 보행자 간의 애드혹 망을 실시간으로 구성함으로써 자동차와 보행자의 상대적 위치 추적을 제공한다. 또한 제안 알고리즘은 유전자 알고리즘을 기반으로 하여 기존의 방식보다 효과적으로 신속하고 정확한 위치추적을 수행한다. 시뮬레이션 성능 평가를 통하여 기존 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확성과 신속성을 비교한다.
최근 스마트 폰과 같은 무선 모바일 기기 사용량의 증가 때문에 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)에 대한 연구가 활발히 증가하고 있다. 실외 위치 측위는 무선 모바일 기기에 내장된 GPS를 이용할 수 있다. 하지만 일반 건물보다 규모가 큰 대형 크루즈선의 실내 같은 곳에서는 GPS 사용이 불가능하므로 실내 환경에 적합한 위치 측위 방식을 고려하여야 한다. Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 실내의 여러 곳에 설치 되어 있어서 추가로 Wi-Fi의 설치과정을 거치지 않아도 되고, 다른 무선 센서 기기와 비교하면 비교적 싼 가격을 가진다. 본 논문에서는 Wi-Fi의 신호를 이용하여 실내에서 의미 있는 공간을 인지하는 베이지안 알고리즘을 소개한다.
In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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