본 연구는 기존의 스마트워크 모델인 재택 근무, 스마트워크 센터, 모바일 오피스 등을 지원 및 확장할 수 있는 NFC 기반의 스마트워커 네트워킹 서비스 모델과 NFC 기반의 공간관리 서비스 모델을 제시한다. 본래 재택 근무나 원격 근무는 직원들의 생산성 제고를 위해 시행되었지만, 최근 생산성 저하와 협업의 어려움, 근태 관리의 어려움 등을 이유로 재택 근무의 실효성에 대해 부정적인 의견이 제시되고 있고, 일부 기업은 재택 근무를 폐지하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 직원들 간의 협업 및 커뮤니케이션을 지원하여 업무 생산성을 제고시킬 수 있는 NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, NFC 기술을 이용한 지역 기반의 실시간 구인, 구직 서비스 모델을 제안하는데, 이 서비스 모델은 기존의 공유 경제 사이트와의 제휴를 통해 사용자들이 NFC 태그 터치 후 공유경제 사이트에서 필요한 인력을 구하거나, 자신의 기술이나 재능을 무료 또는 유료로 제공함으로써 효율적으로 인력이 활용되는 효과를 가져 올 수 있다. NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점과 종업원들의 위치 정보 제공이 가능하다는 점, 지식 축적이 가능하다는 등의 특징을 가진다. NFC 기반의 공간관리 서비스 모델은 스마트워크가 주로 시행되던 오피스 공간뿐만 아니라 그 외의 현장이나 카페 등 기존의 업무공간 이외에서도 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 서비스 모델로 공간확장 측면에 중점을 둔 서비스 모델이다. 이 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점, 개인화 서비스의 제공이 가능하다는 점, 기업 외부에 시스템 구축이 가능하다는 점, 기업 내외부에 있는 종업원들의 위치 정보 파악이 가능하다는 특징을 가진다. 본 논문은 위와 같은 스마트워크 서비스 모델을 설계하기 위해 시나리오를 제시하고, 비즈니스 모델의 프로세스와 이해 관계자들의 역할 및 혜택을 검토하며, 기존의 서비스와 비교 분석하여 차별점을 도출하고 시사점을 제시한다. 본 논문이 제시하는 서비스 모델은 기존의 서비스 모델을 대체하는 것이 아니라 지원하고 확장할 수 있는 모델로, NFC라는 인식기술을 활용하여 기업이 좀 더 유연한 스마트워크 시스템을 구축할 수 있도록 한다. 기존에 대기업 위주로 스마트워크가 시행되었으나, NFC 기반의 스마트워크 서비스 모델은 스마트워크를 도입하는 기업의 범위를 확장시키고, 스마트워크 제도의 수혜를 받을 수 있는 구성원의 범위를 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3950-3969
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2021
Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
위치기반 서비스, 상황인지 서비스 등 다양한 응용 서비스들은 최근 개발되고 있는 웨어러블 디바이스와의 상호작용을 통해 착용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 하지만 기존의 웨어러블 디바이스의 경우 서비스 사용을 위한 사용자의 의도적인 조작이 필요한 한계가 있어 단말 조작이 서툰 사용자들의 경우 서비스를 이용하는데 제약이 있다. 따라서 착용자가 누구든지 간에 응용 서비스를 이용할 수 있도록 사용자의 의도적인 설정과정 없이 이웃하는 단말들 간의 자율적인 통신이 필요하다. 본 논문에서는 블루투스 저에너지(BLE) 프로토콜 기반의 이동 단말의 실내 위치인지를 위한 B-LIDx 프로토콜과 이웃하는 단말들 간의 무설정 기회기반 직접 사물통신을 지원하는 B-PniP을 제안한다. 또한 실제 환경에서 이동 단말의 위치를 인지하는데 걸리는 시간과 B-PniP 서비스 사례별 서비스 소요 시간 측정을 통해 제안 프로토콜의 성능을 평가하였다.
최근 들어 위치 기반 서비스(Location Based Service)는 치안, 인명 구조, 물류 추적, 길안내 등 다양한 분야로 적용 가능성 때문에 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 스마트 폰과 같은 모바일 단말기의 보급이 가속화되면서 사용자는 위치 정보를 이용한 각종 서비스에 대한 요구가 늘어나고 관련 산업의 사업성이 폭발적으로 증가하고 있는 추세다. 실외 위치 추적 기법은 인공위성을 이용한 GPS(Global Positioning System) 기법이 시장을 거의 평정하여 이에 수렴해 가고 있는 상황이고 실제로 많은 상용 제품이 존재하고 있다. 하지만 실내에는 인공위성 신호가 직접 전해 지지 못하는 상황이기 때문에 이와 다른 기법이 존재하나 아직 상용화하기에 그 정확도와 기술력이 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 건물 밖에 존재하는 GPS 기능이 탑재된 모바일 단말기를 이용하여 실내에 존재하는 모바일 단말기와 협력 통신(Cooperative Communication)하여 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 최근 들어 GPS 장비의 단가 하락으로 이 기능을 가지고 있는 모바일 단말기가 증가하고 있는 추세이기 때문에 실내 위치 추적 시스템을 구축하기 위해 별도의 장비를 설치하지 않아도 된다는 것이 이 기법의 가장 큰 장점이다. 시뮬레이션의 결과를 통해 본 기법의 효용성을 확인해보았다.
최근 실내 측위의 기술이 발달함에 따라 기지국 측위, 와이파이 측위 및 블루투스 비콘 측위 기술이 건물 및 지하공간에 도입되어 운용되고 있다. 이는 시스템과 서비스를 제공하는 공급자 중심의 측위로 사용자의 동선기반에서 사용자가 직접 측위하는 방식인 렌티큘러 측위 기술을 도입하여, 사용자 중심의 초고정밀 측위가 가능한 기술을 소개한다. 렌티큘러 스티커를 활용한 커버리지 구현 방안 연구를 통해 렌티큘러 측위 기술의 가장 중요한 부분 중 하나인 렌티큘러 스티커의 커버리지 구현 방안에 대해 살펴보고, 사용자 관점의 짧은 측위 시간의 결과 값을 제시하고자 한다.
스마트폰 기반 길안내 애플리케이션은 일상생활에서 매우 유용하다. 또한 비용 효율적이고 사용자 친화적인 내비게이션은 많은 고객을 유치할 수 있다. 하지만 스마트폰을 사용하여 지하철 역사와 같은 지하공간에서 정확한 내비게이션을 제공하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 방문객이 지하공간에서 필요할 때마다 언제 어디서나 스마트 폰으로 길 안내를 제공받을 수 있다면 더 편리한 모빌리티 서비스를 제공할 수 있다. 본 연구는 지하철을 이용하는 고객에게 출입구에서 열차 플랫폼까지의 길 안내 시스템을 개발하고 있다. 경로탐색은 새로 제안한 QR 마커와 증강현실(AR)을 적용하여 스마트폰의 광학적 툴로 위치정보를 파악하여 경로안내 정보를 실내 지도 없이 제공하는 비용 효율적인 스마트 폰 알고리즘에 해당한다. 또한 이 알고리즘은 교통약자들에게 별도의 Barrier Free 경로로 안내하는 모듈도 제공하고 있다.
최근 몇 년간 실내 환경에서 발생하는 대기 위험 물질에 관한 피해사례가 많이 있었으며, 이에 대해 빠른 대처를 하지 못하여 큰 피해가 발생하곤 했다. 이에 관해 본 시스템은 대기 위험 물질 농도 안전 수치 초과시 사용자의 Mobile에 Push Message로 전송하는 시스템을 구축하고자 한다. 본 시스템은 아두이노(Arduino), 라즈베리 파이(Raspberry PI)와 같은 IoT System으로 데이터를 추출하고 Cloud Computing System에 구현된 MongoDB, MySQL을 통하여 Database를 구축하였다. 해당 Database는 NodeJS를 이용한 Application Server를 통해 데이터를 가져오며, Application에 전송하여 시각화하였다. 또한, IoT System에서 위험 상황에 관한 신호를 받으면 Google FCM 라이브러리를 이용하여 Push Message를 보낸다. Mobile Application은 Android Web View를 이용하여 개발하며, Web View에 들어갈 Page는 HTML5 (HTML, Javascript CSS)를 이용하여 개발한다. 본 시스템의 Application을 통하여 사용자가 실내 대기 위험 물질을 실시간 모니터링하며, 위험 상황 시 사용자의 Mobile에 실내/외 검출 위치와 농도에 대한 실시간 정보를 Push Message로 전송하여 사용자의 빠른 대처에 도움이 될 것이라 기대할 수 있다.
실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 스마트폰 Wi-Fi AP를 이용한 건축물내 구조대상자 위치정보 수집을 통해서 사고 현장대응에 활용할 수 있는 방안을 제안하고 그 효용성에 대해 분석하였다. 8개 건축물 지점에서 평균 30회 이상 Wi-Fi AP 네이밍 위치 확인 및 전파세기를 측정하도록 위치 측위 서버에 요청하고, 수신된 측위 결과 좌표값을 분석하는 방식으로 위치정보의 정확도와 오차범위를 확인하였다. 기존 기지국 기반 위치 오차값 263m에 대비해 최대 93% 이상 범위를 축소할 수 있었고, 8개 지점의 최소·최대 오차값은 4.137m ~ 14.037m, 평균오차는 9.525m로 확인되었다. 위치정보 유무에 따라 인명구조에 소요되는 시간을 3가지 상황에 대해 비교한 결과, 화재진압 및 인명구조에 소요되는 측정시간 결과는 위치정보가 정확하게 소방대원에게 제공되었을 경우 구조활동에 소요되는 시간이 10분 50초로 나타났으나, 위치정보가 전혀 없는 경우 45분 이상 소요되었다. 스마트폰 Wi-Fi AP을 이용하여 건축물 내 구조대상자 위치정보를 정확하게 구조대원에게 제공함을 통해, 사고 현장에서 탐색에 소요되는 시간을 단축시킴으로써, 인명구조 및 골든타임 확보에 제안 시스템이 효과적인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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