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.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.
본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.
In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.
오늘날 LED 조명 시스템은 전력을 적게 소비하고 형광등보다 긴 수명을 가진다. 가시광 통신은 LED 가시광(RGB)을 이용한 무선 통신이다. 본 논문에서는 LED 조명을 이용하여 위치 기반의 실내 내비게이션을 구현하고 지하주차장에서 가시광 통신을 이용하여 주차 가능한 대수와 위치 등의 정보를 안내해 주는 주차안내 시스템을 설계하였다. 우리는 모의실험을 통하여 가시광 무선통신을 이용한 지하주차장에서 주차안내 시스템의 가능성을 알아보았다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.106-116
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2012
The huge success of location-aware applications has called for the rapid development of an alternative positioning system to the global positioning system (GPS) for indoor localization based on existing technologies, such as 802.11 wireless networks. This paper proposes the Wireless MAC Processor Positioning System (WMPS), which is a localization system running on off-the-shelf 802.11 Access Points and based on the time-of-flight ranging of users' standard terminals. This paper proves through extensive experiments that the propagation delays can be measured with the accuracy required by indoor applications despite the different noise components that can affect the result: latencies of the hardware transreceivers, multipath, ACK jitters and timer quantization. Key to this solution is the choice of the Wireless MAC Processor architecture, which enables a straightforward implementation of the ranging subsystem directly inside the commercial cards without affecting the basic DCF channel access algorithm. In addition to the proposed measurement framework, this study developed a simple and effective localization algorithm that can work without requiring any preliminary calibration or device characterization. Finally, the architecture allows the measurement methodology to be adjusted as a function of the network load or propagation environments at the run time, without requiring any firmware update.
In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.
초광대역 레이더는 수 GHz대의 주파수 대역을 사용하는 고속무선통신 기술로 실내 무선 측위기술로 각광받고 있다. 한편, 박물관 및 전시회 등의 기관에서는 방문객 실시간 위치뿐만 아니라, 관람자의 이동경로 및 체류시간 정보 또한 관람 행태 분석을 위해 필요로 한다. 본 논문에서는 초광대역 레이더를 이용한 실시간 위치 추적 기술을 통해 박물관 방문객의 관람 행태를 분석하는 시스템을 구축 사례를 소개한다. 개발 시스템을 국립중앙박물관 신라관에 설치하여, 22개의 상용 초광대역 레이더로 부터 실시간 측위 정보 수신하고, 이를 통해 관람자 조건별 이동경로 및 전시 대상별 체류시간을 분석할 수 있는 환경을 구축하였다.
이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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