최근 노인 인구가 급격하게 증가하면서 의료시설 내외에서 환자의 안전을 모니터링하는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 센서 및 정보통신기술의 발달로 치매 환자를 위한 다양한 모니터링 시스템이 제안되고 있지만 치매 환자에게 부착되는 장치에 의존하여 단편적인 기능을 제공하는 것에 그치고 있다. 본 논문에서는 환자의 상태를 모니터링하는 스마트 기기에서부터 사용자 편의적인 UI/UX, 병원정보시스템 연동까지 포함하는 통합시스템을 설계한다. 제안된 시스템을 통해서 의료진과 보호자는 환자의 상태와 관련된 정보를 실시간으로 전달받을 수 있으며 실내외에서도 치매 환자의 위치를 추적할 수 있다.
Recently, RFID has become popular in the field of remote sensing applications. Location awareness is one of the most important keys to deploying RFID for advanced object tracking. Generally, multiple reference RF stations or additional sensors are used for the location sensing with RFID, but, particularly in indoor environments, spatial layout and cost problems limit the applicability of those approaches. In this paper, we propose a novel method for location sensing with active RFID systems not requiring the need for reference stations or additional sensors. The system triangulates the position of RF signal source using the signal pattern of the loop antenna connected to the power detector. The power detector consists of a signal strength detector and a signal analysis unit. The signal analysis unit indicates the signal strength and serial number using the signal from the strength detector, and provides the direction of the signal to the application target. We designed three different signal analysis units depending on the threshold type. The developed system can sense the direction to the transponder located over 10 m away within the maximum error of $5^{\circ}$. It falls within a reasonable range in our normal office environment.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.220-226
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2013
최근 공장자동화 및 물류시스템의 발전은 대형선박이나 물류창고 등과 같은 넓은 작업현장을 소수의 작업자가 관리할 수 있게 되었다. 기존의 무선 실내 위치인식 시스템에서 이러한 작업자들의 정확한 위치를 추정하기 위해서 일반적으로 셋 또는 그 이상의 고정노드가 하나의 노드로 이루어진 이동노드의 위치를 인식하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법은 작업자(이동노드)에 비하여 넓은 작업현장에 많은 고정노드가 필요하므로 노드 배치 측면에서는 비효율적이다. 따라서 소수의 작업자를 요구하는 이러한 작업환경에서 효율적으로 노드를 배치하기 위하여 본 논문에서는 세 개의 노드로 구성된 이동노드가 고정노드 두 개의 상대좌표를 효율적으로 인식함으로써 고정노드의 개수를 저감하는 새로운 추정 알고리즘과 이동노드와 고정노드 사이의 거리오차를 최소화하기 위하여 Rounding estimation(RE) 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 RE기법은 자유공간에서 기존의 삼변측량법의 오차율 대비 90.9% 개선된 위치인식 결과를 나타냈다. 또한 실내 자유공간에서 고정노드 수를 최대 50%까지 감소시킬 수 있음에도 불구하고 제안한 추정 알고리즘은 평균 오차 0.15m의 정밀한 위치인식이 가능하였다.
본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 위치인식 시스템을 제안하였다. 위치를 지정한 다수의 고정노드를 구성하고, 이동노드로부터 수신되는 RSSI를 측정한다. LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크의 학습을 위해 정해진 위치 정보를 목표값으로 하여 고정노드에서 측정된 RSSI를 입력으로 사용하여 학습을 진행한다. 실내에 고정노드를 배치하고, 실험을 통해서 삼각측량법과 위치 추적 성능을 검토하였다.
대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.
무인 차량 기술의 주된 초점은 차량이 목적지에 도달할 때까지 운전자의 개입 없이 다양한 센서에서 얻은 정보로 차량의 방향과 속도를 제어하는 것이다. 본 논문에서는 물류창고 혹은 공장과 같이 차량의 이동 범위가 제한된 환경 내에서 저비용 센서들을 활용한 무인 운반 시스템을 개발하는 데 초점을 둔다. 또한, 실내 위치 정보를 나타내는 수단으로 RFID 시스템을 채택하였으며, 경로 수정 및 확장 가능한 자동 운송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무인 운송에 사용되는 차량의 수와 동시에 이동하는 차량 간의 충돌이나 교착 상태가 없도록 차량의 효율적인 제어 메커니즘을 포함하고 있으며, 프로토타입 시스템을 구현하여 제안된 시스템의 효율성과 기능을 성공적으로 검증한다.
최근 고령화로 인한 치매환자의 증가로 그들의 배회행동과 실종예방을 위한 대책이 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 인증 방법과 위치 탐지 기법들이 소개되고 있으나 개인인증의 보안성 문제와 실내·외를 전반적으로 확인할 수 있는 시스템은 찾아보기 어려웠다. 본 연구에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 활용해 개인인증, 기본적 건강 상태 파악 및 실내·외의 전반적인 위치를 파악할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서 개인인증은 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG를, 실내는 저전력, 비접촉 및 자동 송수신 방식으로 사용이 용이한 블루투스 비콘을, 실외는 GPS 위성의 의사거리 오차를 보정한 DGPS를 활용하여 치매환자의 위치를 파악함으로써 배회행동 및 이상징후를 탐지하고자 한다. 이를 통해 재가나 요양시설 등에서 생활하는 치매환자의 배회행동 및 이상징후 시 신속한 대처와 실종예방에 기여하고자 한다.
최근 환경 문제가 전 세계적으로 대두가 되면서 효율적인 에너지 관리 기술이 요구 되고 있다. 이러한 추세에 따라 앞으로의 홈 네트워크 서비스는 효율적인 에너지 관리 기술을 중심으로 한 스마트 홈 서비스 가 대두가 될 것으로 보이며 사용자 중심의 실시간 에너지 감시 및 제어 시스템의 통합 기술이 요구가 되고 있다. 본 논문에서는 주택 내 효율적인 에너지 사용 관리를 위하여 스마트폰을 이용하여 위치 기반 그린 홈 서비스를 제시한다. 단독 주택에 그린 홈 서비스를 적용하기 위한 그린 홈 네트워크 시스템을 설계하고 홈 네트워크를 구성하는 각 기기들과 연계하여 통합 게이트웨이를 구현한다. 스마트폰을 활용하여 가전 제어 서비스와 실내 위치 서비스를 구현하고 각 방의 신호세기 변화에 따른 위치 측위를 시행하여 사용자의 재실 여부를 확인한다. 에너지의 절감 여부를 확인하기 위해 에너지 사용 패턴에 대한 시나리오를 설정하고 스마트 미터를 활용하여 실내 위치 서비스 적용에 따른 에너지 변화를 비교하였다. 제안 시스템 적용 전과 적용 후의 에너지 사용량 비교 결과 최대 30%의 에너지 절감 효과를 보여 주택 내 에너지 비용의 절감 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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