일상생활에 미치는 영향이 확산되고 있는 상황인식서비는 위치기반서비스와 소셜네트워크서비스로 분류되며, 스마트폰의 GPS 및 전자나침반 기술의 정확도에 따라 상황인식서비스 품질이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 상황인식서비스를 이용할 때 가장 중요한 단초가 될 수 있는 GPS, 전자나침반(Digital Compass), 무선통신, 공간정보(Geospatial Web)를 활용함에 있어서의 위치적 정확도에 대하여 분석하였다. 스마트폰을 이용한 위치 및 방향 결정 정확도 실험 결과 실외에 비하여 낮은 실내 위치 및 방향 정확도와 플랫폼으로 활용되는 공간정보가 갖고 있는 오차에 의해 상황인식서비스 이용 시 정확한 정보를 제공 받지 못하는 문제점이 발생하는 것으로 나타났다. 실내 위치 결정 정확도 향상 방안으로 Wi-Fi를 이용한 측위 방법 등이 있으나 실외에서 사용하는 GPS에 비해 많은 보완 사항이 있는 것으로 나타났으며, 상황인식서비스의 플랫폼으로 활용되는 공간정보의 품질 향상을 위하여 DSM을 이용해 폐색영역을 보정한 실감 정사영상의 제작이 필요한 것으로 판단된다.
최근, 실내 위치 기반 서비스를 보다 정확하게 제공하기 위해서 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 실내 측위에서 RNN 모델을 사용하는 경우 수집된 학습 데이터가 연속적인 순차 데이터이어야 한다. 그러나 특정 위치 정보를 판단하기 위해 수집된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터는 특정 위치에 대한 RSSI만 기록되었기 때문에 RNN 모델의 학습 데이터로 사용이 불가능하다. 본 논문은 Wi-Fi 핑거프린트 데이터를 기반으로 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위한 영역 클러스터링 방법에 대해 제안한다.
최근 실내 위치측위 기술을 이용하여 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 실내 위치측위 방식에는 대표적으로 fingerprinting 방식과 삼변측량 방식이 있으나 활용의 제한성 및 위치추정 오차 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 측위 방식인 AOA, TOA, TDOA 등의 측위 기술을 응용한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 RSSI 차이를 이용한 AOA 기반 위치 추정 알고리즘에 대해 연구한다. 4개의 안테나를 가지는 하나의 AP를 가정하여 연구를 진행하며, RSSI를 기반으로 도래각을 추정 후 AOA 알고리즘에 적용한다. RSSI의 보정을 위해 재귀식 평균 필터를 이용하며, 도래각 추정을 위해 보정된 RSSI와 피타고라스 정리를 이용한다. 실험 결과 좁은 간격으로 배치된 4개의 무지향성 안테나의 방사 패턴으로 인하여 18%의 오차율을 보였으며, 지향성 안테나를 이용할 경우 실내 환경에서 AOA 알고리즘을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Since it is hard to use GPS for tracking mobile user in indoor environments, much research has focused on techniques using existing wireless local area network infrastructure. Signal strength received at a fixed location is not constant, so fingerprinting approach which use pattern matching is popular. But this approach has to pay additional costs to determine user location. This paper proposes a new approach to find user's location efficiently using an index scheme. After analyzing characteristics of RF signals, the paper suggests the data processing method how the signal strength values for each of the access points are recorded in a radio map. To reduce computational cost during the location determination phase, multidimensional indexes for radio map with the important information which is the order of the strongest access points are used.
This paper describes the ubiquitous home network (uHome-net) testbed and LonRF intelligent devices based on LonWorks technology. These devices consist of Neuron Chip, RF transceiver, sensor, and other peripheral components. Using LonRF devices, a home control network can be simplified and most devices can be operated on LonWorks control network. Also, Indoor Positioning System (IPS) that can serve various location based services was implemented in uHome-net. Smart Badge of IPS, that is a special LonRF device, can measure the 3D location of objects in the indoor environment. In the uHome-net testbed, remote control service, cooking help service, wireless remote metering service, baby monitoring service and security & fire prevention service were realized. This research shows the vision of the ubiquitous home network that will be emerged in the near future.
Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
현재 제공되고 있는 지능화된 서비스들은 사용자의 위치를 기반으로 동작한다. 실내 위치 측정 서비스를 위한 수많은 장비들은 각각의 특징된 동작과 운영체계를 가지므로 다양한 기기들을 연결하고 제어할 수 있는 미들웨어의 상호 운용성과 다양성이 필요하다. 기존 관성 센서를 이용한 실내 위치추정 방법은 공간 크기에 따른 추가 비용이 발생하여 상대적인 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실내 사용자 위치추정 방법은 오픈소스 프로젝트인 OSGi 프레임워크를 이용하여 통합서비스를 지원하고, 초음파 센서를 이용하여 특정 물체와의 정확한 근접 거리를 통해 관성 센서의 문제점을 보완하였으며, 신뢰도의 항목을 추가하여 반응속도 차이에 따른 오차율을 줄였다.
The thermal comfort of occupants is directly related to several environmental factors such as velocity of air flow, turbulence intensity and temperature distribution of indoor air. The purpose of this study is to evaluate the indoor air flow and temperature distribution in office area using under-floor air-conditioning system (UFAC System) based on the results from physical measurements and to perform a Computer Fluid Dynamics (CFD) under the same condition of inlet and outlet as field measurement. The results from the CFD simulation are similar to those from the field measurement. The results show that UFAC system is provide proper indoor condition for occupants.
최근 3차원 공간정보에 대한 구축 및 활용이 높아짐에 따라 실내공간 기반의 공간정보 관리 및 활용에 대한 중요성도 함께 증가하고 있다. 특히, 건설기술의 발달에 따라 건물의 대형화 및 복잡화로 인하여 재난 및 재해를 대비한 실내 내비게이션 등과 같은 실내공간 기반의 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 따라서, 복잡한 실내공간을 대상으로 하는 공간정보의 관리 및 서비스 활용을 효과적으로 하기 위해서는 실외를 중심으로 개발된 3차원 공간모델 및 서비스 등을 실내공간으로 확장 및 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 실내공간에 대한 공간정보 구축을 지원하고 위상정보를 통한 실내공간 위치기반의 서비스를 지원하기 위한 3차원 실내공간 데이터모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 3차원 실내공간 데이터 모델은 CityGML 확장 객체모델과 객체간의 위상관계를 표현하는 IndoorGML을 참조하는 위상모델로 구성된다.
최근 유비쿼터스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 활용한 응용분야들이 확대되고 있다. 대표적인 응용분야로는 GPS를 이용한 실외측위기술을 기반으로 발전한 위치기반서비스(LBS)가 있으며, 현재 많은 서비스들이 상용화 되어 있다. 최근 들어서는 대규모 실내공간과 실내에서의 사고의 증가와 함께 실내 공간을 대상으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련된 연구들이 진행되고 있다. 실내 공간 응용기술의 핵심은 3차원 실내 공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layered 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(cellular automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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