최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.
블루투스 스마트로 알려진 Bluetooth Low Energy(BLE)는 초저전력으로 동작하도록 설계되어 BLE 기반 디바이스들은 그 구성에 따라 하나의 코인셀(coin cell)로 몇 년간 동작이 가능하다. 또한 BLE는 수신신호세기 정보를 기반으로 두 BLE 디바이스 사이의 근사적 거리를 추정 할 수 있다. 이러한 특징으로 인하여 실내 또는 실외의 근거리 영역에서 GPS보다 상대적으로 높은 정밀도의 내비게이션 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 BLE를 이용한 실제 내비게이션 테스트 베드를 구성하고 실외 근거리 영역에서의 동작을 검증한다. 검증 실험에서 BLE 기반의 비콘들은 고정된 위치에 설치되어 주기적으로 Universally Unique IDentifier(UUID) 전송하며, 사용자 스마트 디바이스는 이를 수신하여 거리값을 추출하고 UUID를 셀룰러 또는 와이파이 망을 통해 데이터베이스로 전송한다. 데이터베이스는 해당 UUID에 바인딩된(binding) 관련 정보를 사용자 디바이스에 피드백하고, 이를 수신한 사용자 디바이스는 추출된 거리값과 함께 주변 정보 및 지도상에서 사용자 위치를 더욱 정밀하게 표시하는 내비게이션 서비스를 제공한다. 본 논문을 통하여 BLE 기반의 내비게이팅 응용이 실현 가능함을 확인할 수 있으며, 더 나아가 이러한 시스템이 실내 내비게이션으로도 충분히 구현될 수 있음을 확인 할 수 있다.
최근 중앙행정기관은 업무관리시스템을 클라우드 기반의 온나라 문서2.0으로 변경하여 사용하고 있다. 이에 맞춰 국가기록원은 클라우드 기반의 기록관리시스템을 보급하고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 포함한 디지털 기술의 발전에 따라 기록의 보존과 활용 방안도 이에 조응하면서 효과적 효율적으로 이루어지도록 끊임없이 재설계해 나가야 한다. 전자기록 관리의 프로세스와 방법이 종이기록 관리의 단순 전자화에서 탈피하여 디지털 기술에 따른 변환(Transformation)의 관점에서 변화하길 바란다. 논리적 이관, 디지털객체의 생애주기별 저장과 중복성 제거, 공문서 서식의 기계가독형 설계, 빅데이터 분석이 용이한 포맷, 공문서 서식과 포맷의 문제, UUID와 해쉬값 기반의 진본성 인증체계 등의 도입을 제안한다.
실내위치를 찾는 방법으로 각 비콘으로부터 수신된 여러 신호들의 최대값의 상대적인 순위에 따라 비교대상 비콘과 참조위치를 동시에 일차적으로 솎아낸 후 살아남은 비콘과 참조위치 만으로 기존의 핑거프린트 방식을 적용하는 Cut-off 알고리즘을 제안한다. 이 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 오프라인 단계에서는 비콘을 실내 여러 참조위치에 설치하고 그로부터 발생되는 신호세기와 UUID를 미리 파악하여 핑거프린트 지도를 만든다. 온라인 단계에서는 우선 사용자의 이동장치에서 수신된 비콘들의 신호세기 데이터에 의거하여 앞서 만든 지도를 줄인다. 줄어든 지도를 활용하여 가장 유력한 K개의 참조위치를 파악하고 그 위치를 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 특이한 점은, 핑거프린트 지도에 기록하거나 위치를 추정하는 과정에서 고려되는 사항은 각 비콘으로부터 수신된 신호들의 최대값들의 상대적인 순위라는 점이다. 수시로 변화하는 신호세기 자체의 불안정성을 최소화하는 효과를 내기 때문에 추정위치의 정확성이 기존 방식과 차별화 되었다.
최근 통학버스로 인한 사고가 빈번하게 발생되고 있으며, 정부에서도 어린이 안전 종합대책을 발표하여 어린이 교통안전 취약지역에 대한 시스템을 구축할 예정이다. 학생들의 등하교시의 안전은 부모들에게 주된 관심사중 하나이다. 학교는 부모의 입장에서 학생이 무사히 학교에 도착했는지 또는 안전하게 귀가를 했는지에 대한 실시간 정보를 제공하는 체계를 가져야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 무선통신 장비인 비콘과 스마트폰의 GPS기능을 이용하여 학생 승하차 여부와 통학버스 위치 조회를 제공하는 통학 시스템을 제안한다. 통학 시스템은 학생들에게 제공된 비콘 UUID 정보와 통학 버스 운전자 스마트 폰 GPS 위치를 응용 앱 서버에서 수집하여 학부모와 관리자가 실시간으로 확인하도록 구성하여 학부모와 관리자가 학생 탑승 여부, 탑승시간과 버스 위치에 대해 실시간으로 정보를 확인할 수 있다. 운전자는 학생들의 탑승여부, 오탑승 여부, 운행 후 잔류학생 확인을 파악할 수 있다.
본 논문에서는 영상 데이터, 비콘 데이터의 결합을 통해 집단시설에서 출입이 허용된 승인자와 비승인자를 구분하는 시스템을 제안한다. IP 카메라를 통해 수집된 영상 데이터는 YOLOv4를 사용하여 사람 객체를 추출하고, 애플리케이션을 통해 비콘의 신호 데이터(UUID, RSSI)를 수집하여 핑거프린팅 기반의 라디오 맵을 구성한다. 비콘은 신호의 불안전성을 보완해 위치 파악의 정확도를 향상하기 위하여 CNN-LSTM 기반의 학습을 진행한 후 사용자 위치 데이터를 추출한다. 이후 도출된 위치 데이터와 사람 객체가 추출된 영상 데이터를 매핑해 실시간으로 비승인자를 추적한다. 본 논문의 결과로 93.47%의 정확도를 보였으며, 향후 코로나19로 사용이 증가한 QR코드 등의 출입 인증 절차와 융합해 인증 절차를 거치지 않은 사람을 추적하는 확장성까지 기대할 수 있다.
외부인들이 시설을 무단으로 이용하는 등의 범죄가 계속해서 발생하고 있다. 본 논문은 기존의 시설물에서 사용하고 있는 단순 인증 절차가 아닌 BLE 비콘과 영상데이터를 활용한 비승인자 감지 시스템이다. 이 시스템은 스마트폰 어플리케이션에서 BLE 비콘의 데이터를 받은 후 UUID 값과 RSSI 값을 서버로 전송한다. 이후 전송된 데이터들로 핑거프린팅 기반 RadioMap을 구성하고 RNN 기반 딥러닝 학습을 진행하여 사용자 위치 데이터를 도출한다. CCTV를 통해 수집된 영상데이터는 서버로 전송되며, YOLOv4를 이용하여 객체탐지를 위한 프로세스를 진행한 후 Person 클래스를 추출한다. 이후 승인된 사용자의 위치 데이터에 실시간 영상데이터를 더하여 인증 과정 절차가 진행되지 않은 비승인자들을 추적한다. 본 논문은 COVID-19로 인해 시설물 인증 절차에 사용이 증가하고 있는 QR코드를 이용해 인증 과정 절차의 진행 방식으로 시스템에 대한 확장성까지 기대할 수 있다.
In learning stage of the preliminary Cut-off indoor positioning scheme, RSSI and UUID data received from beacons at each reference point(RP) are stored in fingerprint map. The fingerprint map and real-time beacon information are compared to identify the nearest K reference points through which the user position is estimated. If the number of K is zero, this scheme cannot estimate user position. We have improved the preliminary Cut-off scheme to get the estimated user position even in the case. The improved scheme excludes the beacon of the weakest signal received by user mobile device and identifies neighborhood reference points using the other beacon information. This procedure are performed repetitively until K > 0. The simulation results confirm that the proposed scheme outperforms K-Nearest-Neighbor (KNN), Cluster KNN and the conventional Cut-off scheme in terms of accuracy while the constraints are guaranteed to be satisfied.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.310-316
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2022
The smart tourism service provides services such as travel planning and tour guides to tourists using key technologies of the 4th industrial revolution, such as the Internet of Things, communication infrastructure, big data, artificial intelligence, AR/VR, and drones. We are developing smart tourism services such as recommended travel products, my travel itinerary, tourism information, and chatbots for tourists through the smart tourism app. In this paper, we develop a smart tourism service system that provides real-time location-based tourism information and weather information to tourists. The smart tourism service system consists of a smart tourism app, a smart tourism information system, and an IoT data collection device. The smart tourism information system receives weather information from the IoT data collection device installed in the tourist destination. The location-based smart tourism service is provided as a smart tourism app in the smart tourism information system according to the Beacon's UUID in the IoT data collection device. The smart tourism information system stores the Beacon's UUIDs received from tourists and provides a safe hiking service for tourists.
빅데이터 시대에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터를 분석하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 정부기관이 생산하는 공문서도 텍스트 기반의 대형 비정형데이터로 빅데이터 분석의 대상이 된다. 기관 내부의 업무효율, 지식관리, 기록관리 등의 관점에서 공문서 빅데이터를 분석하여 유용한 시사점을 도출해 나가야 할 것이다. 그러나, 현재 공공기관이 보유 중인 공문서의 상당수가 개방포맷이 아니어서 빅데이터 분석을 하려면 비트스트림에서 텍스트를 추출하는 전처리 과정이 요구된다. 또한, 문서파일 내에 맥락 메타데이터가 충분히 저장되어 있지 못하여 품질 높은 분석을 하려면 별도의 메타데이터 확보 노력이 필요하다. 결론적으로 현재의 공문서는 기계가독(machine readable) 수준이 낮아 빅데이터 분석에 비용이 많이 들게 된다. 이 연구에서는 향후 공문서가 기계가독 수준을 높이기 위해서는 공문서의 개방포맷화, 기안문 서식의 표준태그화, 자기 기술(self-descriptive) 메타데이터 확보, 문서 텍스트 태깅 등이 선행될 필요가 있다는 점을 제안한다. 첫째, 문서가 스스로를 설명하기 위해 추가되어야 하는 메타데이터 항목들을 제시하고 이 메타데이터들이 기계가독형이 되도록 문서파일에 저장하는 방법을 제안한다. 둘째, 문서 내용 분석 시 자연어 처리에만 의존하지 않고 행정 맥락에 따라 중요한 키워드를 미리 국제표준 태그로 마킹하여 기계가독형이 되도록 하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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