Eui Yeon Cho;Jae Uk Kwon;Myeong Seok Chae;Seong Yun Cho;JaeJun Yoo;SeongHun Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.271-280
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2023
Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.
현재, 시각장애인들이 보행 시 경로 안내를 제공받는 방법은 청각을 사용하는 것이다. 이로 인해 시각장애인의 보행시 안전이 매우 위험한 상황이다. 비장애인은 시각과 청각을 모두 활용해 길 찾기가 수월하지만, 현 시점에서 시각장애인은 오직 청각에만 의존해야 한다. 보행 시 교통사고 사망률이 OECD 평균의 두 배를 웃도는 대한민국에서 시각장애인들이 거리를 도보하기에는 더더욱 위험한 현실이다. 이에 대한 대책으로 본 논문에서는 아두이노를 사용해 촉각기반 네비게이션을 만들어 시각장애인의 교통사고 발생율을 낮추려고 한다.
지구온난화에 따른 연안의 해수면 상승은 해안에 가해지는 파랑에너지의 상승을 유발한다. 이러한 해수면의 상승은 상대적으로 수심이 깊어지는 효과를 초래하고 이는 과거 발생하지 않았던 해안지역의 침식 및 해빈에서의 모래를 유실시킨다. 일반적으로 연안침식에 대응하는 방법은 호안을 쌓아 보호하게 되는 경성공법으로 외력의 변화에 따라 현장여건에 맞는 호안의 경사, 단면형상 및 재료를 선택하게 된다. 하지만 현상에 대한 불충분한 이해에 근거한 공법 적용으로 다양한 피해가 발생하고 있으며, 이는 신뢰도 향상을 위한 기술개발 및 융합기술 도입의 필요성을 보여준다. 본 연구에서는 파랑저감에 효과적인 다공성 구조물 바이오코스트(Biocoast)를 활용하여 해안침식피해억제를 위한 친환경 투수 바이오폴리머 콘크리트 블록을 개발하였다. 자연에서 내구성이 강하고 안정된 구조인 벌집, 주상절리, 클로버에서 정육각형 모양과 삼각형의 복합체로 디자인을 도출하였으며, 월파방지와 처오름 현상 감소를 위해 바이오코스트로 요철(凹凸)을 적용하도록 디자인에 변화를 가하였다. 한국 동해안의 해수욕장의 자연조건을 반영하여 디자인 한 블록의 중량과 크기를 계산하여 실형을 제작하고 이를 현장에의 설치를 앞두고 있다. 특히, 자연해변 및 호안시설에 대해 자연 및 인위적 외력에 의한 침식과 세굴로부터 연안을 보호하고, 블록의 단위화를 통해 품질관리 및 공정관리의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 사료되며 하천, 호수의 호안과 자연산책로에 확장 적용하고자 한다.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
철도나 지하철 역사의 경우 교통약자가 편리하게 역사 내 시설물을 이용할 수 있도록 주변 환경을 고려한 맞춤형 길 안내 서비스를 필요로 하는데, 현재 철도역에서 열차 승차, 환승 등이 복잡하다. 넓은 실내에서 안내는 대부분 표지판, 전광판 등을 통하거나, 안내데스크에서 직접 문의를 통하여 이루어지는 경우가 많다. 그러나, 장애인, 노약자 등 교통약자는 신체적 불편, 인지력 저하, 언어 소통의 불편함 등으로 역무원 등과 같이 주변 사람들의 직접적인 도움을 통하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 활용하던 개별 위치 측위 기법이 아닌 여러 형태의 다중 위치 측위 기법을 결합하는 AI 융·복합 측위 기술을 적용하여 교통약자 유형에 따라 최적화된 이동 가능한 경로 제공으로 맞춤형 실내 길안내서비스 제공방안을 연구하였다. 이처럼 철도역사 내에서 환승시설 등 복잡하고 넓은 실내 공간에서 교통약자의 보편적 이동편의 제공을 위해서 복잡한 철도역 환경에서도 안전하고 편리하게 장애 유형별 맞춤형 길 안내 서비스를 제공할 수 있는 시스템구축 방안을 제시하고자 한다.
실내외 환경에서 실험을 수행할 때에 피험자의 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미연에 방지하고, 실시간으로 처리해야 하는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이전 연구에서 우리는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행안내 기기를 개발하였다. 이 기기는 실내외 특정 위치마다 POI (Point of Interest)를 설정하고 실내에서는 인공 표식(landmark), 실외에서는 직비(ZigBee) 모듈을 이용하고 보행 경로 탐색 알고리즘을 개발하여 사용자의 보행 위치를 추정할 수 있다. 실제 테스트베드에서는 시각장애인이나 안대를 착용한 일반인을 대상으로 실험을 수행하므로 실험 대상자가 위험 상황에 노출될 수 있고, 기기의 오작동으로 인해 문제가 발생할 수 있기 때문에 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하는 것이 필요하고 대용량의 실내외 지도 데이터를 저장하고 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하고 대용량의 지도 데이터를 처리하는 제어 관리용 시스템을 소개한다. 실험을 수행할 때에 위험한 상황을 미연에 방지하고자 피험자의 상태를 모니터링 하고, 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 관리용 시스템을 제작하였고, 다양한 실험을 통하여 제안하는 시스템의 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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