본 논문에서는 기존 물류센터에서 활용되고 있는 물류관리시스템에 최근 부각되고 있는 ICT, 사물인터넷 기술을 융합하여 보다 스마트한 물류 추적 기능을 탑재한 물류추적시스템을 제안한다. 제안하는 물류추적시스템은 기존 물류관리에서의 단말기 단순 네트워크 연결이 아닌 블루투스 4.0기반 비콘 IPS(Indoor Positioning System) 서비스를 활용하여 제품의 생산부터 출고까지의 이동경로와 정확한 보관위치를 추적하여 효율적인 재고관리와 피킹이 가능하다. 또한 디바이스 단말기를 사물인터넷화 하여 다른 스마트팩토리 시스템과의 연동을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
시간이 지날수록 건물의 이용은 잦아지고, 건물 안에서 화재 발생가능성이 높아지는 반면 안전하고 신속한 대처는 미흡한 상태이다. 이 문제점을 인식하여 본 논문에서는 화재 대피 시스템을 모든 사람이 대부분 소지하고 있는 스마트폰에 연동시켜 개발 시스템을 구축한다. 화재와 같은 비상상황인지 및 대피상황 분석을 위한 위치인식 서버 시스템을 비콘 관리, 사용자 관리, 비상구 관리 시스템으로 나누어 구축한다. 개발 시스템은 BLE 핑거프린팅 방식을 이용하여 현재 위치파악과 건물 안의 혼잡도, 화재로 인한 폐쇄구역을 표시하여 가장 빠른 길로 안내 하는 기능을 포함한다.
영상을 포함하여 다양한 방법으로 실내에서 위치를 확인하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반의 측위 또한 여러 가지 방법이 있는데, 우리는 시스템 구축 비용이 많이 들지 않으면서도 많은 서비스에 활용 할 수 있는 영상 기반의 실용적 측위 시스템에 대한 연구를 하였다. 이 시스템은 실내에 미리 설치 된 간판이나 광고 등을 식별하고 이를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 구할 수 있다. 그러나, 영상 기반의 시스템이기 때문에 같은 영상이 서로 다른 참조 대상으로 등록 될 경우, 이것을 서로 구별 할 수 없다는 단점이 있다. 실내에서는 GPS 와 같은 위성 항법 신호 수신이 잘 되지 않기 때문에 GPS 를 위치를 확인하기 위한 목적으로 사용 할 수는 없다. 그러나, 특정 지점에서 수신되는 GPS 신호가 유사한 점을 이용하면, 서로 다른 위치에 설치 된 동일한 이미지의 참조 대상을 구별 할 수 있다. 이 방법은 추가적인 비용이 들지 않기 때문에, 영상 기반의 실용적 측위 시스템의 장점을 그대로 유지 하면서 측위 성능을 더 높 힐 수 있는 방법이다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 활발하게 연구되고 있는 실점에서 상황인지 (Context Aware)에 의한 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)와 POI(Point of Interest) 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나 실외 위치 측위를 위한 GPS의 이용이 불가능한 실내 이동 환경에서는 사용자의 위치 변화 인지가 불가능하므로. 실내에서의 위치 기반 서비스를 위해서는 실내 환경에 적합한 위치측위 방식을 고려하여야 한다. 최근 물류 관리나 사용자 인증 등에 주로 사용되고 있는 RFID (Radio frequency IDentification)는 비접촉 인식 기술로서 위치 ID를 이용하여 실시간으로 실내의 위치 변화에 반응하도록 함으로써 실내 측위 시스템으로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 RFID를 이용해 실시간으로 위치 ID를 인지해 실내 위치 정보를 획득하고, XML 웹서비스와 벡터기반의 SVG를 이용하여 이동 클라이언트인 PDA에 사용자 위치정보를 적용한 실내 공간 정보 서비스 및 POI 서비스가 가능하도록 실내 위치 측위 시스템을 설계하고 구현하였다.
실내환경에서는 GPS 신호를 사용할 수 없으므로 드론의 고도 측정에 주로 대기압 센서가 사용된다. 본 논문에서는 대기압 센서 측정값의 고주파 오차를 줄이기 위해 Chebyshev 필터를 사용하는 방법을 제안한다. 드론 제어기의 성능을 고려하여 필터의 차수는 3차로 제한하며 Chebyshev 필터의 전달함수를 구한다.
디지털화된 현실 환경을 증강현실속에서 투영시키기 위해선 증강현실 디바이스의 측위가 필수적이다. 하지만 대부분의 측위 방식이 측위 대상 디바이스에 대해 별도의 하드웨어나 센서를 요구하는데 이를 스마트폰 환경에서 충족시키기란 매우 힘든 일이다. 이에 본 논문은 스마트폰 환경에서 별도의 하드웨어를 요구하지 않는 딥러닝 영상기반 실내 측위 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 측위를 위하여 설계된 피라미드형의 비콘을 활용하며 실시간에 가까운 피드백을 구현하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 탐지를 진행한다. 본 논문에서는 상기한 두 개의 요소를 포함한 제안 시스템의 구성요소들을 설명하고 학습 방법과 비콘의 자세 측정 방법, 최종 측위 프로세스 등 전반적인 측위 프로세스를 설명한다.
실내 무선 측위 시스템(IPS : Indoor Positioning System) 중 Wifi 신호를 활용하는 방식의 대부분은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단한다. 이 방식은 신호 세기의 변화가 없을 경우 실내에서 매우 높은 정확도로 측위를 수행할 수 있다. 그러나 현실세계에서는 구축된 radio map의 신호에 심각한 영향을 줄 수 있는 여러 가지 상황이 존재한다. 대표적으로 채널 간섭 현상을 둘 수 있다. radio map으로 구축되어 있는 AP의 신호 영역 내에 동일 채널 및 인접 채널을 가지는 AP 및 테더링 기기 등이 신규로 설치될 경우 기존 radio map 신호에 영향을 주어 측위 과정에서 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 AP의 특성 정보를 다중 그리드 Radio map으로 구성하는 방안을 연구하였다. 이 다중 그리드 Radio map을 통해 측위 단계에서 수집된 AP 신호를 더욱 정확하게 분석하고 신호 변동에 능동적으로 대처할 수 있도록 구성하여 기존의 문제점을 해결할 수 있는 방안에 대하여 제안한다.
본 논문은 ZigBee 기술을 이용하여 실내 위치 인식 알고리즘을 설계하고 구현하였다. ZigBee의 가장 큰 장점은 RFID, 적외선, 초음파 기술 등과 비교하여 저전력으로 오랜 시간 동안 사용할 수 있으면서도 가격이 저렴하다는 것이다. 본 논문은 ZigBee를 이용한 위치 인식 기술에 RSSI와 삼각 측량법, 그리고 다수의 데이터에서 정확한 RSSI값을 선택하는 알고리즘을 설계하였고, 위치 인식의 정확도를 높이는데 초점을 두었다. RSSI값을 미리 실측하여 Curve Fitting을 이용하여 각각의 고정 AP마다 RSSI와 거리의 관계식을 산출하여 위치 계산에 사용하였다. 또한 실제 위치 인식 시스템을 기존의 삼각 측량법만을 사용하는 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 각각 구현하였다. 또한 모의실험을 통해 실제 모바일 노드의 위치와 측정된 위치의 오차율을 비교하여 성능을 측정하였다. 모의실험을 통해 성능을 비교하여 모바일 노드의 위치 인식 오차율을 줄이고, 정확도를 향상하였다.
위치정보를 이용한 서비스가 요구가 증가함에 따라, 실외를 중심으로 이뤄지던 위치정보서비스는 실내를 중심으로 요구되고 있다. 더불어 좀더 정확한 실내측위 시스템에 대한 필요성도 증가되고 있다. 최근의 위치 정보 서비스는 스마트폰의 보급과 함께 모바일 기기의 환경이 이용되고 있다. 본 논문은 스마트 디바이스 기반으로 WLAN(Wireless Local Area Network)과 DATABASE 를 이용한 Fingerprinting 방식을 제안한다. 또한 기존의 Fingerprinting 방식에 스마트 디바이스에 내장된 Gyroscope sensor 를 이용하여 모바일 환경에서 일부 영역에서 발생할 수 있는 신호의 오차를 보정하는 새로운 방법도 제시한다. 실제 테스트 환경을 구축하여 실험한 결과도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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