본 논문에서는 스마트 홈을 위한 실내 위치 추적 방법을 제안한다. 스마트 홈 환경에서 개인의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해서 위치는 중요한 정보 중의 하나이며 최근에는 위치 정보를 확장하여 거주자의 행동 정보를 활용하여 거주자의 행동에 따른 서비스를 제공하는 것이 이슈가 되고 있다. 이를 위해서 제안된 적외선 기반 실내 위치 추적 시스템인 ubiTrack은 스마트 홈 내의 거주자로부터 거주자의 행동을 추론하기 위한 여러 컨텍스트 정보를 추출할 수 있다. 제안된 방법은 발신기, 수신기, 그리고 클라이언트 부분으로 나뉜다. 발신기는 천장에 부착되어 있는 적외선 발신기로부터 각각의 아이디를 가진 적외선 신호를 발생한다. 두 개의 적외선 수신 센서로 구성된 수신기는 발신기에서 발신된 아이디를 수신하여 클라언트 부분으로 보낸다. 클라이언트는 이 개별 아이디를 실제 위치정보로 전환하고 이를 활용하여 거주자의 방위와 속력 정보를 추출한다. 추출된 속력 및 방위 정보를 활용하여 거주자의 간단한 행동 정보를 추론할 수 있다. ubiTrack에서 추출된 이러한 정보는 거주자의 최종 행동 정보, 즉 거주자가 TV를 보려는지, 전등을 사용하려는지 등의 정보를 추론하는데 사용될 수 있다. 제안된 방법은 스마트 홈 테스트 베드인 ubiHome에 적용이 되었으며 몇 가지 실험을 통하여 거주자의 행동을 통하여 스마트 홈 환경에서 거주자의 행동을 통한 서비스 제공이 가능함을 보였다.
본 논문은 실내에서 홈 거주자의 위치를 인식하기 위해 근접성을 이용한 위치 추적 시스템 환경을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 실내의 고정된 위치에 있는 구조/시설물 및 가전제품의 ON/OFF 스위치를 이용하며 기타 추가적인 스위치 및 센서를 부착하여 개폐동작이 일어날 때 발생되는 신호를 검출하여 실제위치를 얻는다. 발생되는 신호는 Pull-up 저항을 이용한 신호 검출 방법으로 눌려진 스위치나 센서에서 발생된 아날로그 신호를 검출한다. 검출된 신호의 고유한 ID값은 Sensor TMO로 송신되어 수집된다. 수집된 센서ID는 소켓통신을 이용하여 홈서버인 실내위치추적시스템으로 보내질 뿐아니라 원격 모니터링 GUI를 통해 실내 거주자의 위치를 GUI의 가상공간 좌표와 매핑된 홈 거주자의 위치를 보인다. 본 논문에서 제안한 실내위치추적시스템은 홈 거주자의 위치를 주기적으로 모니터링하고 거주자의 이동 패턴과 활동 상황을 파악하여 헬스케어 정보로 활용할 예정이다.
본 논문에서는 ON/OFF 스위치 및 ON/OFF 센서만을 이용하여 홈 거주자의 위치탐색 및 추적하고, 이 과정을 원격으로 실시간 모니터링 서비스를 제공할 수 있는 시스템을 설계하였다. 구현환경으로 본 시스템은 우리가 개발해온 분산객체그룹 프레임워크 기반에서 구현되었다. 홈 거주자의 위치를 파악하기 위해서 우리는 개폐기능을 가지는 실내 고정된 위치에 있는 구조/시설물 및 가전제품 등에 ON/OFF스위치 및 ON/OFF 센서들을 부착한 한 흠 구조를 보인다. 홈 거주자에 의해 이들이 개폐(ON/OFF)될 때, ON/OFF 스위치 및 ON/OFF 센서로부터 발생된 신호를 흠 서버 시스템에서 수신한다. 이때 신호가 발생한 실위치가 곧 홈 거주자의 위치가 된다. 홈 서버시스템에서는 실제공간에서 검출된 홈 거주자의 위치를 원격 데스크 탐 시스템이나 이동 단말기의 화면인 가상공간상에 이를 사상(mapping)하여 홈 거주자의 위치를 표현하고, 또한, 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 홈 거주자의 이동패턴과 이동영역, 운동량 등을 얻어 헬스케어 정보를 구축하도록 하였다. 마지막으로 본 시스템은 이들 정보를 원격 모니터링 서비스를 위해 제공하도록 하였다.
SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to analyze the relation between the dwelling location and the satisfaction level, and suggest a proposal to increase the quality of the livability space. A first of this study began from public surveys conducted to gather the information of satisfaction level from 4 multi-family housing sites in Gwang-ju. The plan was to the characteristics of the LS(livability space). The poll and the observation investigation was run concurrently. The cross analysis and the frequency analysis were used to analyze the data from the questionnaires. The validity of fixed quantitative index was got through the correlation analysis between the result of former analysis and index of livability space. The result said that the dwelling location have relations with the satisfaction level. In the conclusion, this will be a suggestion of the methods to enhance equal-quality of the livability space.
최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를 위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이 따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기 위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한 이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을 검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.
오늘날 자동차는 자동차 자체에 대한 기능적 측면뿐만 아니라 운전자 및 탑승자에게 적절한 거주 공간을 제공하여야 한다는 인간공학적 측면을 동시에 만족시켜야 한다. 특히 부적절한 거주 공간에서 비롯된 좋지 않은 운전 자세는 운전시 신체 각 부위에 과다한 피로를 유발시키고 운전 성능에도 영향 을 미칠 수 있기 때문에 안전 측면에서도 매우 중요하다. 거주 공간의 설계시 출발점이 되는 것은 SgRP(Seating Reference Point)이며 이의 설정은 운전 자세에 직접적인 영향을 미치므로 운전자의 불편도 (Discomfort)를 최소로 하며 운전성능을 높일 수 있도록 설정되어야한다. 본 연구에서는 Driving Simulator 를 이용하여 운전자가 취할 수 있는 Seat의 전후, 상하 위치에 따른 여러 운전 자세에서 운전자가 느끼는 불편도 및 각종 Control의 조작성등의 주관적인 Measure와 운전시의 운전성능을 나타내는 객관적 Measure를 측정, 평가하였다. Seat의 위치는 Whole Body Discomfort, Steering Wheel, Gear, Pedal의 조작성 등의 주관적 종속 변수에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 객관적 종속변수에는 유의한 영향이 나타 나지 않았다. 실험 결과를 바탕으로 Regression식을 도출하였으며 이를 바탕으로 Isocomfort Surface를 제시 하였다. 본 연구의 결과는 한국인에 적합한 SgRP 및 Seat Track 설정의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.
심해 유인 잠수정과 같은 제한된 공간 내에서 다수의 작업자가 장시간 거주하며 작업을 수행하기 위해서는 거주구 관측창 위치 및 기타 운영설비 배치에 있어 인체공학적 설계가 고려되어야 한다. 본 논문에서는 구조안전성 평가와 최적설계로 도출된 심해 유인 잠수정의 내압구조 셀 설계안을 대상으로 거주구 관측창 배치를 위한 인체공학적 설계 검토에 대하여 소개한다. 관측창 배치는 작업자 선내 위치, 관측 시야 확보, 편안하고 안전한 작업 여부 등의 다양한 요인과 함께 구조 안전성과 제작성 등이 동시에 고려되어야 한다. 국외 심해 잠수정 개발에서 적용된 인체공학적 설계 관련연구를 소개하고 디지털 휴먼 모델링 S/W인 Santos Engine을 활용한 인체공학적 설계 검토에 대하여 소개한다.
위치 인식 기능은 U-city를 구성하는 핵심 요소로서 아파트 단지 등에서 상용화를 목적으로 활발히 연구, 개발되고 있다. 아파트에서 능동태그를 부착한 거주자나 자동차가 단지 내를 이동할 때 태그와 라우터 사이에 주기적인 위치인식 통신으로 태그의 위치를 계산한다. 이 방법은 통신을 위해 태그노드와 라우터 중 하나가 주기적으로 신호를 발신해야 한다. 본 논문에서는 아파트에서 ZigBee 태그를 부착한 차량이나 거주민의 위치를 인식하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 태그가 신호를 전송하는 방식과 라우터가 신호를 전송하는 두 방식에 대하여 성능을 비교 분석하였는데 신호 트래픽 분석에 의하여 라우터가 신호를 전송하는 방식이 더 효율적임을 보였다. 또한 위치인식시스템의 부가 서비스로서 태그를 이용한 출입통제 및 엘리베이터제어, 기타 기능들도 가능함을 보였다. 실제 아파트 주차장에서 위치인식 성능 실험을 수행하였으며 그 결과 차량 및 보행자의 위치 인식을 충분히 수행할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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