기존의 시스템은 이동단말기에 지도 또는 지리정보처리 장치 또는 마이크로 브라우져등을 설치해야만 길 안내 등의 교통안내 처리가 가능했었다. 본 시스템은 이동단말기 또는 휴대폰에서 전기의 장치나 시스템을 필요로 하지 않아도 가능하게 하였다. 일반적인 전화 또는 전자메일송신 만으로 길안내처리가 가능하게 하였다.
최근 IT분야에서는 URC(Ubiqutious Robotic Companion)라는 새로운 개념의 로봇 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 NXT Mindstorm을 이용한 길안내 네트워크 로봇 시스템을 제안한다. LEGO brick을 이용해 이동 가능한 로봇을 제작하고 RFID 시스템을 장착한다. 로봇의 이동은 네트워크 서버를 통해 NXT Mindstorm으로 직접 전달하여 제어한다. 또한 로봇의 경로이탈이 발생하면 RFID 리더는 Tag의 정보를 읽어 네트워크 서버로 전달하며, 네트워크 서버는 전달받은 데이터 처리 후 NXT Mindstorm으로 명령을 전달하여 제어한다.
최근 GPS 기능을 내장한 스마트폰의 보급이 확대됨에 따라 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 서비스들이 제공되고 있다. 기존의 보행자 길안내 서비스는 차량 길안내 서비스를 확장하여 경로 질의를 처리하고 있으나, 인도에 대한 적절한 경로 안내가 어려울 뿐 아니라 차량을 위한 도로 네트워크 저장구조는 관심지점 위주의 경로 질의 처리에 문제를 야기한다. 또한, 저장 장치의 입출력 빈도수를 증가시켜 스마트 폰의 전력 소모를 가중시키게 된다. 본 논문에서는 보행자 경로의 정확한 표현을 위해 보행자 도로 네트워크 모델을 정의하고 저장 장치의 입출력 빈도수를 줄이기 위한 관심지점 기반 보행자 도로 네트워크 저장 구조를 제안한다. 제안 기법은 보행자 도로의 특성과 요구사항에 따른 관심지점 기반의 정확한 경로 탐색을 지원한다. 또한, 관심지점을 고려한 데이터 구조를 제공하여 경로 탐색 질의 처리 비용을 감소시켜 스마트폰의 전력 소모를 줄일 수 있다.
본 연구는 사전에 수집한 공공 CCTV 및 비상벨 설치 현황 좌표를 지도/로컬 API에 추가하여 구현함으로써 경유지 설정을 통한 안전한 길안내 서비스를 사용자에게 제공하도록 하였다. 또한 사용자의 심박과 주변 소리센서 값을 실시간으로 수집하여 분석한다. 센서 측정을 통한 데이터는 실시간으로 애플리케이션에 전송되며, 이상 값이 발생할 경우 위기감지 모드에 진입한다. 위기감지 모드에 진입하면 애플리케이션을 통하여 강력한 경보음을 발동시키며 미리 지정한 지인들에게 긴급 SMS를 자동으로 전송함으로써 사용자의 안전을 보장한다.
4차 산업 혁명의 핵심기술로 손꼽히는 AR을 이용하여 캠퍼스 이용에 유용한 정보를 제공한다. 사물인식, 위치기반의 AR구현 방식을 사용하며 AR네비게이션 방식으로 입체화된 길안내 정보를 제공한다. AR을 통해 제공되는 정보는 이미지 혹은 텍스트가 될 수 있고 3D모델, 미디어 그리고 이들의 모든 조합의 형태를 취할 수 있다.
우리는 본 연구를 통해 최근 지속적으로 증가하고 있는 개인형 이동수단인 킥보드, 전기 자전거 등을 이용하는 사용자가 편리하고 안전한 주행을 할 수 있도록 AR 기술을 통해 길안내 서비스를 제공하는 방법 및 관련 기술, 그리고 IoT 기반으로 사용자가 착용한 웨어러블 기기와의 연동을 통해 주행 중 사고위험을 미리 인지할 수 있는 기술도 제안하였다. 우리가 제안한 기술과 서비스를 통해 최근 사회적 이슈가 되고 있는 개인형 이동수단으로 인한 안전사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대해본다
내비게이션 시장의 확대에 따라 주요 서비스인 길안내 외에 다양한 콘텐츠 제공 기술개발로 경쟁력을 갖춰 나갈 필요성이 대두되었다. 이러한 흐름에 발맞추어 운전자의 특성, 관심사를 고려, 운전자가 선호할 만한 서비스 정보를 제공하여 내비게이션의 경쟁력을 갖출 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 마이닝, 필터링과 추천방법을 통하여 기존의 내비게이션이 경로를 탐색할 때 운전자의 기호와는 상관없는 정보를 제공한 것과 다르게 운전자가 선호할 만한 서비스 정보를 효율적으로 도출하는 방법을 제안 한다. 또한 내비게이션이 제공하는 불필요한 정보를 제함으로써 빠르고 효율적인 데이터관리를 할 수 있도록 한다.
The purpose of this paper is to implement a guidance system for an object on the road. A watch camera equipped on the auto door recognizes the direction for the destination of an object, after that it determines whether opening or closing the door, and then the door is opened automatically, based on the decision. The motion of the moving object is approximated by using the technique of the image processing of tracking images and the affine model. The direction of the moving object is predicted from image information obtained by applying linear Kalman filter to the motion estimation in order to reduce the search region, the moving position, and the direction of the center of the object. Along with the guidance function, the system has the announcing function to the object. The experimental results confirm the veridity and applicability of the proposed system.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.
전세계적으로 스마트폰과 IOT장치의 발전과 함께 위치기반 서비스가 발전하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 정보를 활용하여 길안내 정보를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 다양한 경로를 이용하는 사람들의 이동정보를 분석하여 가장 효율적인 경로정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지도정보를 기반으로 한 시스템을 구성하고, 이동 정보를 실시간으로 서버에서 분석하여 그 경로를 자주 다니는 사람이 직접 안내해주는 것과 같은 효과를 낼 수 있도록 한다. 이 시스템을 통해 사용자는 보다 정확한 경로정보를 제공 받으므로 다양한 LBS서비스와 연계하여 발전할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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