본 논문에서는 위치기반 서비스 인프라 구축에 필요한 능동형 위치획득 단말을 제안하고 실제 사용 환경에서 성능을 분석하였다. 제안하는 능동형 위치획득 단말은 GPS 모듈과 CDMA 모듈이 결합된 복합 단말 형태로서 위성 GPS 신호를 이용한 독자적 위치정보 획득이 가능하며, GPS 음영 지역에서는 기지국 좌표 정보를 이용하여 사용자 위치를 결정할 수 있다. 이것은 기존 A-GPS 방식과 구별되는 독자적 위치획득 기법이다. 또한, 음영지역에서 위치획득이 어려웠던 GPS 방식의 단점을 보완할 수 있다. 수행한 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 능동형 위치획득 단말이 위치 기반 서비스에서 요구하는 독자적인 위치획득 능력, 위치정보 획득의 연속성 및 위치 정보의 보안성 유지 등의 조건에 적합하다는 것을 확인하였다.
유비쿼터스에 대한 인프라의 증가로 수많은 터미널들이 연동되어 우리 생활 주변에 자리 잡아 가고 있으며 정부와 개인, 사업장, 일상생활에 많은 영향을 미치는 차세대의 컴퓨팅 패러다임으로 다가오고 있다. 다양한 센서 기술들 중에 능동형 RFID를 사용하면 실세계에서 사용자들의 위치정보를 신속하고, 정확하게 파악하여 사용자의 위치에 따른 정보 제공을 지능적이고 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 병원에서 능동형 RFIB 시스템을 이용한 정보의 획득과 활용에 관한 API의 설계와 구현을 위한 기본적인 방법을 제안한다.
위치기반 서비스 시스템은 유비쿼터스 환경으로의 변화와 함께 여러 응용모델과의 접목으로 가치창출에 대한 가능성이 높은 분야이다. 기존의 버스교통시스템은 Active Badge System 또는 GPS 수신정보를 이용한 일방적 push 형태로 현재위치에 대한 정보만을 사용자에게 알려주었으며 그 정보를 접할 수 있는 특정한 장소가 아니면 정보를 획득할 수 없는 시스템이다. 이 논문에서 제안하는 지능형 버스교통정보 시스템은 근거리 무선 통신이 가능하며 측위시스템을 활용할 수 있는 단말기와, 버스교통의 정보를 담고 있는 ITS(Intelligent Transport System)의 권역교통정보센터서브시스템(RTICS)에 호스트를 이동하면서 사용자 대신 업무를 수행하는 객체인 이동 에이전트를 적용한 시스템으로서, ITS API 표준을 요구하지 않으며 단말기를 소지한 사용자가 어느 곳에서든 능동적으로 버스교통에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있다.
본 논문에서는 6 방향 자유도를 지닌 능동 자기베어링 시스템의 강인 디지털 퍼지 제어에 대한 내용을 다루고자 한다. 6방향 자유도에 대한 기본 모델은 회전자 구조와 원뿔형의 능동 자기베어링 시스템의 자기력 간의 상관관계에 의해 결정된다. 구성된 모델은 비선형 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 어려우며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 이를 보완하기 위하여, 획득한 동적방정식을 기반으로 TS 퍼지 모델에 기반 한 디지털 제어 목적에 적합한 구조로의 변환이 이루어진다. 여기서 말하는 제어 목적이란, 회전자의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 6자유도를 지닌 능동 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 외부 파라미터 변화에 따른 대응을 위하여 강인 제어기 설계를 목적으로 한다. 제안된 강인 제어 알고리즘은 시뮬레이션 과정을 통해 검증된다.
자유시점 비디오는 단순히 수동적으로 비디오를 보는 것이 아니라 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 일반적으로 다양한 위치 및 다양한 각도에 위치하는 다수의 카메라로부터 촬영된 영상을 이용하여 제작하는데, 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 자유시점 입체 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 또한 깊이정보의 특성 및 구조에 따라 놀라운 시청효과를 전달하는 카메라 기능의 설정 방법을 소개한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 신윤복의 단오풍정을 사용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감있는 콘텐츠를 제공한다.
수동형 태그는 능동형 태그와는 다르게 연산처리가 뒤떨어지며 많은 연산처리는 힘들다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 수동형 태그에서 연산을 줄이지만 보안 인증에 안전하도록 개선한 인증 알고리즘으로 재카운터를 이용하여 리더가 태그를 읽을 때 오류가 발생하여도 계속 같은 값을 반환하는 다른 시스템과 달리 새로운 값을 반환하고 태그의 연산 부분을 리더 혹은 후위시스템에서 처리하도록 RFID 보안 프로토콜을 개선하였다. 그리고 RFID 인증 프로토콜이 보장해야 할 기본적인 보안사항들을 만족하도록 하였으며 태그의 실제 정보를 악의적인 방법을 통해 불법적으로 획득하더라도 실제 정보가 아닌 암호화된 정보가 노출이 되어 정보의 획득이 힘들고 연속적으로 태그 정보를 읽더라도 읽을 때마다 태그의 정보가 변경되기 때문에 위치 추적성등에 안전한 프로토콜이다.
기존의 위치기반경보서비스는서버에서 각이동객체의위치를확인하는 방법을 사용함으로 인해 서버의 부하문제가 대두 되었다. 본 논문에서는 스마트 이동객체에 앱(App)을 탑재하여 필요시에만 자신의 위치정보를 가지고 서버에 접근하는 방식의 ADAS(Active Disaster Alert Service)라는 새로운 알고리듬을 제안하고, 사용자 시각화를 고려한 실시간 재해경보서비스 시스템을 구현하였다. 제안하는 방법은 App의 구동시 GPS 모듈 혹은 이동통신망에 의해 획득한 이동객체의 현재 위치좌표와 ID를 서버로 전송하면, 서버에서는 이동객체의 현재 위치좌표와 재해정보데이터베이스(Disaster Information Database: DIDB)에 등록된 재해지역 좌표들을 비교하여 현재 위치로부터 가장 가까운 거리에 존재하는 n개의 NDI(Near Disaster Information)를 얻어 클라이언트로 전송한다. App에서는 이동객체의 현재 위치좌표와 서버에서 보내온 NDI의 재해좌표들을 실시간으로 비교하여 경보수준을 위험, 주의, 안정으로 분류한 서비스를 진행하고, 구동 중에 주기적으로 서버의 DIDB에 접근하여 최신의 NDI를 얻는다. 그러므로 제안한 방법은 이동객체의 모든 이력을 서버에서 관리하는 기존 경보서비스에 비하여 서버부하 문제를 획기적으로 줄일 수 있는 방법이 될 것이다.
본 연구에서는 국내 실정에 적합한 표준 기반의 코드체계를 구현하기 위하여 u-FOS 시스템을 적용하고 물류정보를 인식하기 위하여 900MHz 대역의 수동형과 2.45GHz 대역의 능동형 RFID 시스템을 이용하였다. RFID 정보를 획득하기 위하여 철도차량과 화물차량의 이동속도 및 최적으로 인식이 가능한 부착위치를 현장 테스트를 통해 확보하였다. 인식된 RFID 정보는 u-FOS 시스템으로 전달할 수 있도록 하고, RFID ODS 네트워크 상에서 육송 물류 관리를 하기 위하여 표준코드체계를 KKR코드체계로 제시함으로써 연관기관 및 기업이 쉽고 빠르게 도입한 수 있도록 가이드라인을 제시하였다.
밀리미터파 영상시스템은 위험한 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용되고 있다. 능동형 시스템은 외부 RF 신호원이 필요하지만 수동형은 인체와 물체의 온도차에 의한 흑체복사 성질을 이용하므로 실내외에서 사용이 가능하다. 그러나 일반적으로 수동형 밀리미터파 영상은 온도분해능과 신호레벨이 낮고 잡음의 영향이 크다. 본 논문에서 은닉 물체까지의 거리 추정을 위한 수동형 스테레오 3mm 밀리미터파 영상에 관한 연구를 수행한다. 수평, 수직 편광 밀리미터파 영상시스템에서 획득한 두 쌍의 스테레오 영상을 이용하여 은닉물체를 k-means 클러스터링 알고리즘으로 몸체영역과 분할하고 물체의 중심 위치를 이용하여 거리를 추정한다. 실험에서 성공적으로 거리를 추정할 수 있음을 확인한다.
e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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