최근 무선 AP를 이용한 실내 측위 시스템에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 실내 무선 측위 시스템은 측위 기법에 따라 여러 가지로 구분되어 진다. 그 중 핑거프린트 기법은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단하는 기법이다. 전통적 핑거프린트 기법의 경우 측위를 위해 활용하는 AP를 설치하여 제어 및 관리 한다. 그러나 특정 실내의 경우는 소량의 AP를 설치하여 관리할 수 있지만 광범위한 실외의 경우 현실적으로 측위를 위한 장비의 설치 및 관리가 불가능하다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존에 산재해 있는 AP를 활용하는 개선된 핑거 프린트 기법이 있다. 추가적인 비용 없이 측위가 가능하나 실외의 경우 실내보다 AP정보의 변화가 심하므로 개선된 핑거프린트 측위 기법 또한 측위 정확도의 하락이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 핑거프린트 기법과 개선된 핑거프린트 기법을 비교하여 설명하고 제안한 WPS_WS(Wifi Positioning System_Weak Signal)기법과의 성능 차이를 비교한다.
최근 실내 공간 사용자들을 대상으로 한 서비스의 관심이 증가하고 있다. 실내 위치추적 시스템은 다양한 무선통신 인프라를 활용하여 측위 오차의 범위를 최소화 할 수 있고 이동통신망과 결합하여 실내 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 환경에 상관없이 유연하게 동작하는 위치추적 시스템의 기술은 미흡한 실정이다. 따라서 체계화된 실내 위치추적 비즈니스 모델에 관한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 논문의 목적은 실내 외 위치추적 시스템의 측위기술 차이점을 분류하고 실내 위치추적 시스템에 적용되는 무선통신 방식(Wi-Fi, Bluetooth, RFID, UWB, Fingerprint 등)의 기술방식과 다양한 국내 외 구축사례 및 활용사례를 연구하고 이를 통해 성공적인 실내 위치추적 시스템 모델 설정과 향후 시스템 발전방향을 제시한다.
본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.
전 세계에서 보편 일률적으로 사용되는 실외 측위 기술인 GPS와 달리, 실내 측위 기술분야는 아직 다양한 기술이 난립하고 있다. 정확한 실내 위치 정보를 획득하기 위해 대표적인 실내 측위 기술의 표준이 필요한 실정이다. 최근 실내 측위 기술이 고정밀 위치 데이터를 기반으로 한 RTLS(Real Time Location Service) 영역으로 확대되고 있다. 이에 따라 새로운 방식의 실내 측위 기술들이 제안되고 있는데, 인공지능의 발전에 힘입어 스마트폰의 무선 신호 데이터를 사용하는 인공지능 기반의 실내 측위 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 인공지능 학습에 필요한 데이터를 수집하는 과정에서, 왜곡되거나 학습에 부적합한 데이터가 포함되어 실내 측위 정확도가 낮아지는 결과가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 수집된 데이터의 정제 과정을 통해 향상된 실내 위치 확인 결과를 얻기 위한 인공지능학습용 데이터 전처리 기술을 제안한다.
실내 측위 분야에서는 사용할 수 없는 GPS 의 한계를 극복하기 위해 대두되고 있는 기술들은 대부분 사설 무선 통신망(Private Wireless Network)를 이용한 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 설치 및 유지 보수비용이 많이 들고 측위 오차가 수 미터로 실내 주차장 등 정밀한 측위가 필요한 장소에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 QR 코드 인식 기반 차량용 실내 측위 방법을 제안하였다. QR 코드 스캔을 통해 절대 좌표를 얻고 아핀 변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여 정밀한 위치 좌표를 계산한다. 결과적으로 13.79cm 의 평균 오차를 달성해 기존 무선 네트워크 기반 기술의 오차 50cm 대비 단지 27.6% 정도 오차율에 해당함을 확인하였다.
최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 IT분야의 눈부신 발전으로 Web 3.0의 시대를 맞아 유비쿼터스 시대에 점점 다가가고 있다. 그리하여, 일반 이용자도 전문 기술자들의 지식을 인터넷이나 스마트 폰과 같은 통신매체를 통해 쉽게 습득 할 수 있게 되어, 측량과 같은 전문적인 분야도 일반 사용자가 원할 때는 언제, 어디서나 사용할 수 있도록 하기 위해 연구를 진행 하였다. 본 논문의 목적은 전파를 통해 언제, 어디서나, 누구나 지식을 요하지 않아도 정적, 동적 객체 위치 개념의 정보, 해석, 관리 등을 할 수 있는 무선 측위 네트워크를 구축하기 위해, 실내에 무선 네트워크 망을 구성하여, 1차원 또는 2차원, 장애물 투과성, 이동 객체 대상물의 측위를 통하여, U-Surveying을 위한 기초 실험을 하였다.
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.
실내 무선측위 시스템은 정확한 태그 위치를 측정하기 위하여 비콘의 거리 정보를 사용한다. 시스템은 비콘과 태그 사이의 거리를 추정하기 위해서, 독립적인 클럭 오프셋을 포함하는 각 비콘에 도착하는 태그 펄스의 시간 정보를 계산한다. 이러한 클럭 오프셋은 비콘의 측위와 위치 추정 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 클럭 오프셋 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해여 랜덤하게 -1,000ppm~1,000ppm 사이의 클럭 오프셋을 가지는 상황에서 측위 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 클럭 오프셋 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
초광대역 레이더는 수 GHz대의 주파수 대역을 사용하는 고속무선통신 기술로 실내 무선 측위기술로 각광받고 있다. 한편, 박물관 및 전시회 등의 기관에서는 방문객 실시간 위치뿐만 아니라, 관람자의 이동경로 및 체류시간 정보 또한 관람 행태 분석을 위해 필요로 한다. 본 논문에서는 초광대역 레이더를 이용한 실시간 위치 추적 기술을 통해 박물관 방문객의 관람 행태를 분석하는 시스템을 구축 사례를 소개한다. 개발 시스템을 국립중앙박물관 신라관에 설치하여, 22개의 상용 초광대역 레이더로 부터 실시간 측위 정보 수신하고, 이를 통해 관람자 조건별 이동경로 및 전시 대상별 체류시간을 분석할 수 있는 환경을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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