본 논문에서는 Zigbee 무선통신모듈과 RSS(Received Signal Strength) 측위 방식을 이용하여 다단계 TSS(Transmission Signal Strength)기술을 적용한 실내측위 시스템을 제안하고자 한다. 특히 실내공간에서 효과적으로 사용할 수 있는 확률적 알고리즘과 영역인식 알고리즘을 적용하여 위치정+확도에 대한 신뢰를 높이고자 하였다. 또한 1차원공간과 2차원 공간에서의 실험을 통해 공간의 형태에 따라 반사나, 회절, 멀티패스 등의 영향으로 변화하는 전파환경을 고려한 효과적인 측위 시스템을 확인하고자 하였다. 특히 약자나 환자에 대한 긴급 상황 발생 시 해당 위치를 찾아 신속한 대응이 필요하다. 따라서 본 연구의 측위 시스템은 교통 IT 분야에 적용하여 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.
3개 혹은 그 이상의 고정노드로 구성된 다변측량법은 실내의 실시간 위치 인식 시스템 분야에서 현재 널리 사용되고 있다. 하지만 이 고정노드 중 일부가 장애물 및 고정노드의 불안정에 따라 통신도달성이 결여된 상황에서는 효율적 위치 정보를 획득하기가 어렵다. 이러한 환경에서 위치측정 결여 및 변동을 개선하기위하여 본 논문에서는 TOF(Time of Flight)기반으로 이동노드의 변위 추정을 위한 벡터예측알고리즘과 효율적인 거리평균을 위한 칼만필터를 이용하여 기존의 다변측량법에서 발생하는 내재적 위치측정오차를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 보행자가 이동노드와 함께 이동하고 임의의 고정노드로부터 거리측정이 실패하더라도, 현재 및 이전 거리측정 값을 이용하는 제안한 알고리즘은 이동노드와 거리측정에 실패한 고정노드 사이의 거리를 예측할 수 있다. 실험결과 기존의 방법 대비 위치추정 성능과 효율이 향상됨을 확인하였다.
급속히 늘어난 스마트폰의 보급은 인간의 라이프 스타일 변화에 영향을 미치고 있으며, 스마트폰 기반 위치정보는 실내외 공간에서 다양한 편의성 서비스를 제공할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 특히, GPS 정보가 제공되고 있지 않은 지하공간의 경우에서 위치 기반 서비스가 제공된다면 정보약자와 교통약자를 위한 길 찾기와 길 안내 등 많은 편의를 제공할 수 있다. 그러나, 지하철 역사에서 길 안내 서비스 구현은 측위 정확도를 확보하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 본 연구는 지하철 역사에서 실내 내비게이션을 위해 선행되어야 하는 모든 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있도록 융합 측위 알고리즘과 함께 연속 측위에서 사용하는 새로운 보행자 걸음 인식기법을 개발하고, 평가하고 있다.
현재 자율주행 차량 연구들은 긴급상황이 대처 가능한 4레벨의 자율주행 차량을 개발하기 위해 매진하고 있다. 차량이 긴급상황에 유연하게 대처하기 위해서는 피해를 최소화하는 방향으로 움직여야 하는데, 이는 주변 보행자, 도로 상태, 주변 차량의 상태 등 주행 중인 도로의 모든 상태를 판단하여 진행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자율차량 내부의 탑승객 상황을 탐지하고, 그것을 V2V로 주변 차량에 공유하여 이 긴급상황에서 주행을 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 자율차량의 주행을 보조하기 위한 탑승객 탐지 및 공유 시스템을 제안한다. 탑승객 탐지 및 공유 시스템은 현재 차량에서 탑승객을 인식하는 무게 측정 방식을 개선하여 정확하게 차량 내부의 승객 위치를 식별할 수 있고, 각 차량의 승객 위치를 주변의 다른 차량과 공유하기 때문에 긴급상황이 발생할 때 차량의 주행 결정에 도움을 줄 수 있다. 실험 결과, 탑승객 인식 서브 모듈에 적용된 체압 센서는 기존의 공진형 센서보다 약 8%, 압전형 센서보다 약 17% 높은 정확도를 보였다.
본 논문은 자율주행 차량 적용을 위한 객체 검출과 거리 추정을 수행하는 시스템을 제안한다. 객체 검출은 최근 활발하게 사용되는 딥러닝 모델 YOLOv4의 특성을 이용해서 입력 이미지 비율에 맞춰 분할 grid를 조정하고 자체 데이터셋으로 전이학습된 네트워크로 수행한다. 검출된 객체까지의 거리는 bounding box와 homography를 이용해 추정한다. 실험 결과 제안하는 방법에서 전반적인 검출 성능 향상과 실시간에 가까운 처리 속도를 보였다. 기존 YOLOv4 대비 전체 mAP는 4.03% 증가했다. 도심로 주행시 빈출하는 보행자, 차량 및 공사장 고깔(cone), PE드럼(drum) 등의 객체 인식 정확도가 향상되었다. 처리 속도는 약 55 FPS이다. 거리 추정 오차는 X 좌표 평균 약 5.25m, Y 좌표 평균 0.97m으로 나타났다.
고령화 사회로 진입하면서 노인들은 노화과정에 의한 보행능력의 감소 및 근력 약화와 같은 신체적 변화로 인해 잦은 낙상을 경험한다. 이에 따라 낙상 사고를 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 낙상은 사전 예방도 중요하지만 사고 발생 후의 신속한 대처도 중요하다. 낙상을 감지하고 의료진에게 즉시 낙상정보를 제공하여 후속적 조치를 취하는 것은 사고 후 대처의 핵심이다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 낙상 후 방향을 판별하기 위해 두 가지 센서 데이터의 특정 값들을 추출하였으며, 이에 5 가지 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 사용자는 스마트폰을 착용한 상태로 전후좌우 4 방향 낙상 실험을 진행하며 스마트폰 내에 내장된 3 축 가속도 센서와 3 축 자이로 센서값을 측정한다. 피험자 11 명을 대상으로 낙상 실험 결과, 5 가지의 분류기 중 k-NN에서 98.6%의 인식률을 나타내었다. 뽑아낸 특징 값과 분류 알고리즘은 낙상의 방향 검출에 유용한 것으로 판단된다.
본 연구는 지하공간에서의 보행자를 위한 사인 시스템의 구축 방법에 관한 연구로, 대전시 지하상가의 사인을 사례로 이하의 조사를 실시하였다. 1)지하상가에서의 사인의 종류를 구분(區分)하고, 구간별(區間)종류의 기수(基數)비교.2)사언을 설치장소별(別),종류별,기능별,정보내용별로 구분하고, 그 기수의 비교.3)높이에 의한 사인의 종류를 구분하고,설치장소별에의 비교.4) 설치장소별 사인의 패턴(pattern)화. 그 결과, 현재 대전시 지하상가에서의 보행자사인은, 규칙적으로 일정하게 설치되어 있는 일정형(一定型)과,설치 장소에 따라 밀도 (密度)의 차(差)가 큰 밀집형(密集型)의 분포특성으로 나눌 수 있었다. 또한,사인의 종류와 기수의 차가 크고 사인이 출입구에 집중되어 있는 것, 사인에 있어서 설치장소에 따라 기능의 차가 큰 것에서, 설치장소에 따른 정보의 불규칙한 집중과 개성의 유무(有無)둥의 문제점이 나타났다 .그리고 북측( 北測)과 남측(南測)에서의 사인의 설치 수(數)에 차가 크고, 대부분의 사인이 남측에 집중되어 있는 것에서 정보의 종류와 양(量)에 있어서 편중(偏重)된 설치 상의 문제점이 나타났다 . 이에 해결책으로 사인을 설치함에 있어서 정보의 종류에 일관성을 가짐과 동시에 장소에서의 인식이 쉽도록 적절한 정보제공의 필요성을제시하였다
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
이 글은 사회문제 해결형 기술개발사업에서 진행된 리빙랩 활동을 검토하고 그 의의와 과제를 분석하고자 한다. 분석 사례는 2014년에서 2015년에 과학기술정보통신부(구 미래창조과학부)가 추진한 사회문제 해결형 기술개발사업 중 대표 사례인 '안저카메라 기술개발'과 '보행자 자동감지 시스템 개발'을 대상으로 한다. 분석 결과 두 사례 모두 리빙랩 방법론을 활용하여 기술개발부터 실용화 단계까지 사용자 참여형 연구개발 구조로 설계되었다. 즉 리빙랩은 최종 사용자의 지속적인 상호작용을 통해 최종 수요를 구체화하고, 제품과 서비스를 개선 실증할 수 있는 있는 하부구조로 기술-제품-서비스를 진화시키는 시스템으로 작동하였다. 1차 시도된 단계이나, 그 과정에서 최종 수혜자인 국민의 관점을 반영하면서 R&D 성과를 확산시키고 새롭게 일하는 방식을 만드는 계기를 만들어내고 있다. 향후 리빙랩이 확대되기 위해서는 중앙정부 및 지자체의 명확한 문제 인식과 일하는 방식의 변화가 필요하다. 또한 최종사용자, 매개사용자, 기업, 시민사회 등 관련 주체의 적극적인 참여 및 조직화를 필요로 한다. 현재 리빙랩 활동은 소수의 전문가가 의제를 주도하고 있기 때문에 다양한 리빙랩 실험과 함께 시행착오를 통한 학습 체계의 구축이 중요한 과제이다. 또한 현장지향성 문제해결을 위해서는 일반시민 담당 공무원을 포함한 과학기술자, 정책 전문가, 현장 활동가 등을 포함하는 다학제 초학제 연구팀의 구성과 운영이 필수적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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