실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.
C-ITS 통신프로토콜과 이동 통신 프로토콜인 Legacy LTE 통신을 복합적으로 지원하는 하이브리드 V2X 통신시스템을 구현하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 설계 방안과 설계과정을 제시한다. 하이브리드 V2X 통신시스템은 복수의 통신기술로 WAVE와 LTE를 지원하고, WAVE에 대해서는 복수채널 통신을 지원하여, 자율주행 차량에 LDM, 측위보정정보 등의 도로정보를 실시간으로 전달하기 위한 목적으로 설계하였다.
우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
For improved localization around the indoor/outdoor transit area of buildings, this paper proposes an efficient algorithm combining the measurements from the WLAN (Wireless Local Area Network) and the GPS (Global Positioning System) for. The proposed hybrid localization algorithm considers both multipath errors and NLOS (Non-Line-of-Sight) errors, which occur in most wireless localization systems. To detect and isolate multipath errors occurring in GPS measurements, the propose algorithm utilizes conventional multipath test statistics. To convert WLAN signal strength measurements to range estimates in the presence of NLOS errors, a simple and effective calibration algorithm is designed to compute conversion parameters. By selecting and combining the reliable GPS and WLAN measurements, the proposed hybrid localization algorithm provides more accurate location estimates. An experiment result demonstrates the performance of the proposed algorithm.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
GPS측위는 수신한 신호를 바탕으로 계산된 위성의 위치와, 의사거리를 이용하여 수신기의 위치를 결정한다. 위성의 신호는 전달되는 과정에서 주변 물체에 의해 반사 및 굴절되는데, 이에 신호전달이 지연되어 다중경로 오차가 유발된다. 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 영상을 활용한 다중경로 오차 경감 방식을 제안하고자한다. 연구의 목표는 영상처리를 이용하여 신호의 차폐환경을 계산하고 GPS측위에 적용하여 오차를 보정하는 것이다. 먼저, 영상의 잡음 제거를 위한 전처리 기법을 수행한다. 다음으로, 허프변환을 적용하여 건물옥상의 외곽선을 검출하고, 연산을 통해 차폐각과 허용가능한 방위각 범위를 계산한다. 이후, 영상처리 결과를 바탕으로 위성을 차폐에 따라 분류한다. 최종적으로, 분류된 위성에 서로 다른 무게를 적용하는 가중치 모델을 세우고 단독측위방식을 기반으로 수신기 위치를 결정한다. 실험에는 600개의 GPS데이터를 사용하였으며, 수평방향 RMSE의 경우 2.29m, 수직방향 RMSE의 경우 15.62m 오차가 절감된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서, GPS측위기술에 영상처리기술을 융합한 복합측위 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 정부에서는 녹색성장 패러다임에 따른 대중교통 중심의 교통체계 변환을 모색하고 있으며 이에 따라 교통연계 환승 체계의 효율성 향상을 위해 대규모 복합환승센터 구축사업을 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 운영 중인 김포공항, 사당역, 광명역 등 중소규모의 환승센터 이용자들의 설문결과 밀집된 시설 및 혼재된 교통수단으로 인해 대중교통 환승에 많은 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 새로 구축될 대규모 복합환승센터의 경우 다양한 대중교통의 연계와 여러가지 상업 및 문화 시설의 복합화로 인해 이용자들에게 좀 더 명확하고 효율적인 정보제공이 필요한 것으로 지적되고 있다. 급속한 IT기술의 발달로 실내외 위치측위 및 모바일 기반 정보제공 등의 기술은 이용자들이 원하는 여러 가지 교통정보를 제공할 수 있으나 복합환승센터에서 교통수단과 연계환승시설을 통합하여 개인별 맞춤형 정보화 수준으로는 제공되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 복합환승센터의 대규모 공간적 범위에서 이용자들에게 환승과 관련된 정보를 위치기반 시설정보, 경로안내 등과 융합하여 맞춤형으로 서비스를 제공하기 위한 통합운영시스템의 구축방안을 제안한다. 이를 위해 국내외 환승센터 이용현황과 정보제공서비스를 분석한 후 복합환승센터의 통합운영시스템 구축을 위한 서비스정의, 서브시스템 도출 및 관련 기술을 정의하고 이를 김포공항 국내선 테스트베드에 적용한 예를 제시한다.
차량의 보급 증가와 함께 신규 도로 건설 및 기존 도로의 확장이 늘어나고 있으며, 이와 함께 도로 위 다양한 위험들은 비례적으로 증가하고 있다. 이러한 위험들은 크게 고정위험과 가변위험들로 나타나고 있으며, 현재는 내비게이션을 통해 과속, 사고다발, 낙석주의 등에 대한 고정위험이 운전자에게 안내되고 있다. 그러나 도로위험정보는 고정위험정보보다 가변위험정보가 그 위험성이 높다 할 수 있는데, 가변위험 정보의 경우 맵 회사들이 수기로 정보를 입력하고 있는데, 이는 실시간성이 떨어지며, 돌발 위험에 대한 대응이 되지 않는다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 실시간 위험정보를 운전자에게 안내하여 공공이익에 기여할 수 있는 도로위험정보알림 장치에 대해 제안하고 구현하여 도로 위 위험정보의 활용에 대한 방향성을 제시한다.
Even though GNSS provides highly accurate navigation information all over the world, it is vulnerable to jamming in the electronic warfare due to its weak signal power. The United States and Korea have plans to use terrestrial navigation systems as back-up systems during outage of GNSS. In order to develop back-up systems of GNSS, an M&S software platform is necessary for performance evaluation of various vehicle trajectories and integrated navigation systems. In this paper a design method of an M&S software is proposed for evaluation of multiple radio positioning integration systems. The proposed M&S software consists of a navigation environment generation part, a navigation algorithm part, a GUI part and a coverage analysis part. Effectiveness of the proposed design method is shown by implementing an M&S software for the GPS, DME and eLoran navigation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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