최근 대형 재난의 증가로 안전에 대한 관심이 증가하고 있는데 이러한 재난을 대비하기 위해서는 효과적, 효율적인 재난방송이 필요하다. 재난방송을 수신할 수 있는 단말 중에 휴대전화, 내비게이션 등의 휴대용 단말은 정전 상황에서도 이용할 수 있어 특히 유용하다. 본 논문에서는 휴대용 단말에서 이용할 수 있는 재난정보전달 기술을 분석하여 장단점을 평가하였다. 이를 위해 지상파DMB 재난경보방송과 스마트폰 어플리케이션, CBS(Cell Broadcasting System) 재난문자방송과 최근 연구 중인 자동인지 T-DMB 재난방송을 분석하고, 재난방송에서 중요한 특성인 안정성, 효율성, 자동인지(wake-up), 지역맞춤 서비스 등의 항목에 대해 평가하였다. 평가 결과 모든 특성을 만족하는 기술은 없어 복수의 기술을 동시에 적용하여 장점을 활용하는 방안과, 이에 따른 중복 수신 문제를 해결하기 위한 연구 및 협력이 필요하다는 결론과 차세대 재난방송 서비스인 자동인지 T-DMB 재난방송에서 이와 같은 특성을 만족시키고 빠른 시일 내에 보급 및 확산이 필요하다는 결론을 도출하였다.
GPS(Global Positioning System; 위성항법시스템)는 수평오차 10m 내외의 정확도로 내비게이션 유닛과 스마트폰 등 다양한 이동기기에 널리 활용되고 있다. 그러나 널리 알려진 바와 같이 GPS는 교량, 빌딩, 그리고 대형 구조물 등 주변 환경에 의하여 위성의 가시성이 영향을 받으며 이로 인하여 위치 정보의 가용성과 정확도가 크게 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 수직오차를 개선하기 위한 방안으로 저가형 기압고도계를 보조센서로 활용하여 수직 위치정보 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 융합 모델에 의한 칼만필터를 활용하여 GPS와 기압고도계를 융합하는 특성을 가진다. 마지막으로 정적 실험과 동적 실험을 통하여 기압고도계의 특성을 분석하고 제안된 융합 필터의 성능을 분석하였다.
최근 GPS가 기본 탑재된 스마트폰이 활성화된 이후 대량의 GPS 궤적 데이터를 전자지도에 매칭하여 분석하는 요구가 대두되고 있다. 그러나 기존에 연구된 맵매칭 기법은 주로 내비게이션용 알고리즘으로 대량의 GPS궤적을 서버에서 분석하기에는 속도 및 시스템 성능의 이슈가 있다. 본 연구는 대표적인 분산 NoSQL DB인 하듐 에코시스템의 HBase를 이용한 맵매칭 시스템에 대한 연구이다. 맵매칭을 위한 전자지도를 HBase탑재하기 위한 테이블 사양을 정의하였고, HBase와 연동하여 분석하는 맵매칭 알고리즘을 제시하고 Java로 구현하여 분석하였다. 이를 통해 대량의 GPS궤적을 NoSQL 기반 방법론을 통하여 효율적으로 빅데이터를 분석하였다.
본 연구는 최근 활성화된 스마트폰 내비게이션의 교통정보를 이용 시 상대적으로 품질이 취약한 지방지역의 빠른길 및 통행시간 정확도를 개선하는 방안에 대한 연구이다. 본 연구에서는 Hadoop기술을 이용하여 교통데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 분석 처리한다. 특히, 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역의 도로 속도 정보에 대한 개선 방안으로 고객 단말로부터 올라오는 위치 데이터를 실시간으로 수집하여 전자지도 기본 속성값을 실시간 통계 데이터로 교체 반영하여 상대적으로 취약한 지방지역의 경로 품질 및 경로 탐색을 개선하는 방안을 제시하였다. 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS 위치정보등 대용량 데이터 처리를 위해 오픈소스프로젝트인 Hadoop플랫폼 환경에서 빅데이터 처리용 오픈소스를 활용하여 고가의 RDBMS를 대체하는 효과와 시간 단축의 효과를 기대할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 시각장애인들의 지하철 이용의 불편함을 최소화할 수 있는 내비게이션 앱을 개발하였다. 스마트폰 카메라가 전방을 인식하여 사물을 판단 후 장애물 혹은 위험요소를 사용자에게 음성으로 전달한다. 또한, 사용자의 원활한 지하철 이용을 위해 공공데이터를 활용하여 지하철 환승 정보, 화장실, 출구 정보 등의 이동 편의를 위한 실질적인 정보를 제공한다. 시각장애인은 본 앱을 활용하여 지하철을 더욱 편하고 안전하게 이용할 수 있다.
한국의 스마트폰 보유율은 약 95%로 세계 최고이며, 사용 시간이 가장 긴 애플리케이션의 대부분이 SNS이다. 코로나19로 여행객이 늘면서 사람들은 SNS를 통해 국내외 여행 사진을 게시 및 자랑한다. 그러나 기존 SNS에서는 지역별 사진을 찾기 어렵고 정확한 위치 표시가 부족하다. 이에 따라 원하는 사진과 위치를 확인하고 내비게이션 기능을 이용하여 목적지까지 갈 수 있는 앱을 개발하게 되었다. 국내 지도상의 주요 포토 스팟과 해당 지역의 사진을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하여 사용자가 직접 참여하고 공유할 수 있도록 한다.
사물인터넷은 장애인들의 삶의 질을 높이기 좋은 도구로 활용될 수 있다. 특히 시각 장애인의 경우 목적지를 찾고, 진행 경로의 장애물을 발견하여 회피하거나, 목적지로의 진행 방향을 교정하는 등의 도움이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로, 본 논문에서는 사물인터넷을 이용한 기초적인 장애물 회피 및 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 RFID 리더와 초음파 센서를 탑재한 스마트 지팡이, 스마트폰, 그리고 인터넷을 포함한다. 장애물 회피를 위해 초음파 센서로부터 취득된 데이터는 국제표준데이터 포맷(ISO/IEC 23005-5)으로 변환되어 스마트폰에 전달된다. 진행경로에 설치된 RFID 태그를 이용해 시각 장애인의 위치를 파악하고, 보이스 메시지를 통해 이동 경로에 대한 정보를 알려주며, 장애물을 피하기 위한 경보를 사용자에게 전해 준다. 제안된 시스템은 대학 캠퍼스 내에서 성공적으로 테스트 검증되었다.
Most of the car navigation systems pzrovide 2D or 3D virtual map-based driving guidance. One of the important issues is how to reduce cognitive burden to the driver who should interpret the abstracted information to real world driving information. Recently, an augmented reality (AR)-based navigation is considered as a new way to reduce cognitive workload by superimposing guidance information into the real world scene captured by the camera. In particular, head-up display (HUD) is popular to implement AR navigation. However, HUD is too expensive to be set up in most cars so that the HUD-based AR navigation is currently unrealistic for navigational assistance. Meanwhile, smartphones with advanced computing capability and various sensors are popularized and also provide navigational assistance. This paper presents a research on cognitive effect and responsiveness of an AR navigation by a comparative study with a conventional virtual map-based navigation on the same smartphone. This paper experimented both quantitative and qualitative studies to compare cognitive workload and responsiveness, respectively. The number of eye gazing at the navigation system is used to measure the cognitive effect. In addition, questionnaires are used for qualitative analysis of the responsiveness.
최근 다양한 대화 시스템이 스마트폰 어시스턴트, 자동 차 내비게이션, 음성 제어 스피커, 인간 중심 로봇 등의 실세계 인간-기계 인터페이스에 적용되고 있다. 하지만 대부분의 대화 시스템은 텍스트 기반으로 작동해 다중 모달리티 입력을 처리할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해서는 비디오와 같은 다중 모달리티 장면 인식을 통합한 대화 시스템이 필요하다. 기존의 비디오 기반 대화 시스템은 주로 시각, 이미지, 오디오 등의 다양한 자질을 합성하거나 사전 학습을 통해 이미지와 텍스트를 잘 정렬하는 데에만 집중하여 중요한 행동 단서와 소리 단서를 놓치고 있다는 한계가 존재한다. 본 논문은 이미지-텍스트 정렬의 사전학습 임베딩과 행동 단서, 소리 단서를 활용해 비디오 기반 대화 시스템을 개선한다. 제안한 모델은 텍스트와 이미지, 그리고 오디오 임베딩을 인코딩하고, 이를 바탕으로 관련 프레임과 행동 단서를 추출하여 발화를 생성하는 과정을 거친다. AVSD 데이터셋에서의 실험 결과, 제안한 모델이 기존의 모델보다 높은 성능을 보였으며, 대표적인 이미지-텍스트 자질들을 비디오 기반 대화시스템에서 비교 분석하였다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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