Beacon은 주로 선박이나 항공기 등의 위치 확인이나 운행 상의 안전을 돕기 위해 사용하는 신호장치이다. 최근 IT 분야에서는 BLE(Bluetooth Low Energy) 기반 Beacon을 이용함으로써 적은 에너지로도 수개월 이상 동작이 가능해졌으며 BLE Beacon을 이용한 위치기반의 서비스 및 기술이 연구되고 있다. 하지만 Beacon 단독으로, 위치 측위 시 오차율이 높아 정확한 위치를 측정할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 스마트폰 기반의 WiFi와 Beacon을 결합하여 실내 위치 측위 알고리즘을 사용하고 위치 측위 값의 오차율을 줄일 수 있도록 제안한다.
최근 GPS가 탑재된 스마트폰의 보급이 늘어나면서 위치 기반 서비스가 빠르게 성장해 왔다. 위치조회의 방법은 크게 GPS를 이용한 위치 조회 서비스, 네트워크 위치 조회 서비스, 하이브리드 위치조회 서비스가 있다. 사용자 또는 제 3자가 위치 조회를 요청하였을 경우 사용자의 스마트폰에 장착된 소형 GPS 모듈을 조회하여 제공하여 준다. 하지만 GPS 모듈의 경우 실내에서는 취약하므로 만약 조회한 스마트폰의 위치가 실내에 있다면 Wi-Fi, 모바일 네트워크를 이용하여 위치를 조회하여 제공한다. 본 논문에서는 GPS 기반 위치 조회, 네트워크 기반 위치 조회, 하이브리드 위치 조회를 소개 및 비교 분석한다.
본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
최근 자율 비행에 대한 관심이 증가하면서 다양한 센서를 통한 자기 위치 인식 연구가 진행되고 있다. 특히 GPS와 같은 자기 위치를 확보할 수 없는 실내 환경의 경우, 다른 방법을 통해 자기 위치를 파악해야 한다. 실내 환경에서 자기 위치 파악에는 여러 가지 방법이 있지만 영상을 통한 위치 인식 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 마크를 통한 영상 기반의 위치 인식 연구에 대해 설명하고, 실제 비행체에 적용하여 자율 비행하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 마크가 없는 실제 환경에서도 위치를 인식할 수 있도록 실시간 3차원 지도 생성을 통한 위치 인식 방법에 대해서도 논의한다.
본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 특성을 고려한 수신신호 세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기의 불안정한 요인으로 인해 낮은 위치추정 신뢰성을 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 사전에 실험한 전파특성 요인을 실내 환경의 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 제안하는 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 가로, 세로 $13.65m{\times}8.7m$의 실내에서 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, 전파특성 요인이 고려되었을 경우, 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적인 위치추정이 가능함을 확인하였다.
이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적시스템을 제안한다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 실내 환경에서의 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 중요해지고 있다. 따라서 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 추적하고, 이로 인해 생성된 위치데이터를 활용한 색인 알고리즘을 통해 이동 객체의 궤적을 트리에 저장, 색인하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법을 통해 실내 환경에서의 위치 데이터를 생성한 후, Kalman Filter를 사용하여 오차를 보정한다. 보정된 최종 위치 데이터를 기존에 연구된 HR 트리의 성능을 개선한 EHR-트리에 저장하여 이동객체의 위치를 색인 한다. 이를 통해 실내 환경에서 이동 객체의 이동 경로를 수집함으로 대형 쇼핑몰에서 미아를 찾거나 유통과 물류 등에서 사용자 또는 물품의 이동경로 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 도입하는 등 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
최근 실내 위치 인식을 위하여 IEEE 802.15.4a에 기반한 거리측정 및 이 값들을 이용한 다양한 위치 인식 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 실내에서 간단한 초음파 모듈과 적은 수의 IEEE 802.15.4a 노드를 이용하여 고정밀 위치정보를 제공하는 기법을 제시한다. 제안된 기법이 기존의 삼변측량기법에 비해서 실내환경에 존재하는 다양한 전파 방해에 덜 민감하여 보다 높은 정밀도를 제공한다는 것을 실제적인 구현과 실험을 통하여 검증한다. 또한, 제안된 기법은 삼변측량을 이용할 때보다 상대적으로 적은 수의 노드를 이용하기 때문에 경제적인 측면에서도 이점이 존재한다.
RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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