• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권11호
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• pp.1433-1439
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• 2012

본 논문에서는 Building Energy Management System(BEMS) 구현을 위해 "재실자의 위치 및 인원정보" 에 기반을 둔 실내 위치 기반 서비스 및 그를 위한 센서 시스템에 대하여 제안한다. 본 논문에서 제안한 센서 시스템에는 열에너지 그 자체를 감지 할 수 있는 서모파일 센서와 비 접촉 방식으로 대상까지의 거리를 얻어낼 수 있는 초음파센서, 그리고 이를 제어하고 구동할 수 있는 기구 및 동작부가 포함된다. 본 시스템은 적절한 크기의 방 전체를 감시할 수 있도록, $360^{\circ}$ 회전과 틸팅이 가능한 구조로 되어있어, 실내공간내의 재실자의 인원 및 위치를 동시에 파악할 수 있다. 또한 무선통신 기술인 블루투스 모듈을 통해 빌딩 관리자나 스마트 홈 서버와의 통신이 가능하도록 되어 있어, 빌딩내의 조명이나 공조시스템을 자동으로 제어, 관리하게 함으로써 전체 에너지 절약을 가능케 한다. 마지막으로 측정 데이터 검증을 위한 실환경 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 시스템의 효용성 및 타당성을 확인한다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.211-221
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• 2012

회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.57-65
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• 2018

BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.91-101
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• 2014

본 연구에서는 비정형구조인 한옥 구조물을 LOD3 수준의 3차원 객체로 제작하여 국내 외로 대중화된 오픈플랫폼에 탑재함으로써 한옥 구조물의 3차원 모델링을 통한 3차원 지도 제작의 가능성을 확인하였다. 또한, BIM 기반을 이용한 한옥의 3차원 모델 제작을 통해 실내 공간정보에 대한 3차원 모델링을 수행함으로써 한옥 구조물의 3차원 표현기법과 상위 표현방법의 발전가능성을 확인하고자 하였다. 아울러 비정형 구조물인 한옥의 LOD4단계 수준의 공간정보 표현의 가능성을 제시하였으며 현재 국내 외에서 제공되고 있는 공간정보 오픈플랫폼의 허용 데이터 크기의 한계에 의하여 탑재는 불가능함 또한 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2179-2184
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• 2007

본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.770-776
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• 2021

위치 파악을 위한 시스템은 지난 몇 년 동안 적극적으로 연구 및 개발되었으며 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 가속도계와 단일 축 자이로 스코프로 구성된 센서 시스템을 사용하여 실내와 실외의 넓은 공간에서 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 가속도계와 자이로 스코프를 사용하여 사람의 움직임을 인식하는 시스템을 설계 한 후 기하학적 알고리즘을 센서 데이터에 적용하여 오차율을 줄이고자 하였다. 특히 활용성을 고려하기 위하여 센서 기기를 허리에 느슨하게 착용함으로써 실험 데이터가 실제 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있도록 고려하였다. 반지름이 1m, 3m인 원형 트랙의 실험 결과를 바탕으로 본 논문에서는 회전 각도의 임계 값을 이용한 알고리즘을 제안하고 실험 결과에 적용하였다. 그리드 패턴 트랙 모델에 대한 추적 실험을 수행했으며, 최종 추적 지점과 목표 지점의 평균 편차는 원시 센서 데이터의 경우 약 15.2m로 확인 되었으며, 회전 각도 임계 값을 사용하는 알고리즘을 사용하여 약 4.0m로 줄일 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.48-54
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• 2018

4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.13-25
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• 2008

본 연구는 저속의 UWB를 이용하여 지하 주차장, 터널 등 GPS로 위치 인식이 불가능한 실내 지역에서 차량관리 및 위치 인식을 하기 위한 목적으로 진행되었다. 본 논문에서는 IEEE802.15.4a의 2.45GHz 대역 표준으로 채택된 CSS(Chirp Spread Spectrum)를 이용하여 Ranging과 TOA(Time-of-Arrival)방식의 실내 위치인식 시스템을 제안 하였다. 기존의 실내 위치 인식기술로 사용되고 있는 Zigbee의 RSSI(Received Signal Strength Indication)는 환경 변화에 따른 오차율과 항상 최대 전력 사용을 필요로 하기 때문에 전력 소비가 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 단점을 보완하기 위하여 위치기반으로 표준화된 801.15.4a Chirp 신호와 스펙트럼 방식의 특성을 이용한 SDS-TWR(Symmetrical Double Side-Two Way Ranging) 방식을 채택하여 TOA(Time of Arrival) 알고리즘을 통해 계산된 거리와 좌표를 측정하였다.. 컴퓨터 모의실험을 통해 오류 방지 알고리즘을 적용한 데이터 오류율이 1% 미만으로 줄었으며, 가중치 팩터와 노드 운영 방안을 이용한 좌표 측정에서 $6m{\times}3m$ 공간 안에 5cm 미만의 오차를 갖는 위치인식 시스템을 검증할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-30
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• 2024

지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.