본 논문에서는 모바일 디바이스의 GPS, Compass, Gyroscope Sensor를 이용하여 실외 공간의 위치를 찾아주는 실시간 AR 나침반을 제안한다. 제안 AR 나침반에서는 모바일 디바이스의 Sensor 이용하여 사용자의 위치와 방향, 실외 공간의 위치와 방향을 계산하여 안내 Object의 크기와 가시화 여부를 결정하고 보여줌으로 사용자가 실외 공간의 위치를 찾아갈 수 있도록 하는 나침반을 설계 구현하였다.
시간과 장소에 구애받지 않고 실시간으로 정보를 전달받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래함에 있어서 실시간으로 움직이는 대상물의 위치를 알아내는 기술은 가장 근본적이며 필수적인 요소라 할 수 있다. 추측항법(Dead Reckoning)은 움직이는 대상물에 외부의 도움 없이 자신의 방향각과 가속도, 시간을 관측할 수 있는 관성항법장치(Inertial Navigation System)를 장착하여 이전의 위치 정보를 바탕으로 현재의 위치를 관측하는 방법이다. 또한 RFID(Radio Frequency IDentification)는 이러한 유비쿼터스 근거리무선통신의 핵심 기술로서 본 논문에서는 RFID에 기반한 위치 결정 시스템에 실시간 변화하는 대상물의 위치를 예측하기 위해 추측항법과 칼만필터(Kalman-filter)의 개념을 적용시켰다. 또한 RMSE(Root Mean Square Error)값을 통해 칼만필터의 적용에 따른 정확도의 향상과 각 디자인 요소들의 변화에 따라 위치의 정확도가 어떠한 변화를 갖는지를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 칼만필터를 적용했을 때 이전보다 RMSE값이 현저히 작아지는 결과를 통해 위치의 정확도가 크게 향상되는 것을 확인하였다. 또한 RFID의 탐지 범위는 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있는 주된 요소가 아니며, RFID 탐지 범위의 표준편차가 작을수록 위치 정확도는 높아지고, RFID 태그의 탐지 확률이 높을수록 RMSE 값의 변동이 작은 안정된 시스템을 갖으며 위치의 정확도 또한 높아진다는 것을 확인하였다.
역추적 기술은 해킹이 발생했을 때 해커의 실제적인 위치를 추적하는 기술이다. 해커의 위치를 추적하기 위해 현재 가장 널리 사용되는 방법은 시스템 관리자의 시스템 로그 분석과 시스템 관리자 사이의 상호 정보 교환을 통한 수동적인 역추적 방법이다. 그러나 수동적인 역추적 방법은 수작업으로 수행되는 시스템 로그 분석과 관리자의 개입으로 인하여 땀은 비용이 요구되고 추적 시간의 지연이 발생하기 때문에 이러한 수동적인 방법으로는 해커의 위치를 실시간으로 추적할 수 없다. 만약, 네트워크의 특정 패킷을 식별 가능한 형태로 가공할 수 있다면, 특정 패킷의 이동 경로를 효과적으로 추적할 수 있어 공격자의 위치를 실시간 역추적 하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크의 특정 패킷에 의미적인 워터마크를 삽입하여 워터마크 패킷을 생성하는 워터마크 패킷 생성 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 중간 경유지를 활용하여 우회 공격하는 공격자의 실제 위치를 실시간 역추적 하는 ACT 역추적 기법의 구현에 활용되었다.
블록 트랜스포터는 조선 산업의 생산필드에서 많은 물류비용과 생산지연비용을 유발시킨다. 이러한 트랜스포터를 효율적으로 운용하기 위해서는 운송경로의 최적화가 필요하고, 운송경로를 최적화하기 위해서는 실시간으로 트랜스포터의 위치를 확인하는 과정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 블록 트랜스포터의 위치를 측위하기 위해 모바일 RFID를 이용한 실시간 위치 측위 구현 방법을 제안하였다. 스마트폰에 포함된 모바일 RFID 리더기를 사용하여 트랜스포터에 부착되어 있는 RFID TAG를 인식하여 트랜스포터의 이름 및 하중 정보등을 수신 받고, GPS 및 AP를 이용한 위치측위 정보를 트랜스포터 정보와 함께 서버로 전송한다. 서버로 전송된 정보를 통해 선박 블록 이동을 위한 효율적인 배차를 가능하게 하여 조선 산업 전체 공정에 대한 관리를 강화할 수 있다.
소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 외적요인에 따른 RSS 특성을 분석하고, RSS를 이용한 효율적인 실시간 실외 위치 추적 알고리즘과 그에 기반 한 시스템을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 지정된 공간 내에서의 위치별 신호 세기를 DB화하여 칼만 필터 이론을 적용한 예측을 통한 정확한 좌표를 선별하는 방법을 적용하여 위치 추적의 정확도를 높였다. 제안된 알고리듬의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 802.15.4(ZigBee) 네트워크 환경에서 위치 정보를 전송하기 위해 태그(Tag), AP(Access Point), 데이터 수집기(Data Receiver) 등으로 구현하였다. 각각의 하드웨어는 Texas Instrument(TI)사의 MSP430 마이크로프로세서와 CC2420 무선통신 칩을 사용하여 구현되었다. 또한 태그 위치를 2차원 평면상에 나타내기 위한 실시간 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 알고리즘에 기반 한 실시간 위치추적 시스템을 구축하여 태그의 위치를 추적한 결과 외적요인에 비교적 안정한 RSS 값을 갖는 실외 환경에서는 19.12cm의 평균 거리 오차와 5.31cm의 표준편차를 갖는 실시간 위치 추적 시스템의 효율성과 정확성이 나타남을 확인 할 수 있었다. 한편, 외적요인에 의해 불안정한 RSS 값을 갖는 실내 환경에서는 제안한 알고리즘과 그에 기반 한 시스템이 정확한 실시간 위치 추적에 다소 어려움이 있음을 확인 할 수 있었다.
창고관리 시스템은 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 이용하여 입 출고 관리에 대한 데이터를 자동으로 기록할 수 있을 뿐만 아니라 상품의 적재 위치를 정확히 보여주고, 적재된 상품의 현재 상태, 배치된 상품의 수량, 재고 상황 등의 정보를 실시간으로 확인 할 수 있게 해준다. 특히 냉동창고의 경우, 물품이 외부환경 요소에 민감하기 때문에 물품보관을 요청한 화주의 입장에서는 물품의 상태를 실시간으로 모니터링 하기를 원한다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고를 이용하는 화주에게 본인의 물품상태를 실시간 원격으로 모니터링할 수 있도록 해 주는 스마트폰 기반의 애플리케이션의 개발내용에 대해 기술한다. 본 애플리케이션을 통해 화주는 물품의 입고요청, 출고요청을 실시간으로 보낼 수 있을 뿐만 아니라, 적재되어 있는 물품의 현재위치, 적재위치 이동경로, coldroom의 온도 등의 상태정보도 확인 할 수 있다. 냉동창고 업체는 RFID 냉동창고 관리시스템과 더불어 화주가 편리하게 이용할 수 있는 본 애플리케이션을 갖춤으로써 화주에 대한 서비스 향상에 기여하게 된다.
과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.
객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
최근 넓은 창고에서 물품들을 좀 더 효율적으로 관리하기 위해 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템(Warehouse Management System)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 창고관리시스템에서 중요한 요소 중 하나는 물품의 정확한 위치파악이다. 특히 냉동 창고에서는 물품 보관을 하는 coldroom의 안팎 온도차이로 인한 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것이 중요한 요소가 된다. 기존의 연구방법들에서는 coldroom 입구에 RFID리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 물품이 coldroom으로 들어가다 다시 돌아 나오는 경우, 반대로 물품이 밖으로 나가다 다시 들어오는 경우 등과 같은 상황에서는 물품의 위치가 잘못된 정보를 가지게 된다. 본 논문에서는 냉동 창고관리시스템에서 2대의 RFID리더기가 설치된 지게차를 이용하여 물품의 적재위치 정확성을 높이기 위한 방법을 제안한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할수 있다. 이를 통해 실시간 냉동 창고 적재위치 오류를 감지해 냄으로써 냉동 창고관리시스템의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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