현대 전자전 지원 시스템에서는 TDOA (time difference of arrival)나 FDOA (frequency difference of arrival)와 같은 비도래각 정보를 이용하여 미상 신호원의 위치를 추정하는 정밀 위치추정 기법의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 단일 TDOA 기반 기법에 관한 연구는 위치추정 알고리즘뿐만 아니라 측정 정확도 향상에 대해 다양한 진척이 이루어졌으며, 최근에는 TDOA와 FDOA 정보를 동시에 사용하여 적은 수신단 수로 보다 많은 정보를 획득할 수 있고 신호원의 속도 추정이 가능한 복합 위치추정 시스템에 관한 연구가 수행되고 있다. 이러한 과정에서 TDOA/FDOA 복합 위치추정 시스템이 기존 단일 TDOA 시스템을 대체할 수 있는 추정 성능을 갖기 위해 요구되는 FDOA 측정 정확도와 성능분석 과정이 필요하다. 본 논문에서는 CRLB (Cramer-Lao lower bound)의 분석을 통해 TDOA/FDOA 위치추정 시스템이 단일 TDOA 위치추정 시스템에 비해 향상된 추정 정확도를 갖기 위해 요구되는 FDOA 측정 정확도의 기준과 이에 따른 기여도를 분석하고, Gauss-Newton 알고리즘을 이용하여 분석 결과를 검증한다.
현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
최근 들어 이동 사용자의 폭발적 증가로 인해 이동 통신 시스템에서 위치 관리가 중요해지고 있다. 현재 이동 통신 시스템에서 사용중인 위치 관리 기법은 위치 영역 개념을 사용하며, 이동 노드는 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치 갱신을 수행한다 그러나, 이 기법은 이동률이 호 도착률보다 높은 사용자에 대해서는 불필요한 위치 갱신을 피할 수 없으며 상당한 위치 관리비용을 초래한다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 서비스 영역을 두 개의 집합으로 분할한다. 하나는 이동 사용자들 이 고속으로 이동하는 영역들의 집합이며 나머지 하나는 저속으로 이동하는 영역들의 집합이다. 이들 두개의 집합을 구성한 후, 본 논문에서는 각 영역 집합에 대해서 서로 다른 위치 추적 기법을 적용한다. 일반적으로, 고속으로 이동하는 대다수 노드는 낮은 CMR을 가지며 목적지에 도착할 때까지 일정한 이동 방향성을 갖는다. 노드의 이러한 특성을 이용하여, 사용자가 이동할 다음 위치를 시스템은 미리 예측할 수 있다. 노드가 시스템에서 예측한 위치 영역으로 이동한 경우에는 위치 갱신을 수행하지 않도록 함으로써 위치 관리에 소요되는 비용을 감소시킬 수 있다. 제안 기법의 성능을 분석하기 위해 마코프 모델이 사용되었다. 이 모델을 통해서, 본 논문에서는 제안기법을 IS-41과 TLA의 두 가지 기법과 성능을 비교한다. 성능 분석 결과는 이동 노드의 CMR이 낮을수록 그리고 이동 통신 시스템에서 예측한 특정 위치 영역으로 이동 노드가 이동할 확률이 높을수록 제안기법의 전체적인 위치 관리비용은 감소됨을 보여주었다. 또한, HLR과 VLR간의 통신비용이 높을수록 두 기법들보다 성능이 우수하였다.
GPS 안전성에 대한 문제가 제기 되면서 ADS-B 대안 기술로 다변측정감시(MLAT; multilatration)시스템이 각광 받고 있다. MLAT는 항공기에 탑재된 트랜스폰더에서 송출되는 Mode A,C,S는 물론 1090ES(ADS-B) 신호를 지상의 여러 개의 수신기로 수신하여 항공기를 탐지하고 위치를 계산하며, GPS를 이용하는 ADS-B 수준의 위치 정밀도를 갖고 있으면서도 ADS-B와 달리 독립적으로 표적 위치를 계산 할 수 있다. 전 세계적인 환경변화에 따라 우리나라에서도 공항지역 이동차량 및 항공기 감시용으로 지역다변측정(LAM; local area multilateration)감시 시스템 개발 하고 있다. LAM시스템에 대한 지상 필드 시험을 태안 비행장에서 진행하고 있다. 본 논문에서는 태안 비행장에서 필드 시험 중인 MLAT의 위치 정확도를 확인하기 위하여, 지상에서 고정된 타겟과 움직이는 타겟에 대하여 MLAT 트렌스폰더와 RTK Rover를 설치하여 MLAT의 위치 정보와 RTK의 위치정보를 확인하여, RTK에서 보정된 위치 정보와 MLAT에서 계산되어진 위치정보를 비교하여 성능을 분석 하였다.
프로그램 내에서 오류의 정확한 위치를 찾아내는 것은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 프로그램의 제어 흐름을 이용한 자동화된 오류 위치 추정 기법이 오랫동안 연구되어 왔으나, 데이터 흐름 기반 언어로 작성된 프로그램에 대해서는 적용될 수 없다는 한계가 있다. 최근 개발된 뮤테이션(mutation) 기반 오류 위치 추정 기법의 경우 프로그램의 제어 흐름 대신 뮤턴트(mutant)라 불리는 인공 오류를 활용하기 때문에 데이터 흐름 기반 언어로 구현된 프로그램에 대해서도 활용될 수 있을 것으로 기대되나, 오류 위치 추정 효과성에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 데이터 흐름 기반 언어인 Function Block Diagram (FBD)로 구현된 프로그램을 대상으로 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법이 실제 오류의 위치를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 대한 사례 연구를 수행한다. 실제 원자로 보호 시스템 대상 초기 버전에 사용되었던 FBD 프로그램에서 발견된 오류들을 수집하고, 각 오류별 위치 추정의 효과성을 분석한다.
본 논문에서는 RF 단말의 신호를 분석하여 이동체 위치를 인식하기 위한 방법에 대하여 제안한다. 고정되어 있는 여러 개의 RF 단말과 이동 RF 단말 간의 신호를 분석함으로써 이동 RF 단말의 위치를 실시간으로 인식한다. 이를 위하여 고정되어 있는 n 개의 RF 단말과 특정 위치에 있는 이동 RF 단말 간의 신호 세기 데이터를 획득하여 특징 벡터를 구한 후 모형으로 저장한다. 인식하고자 하는 모든 위치에 대하여 이러한 특징 벡터를 구함으로써 학습이 완료된다. 임의의 위치에 이동 단말이 있을 경우 고정되어 있는 단말 간의 신호 정보를 구하고 이를 사전에 등록한 모형과 비교함으로써 위치를 인식할 수 있다. 실제 주차장에서 위치인식 실험을 한 결과 고정 노드의 수가 10개 이상일 경우 100%의 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 네트워크 인프라가 필요하지 않음은 물론 RF 단말의 가격이 저렴하기 때문에 비용 및 성능측면에서 효과적으로 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하기 위하여 균등거리비율 개념을 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 위치인식 측정 성능을 분석하였다. SDS-TWR의 Ranging 오차는 실험에 의하면 비콘노드와 이동노드의 특정 거리구간에서 평균 1m~8m로 측정되었다. 그러나 제안한 AEDR에 의한 위치인식 성능은 실험을 통해 전체적으로 교내 강당과 복도 모두에서 SDS-TWR 보다 4배 정도 우수하였으며, 측정된 3~10m 이상의 위치인식 오차를 평균 2m 내외로, 3m 이내의 위치인식 오차를 평균 1m 내외로 각각 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 AEDR은 LOS(Line Of Sight) 보다 NLOS(Non Line Of Sight)에서 훨씬 더 위치인식 보정 성능이 우수함을 나타내며, 대부분의 센서 네트워크의 환경이 NLOS임을 고려할 때 AEDR이 실제환경에서의 위치인식에 큰 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
세월호 사태와 같은 선박사고 시, 고객의 위험관리 문제가 대두되고 있다. 선박과 같은 한정된 공간에서 위험 사고 시에는 고객의 위치파악을 통해 위험관리와 위험사태의 수습이 가능하다. 본 논문에서는 선박에 승선할 고객의 정보 취득에 대한 동의 후에, 고객에게 손목 띠나 휴대용 기기 및 웨어러블디바이스에 내장된 센서 정보를 부착하여, 일회용 고객정보를 입력한다. 선박 내에서 고객정보에 따른 위치 추적과 위치분석을 위한 통신 protocol을 설정하고, 선박 각 층에 2D, 3D 기반의 화면에 고객의 위치정보를 실시간 통보 할 수 있도록 설계한다. 현재 위치와 오차 측정 한계값을 분석하여 위치정보의 오차를 줄이도록 설계한다. 또한 사고 선박의 시스템 마비 사태를 통제할 수 있도록, 비상재난국의 서버에 실시간으로 정보 전송이 되어, 비상재난 시의 외부에서 정보 검색과 재난구조가 가능하도록 한다.
실내 Wi-Fi환경에서 위치추정 정확도를 향상시키기 위한 위치추정에 대한 연구가 수년 동안 계속되어 오고 있다. 핑거프린트 기법 및 전파모델은 실내 위치추정에 있어서 매우 중요한 기술이다. 추가적인 하드웨어 없이 저비용으로 핑거프린트 기법을 사용하는 다양한 위치추정 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 실내 위치추정 모델에서 VAP (virtual access points) 개념을 사용하여 이러한 목표를 실현한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Wi-Fi 환경의 핑거프린트 기반에서 VAP를 사용한 실내 위치추정 시스템의 아이디어를 제시하였다. 이 아이디어의 핵심은 실제 실내 Wi-Fi 환경에서 VAP를 사용하여 AP의 역할을 수행 할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능분석을 위하여 4개의 시나리오를 사용하여 실험한 결과, 1개의 AP 대신에 2개의 VAP를 사용했을 때 가장 우수한 결과가 도출되었으며, 실험의 3번째 경우인 3개의 AP와 2개의 VAP를 사용했을 때 3.99 미터의 가장 낮은 위치오차가 발생하였음을 확인하였다.
본 논문은 실내 위치 인식을 위하여 ZigBee 이동 장치의 위치를 측정하였으며 Bayesian Markov 위치 추론 기법을 적용하였다. 정확도 분석을 위해 기존의 지도 기반의 위치 인식 기법과 비교하였는데 이 기법은 이미 지정된 위치에서의 RSSI 데이터를 데이터베이스화하여 참조하도록 하는 반면 Bayesian Markov 추론 방법은 시간, 방향, 거리의 변화에 영향을 받았다. 이 두가지 방법에 따른 측정은 지그비 모듈을 사용하여 RSSI를 측정한 결과를 토대로 이루어졌으며 그 결과 실내에서의 RSSI와 거리와의 관계로 접근하는 것이 바람직하며 Bayesian Markov에 의한 분석결과 기존의 지도 기반 위치 인식 기법에 비하여 높은 정확도를 보여주었다. 결과적으로 기존의 지도 기반 위치 인식 기법은 사전에 환경 요인에 대한 설정을 해주어야 하고, 보다 낮은 정확도를 가지고 있으므로 환경 변화가 잦은 실내에서는 부적합하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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