본 논문에서는 인지 네트워킹기반 유무선 융합망에서 단말의 위치 정보를 관리하는데 필요한 비용을 최소화하기 위해서 사용자가 하나의 주 체류 영역 내의 위치등록 영역 (RLA ; resource location area)간 이동시 이동 임계치(movement threshold) 값에 따라 등록하는 방법을 제안한다. 이 방식은 단말기가 마지막으로 위치 등록을 한 자원관리영역으로부터 다른 자원관리영역으로 이동할 때마다 자원관리영역 간 이동 횟수를 측정하여 그 임계치를 정해두고, 각 자원관리영역마다 이동할 확률과 그 경우의 수에 따라 순차적으로 페이징을 한다. 하나의 주 체류 영역내에서 사용자가 있을 확률이 가장 큰 자원관리영역부터 가장 적은 자원관리영역까지 모든 자원관리영역을 순차적으로 추적하던 기존의 방식과는 달리, 이 방식을 사용한 경우 이동 임계치 값을 정해두고 경우의 수를 고려하여 각 자원관리영역에 단말이 위치할 확률을 부여, 동일한 확률을 갖는 자원관리영역들을 그룹화하여 각 그룹을 순차적으로 관리함으로써 위치정보를 기반으로 무선자원 및 망 자원 관리에 필요한 비용을 최소화 할 수 있다.
컴퓨팅 환경이 급격이 유비쿼터스 환경으로 변하면서 이동 중에도 원하는 자원에 접근하여 이용할 수 있게 되면서 사물의 위치 정보가 중요한 정보로 인식되고 있다. 하지만 집과 사무실처럼 비교적 좁은 컴퓨팅 공간에서 위치 정보는 여전히 제한적으로 제공된다. 이 논문은 센서 네트워크와 분산된 장치를 이용하여 사용자에게 이동성을 제공하는 홈 엔터테인먼트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블루투스 애드혹 네트워크로 사용하여 신호 세기를 구하고 이것을 바탕으로 사용자의 위치를 추정한다. 이렇게 추정된 정보는 이동 중인 사용자가 현재 위치에서 이용 가능한 장치가 무엇인지를 알려준다. 사용자 이동성 지원의 가능성을 보이기 위해서 UPnP A/V 프레임워크 기반의 흠 엔터테인먼트 시스템에 구현하여 사용자가 이동 중에도 스트리밍 서비스를 시용할 수 있게 하고 그 결과로 작은 유비쿼터스 환경에서도 이동 중인 사용자에게 서비스 연속성을 제공할 수 있음을 보인다.
실내에 있는 노드의 위치를 알려주는 시스템은 여러 유용한 응용에 활용된다. 그 가운데 가장 대중적인 응용이 내비게이션 시스템이다. 여기서는 노드가 움직이는 방향에 대한 정보를 필요로 한다. 특히 위치 이동에 따른 변화량과 방향에 대한 정보가 실시간으로 제공되어 야 한다. 이 논문에서는 방위각 센서가 작동하지 않는 실내에서 기존의 위치를 파악할 수 있는 시스템을 이용하여 움직이는 노드의 이동 방위각의 변화량과 변화방향을 정확하게 파악하는 데 효과적인 벡터기반 알고리즘을 제시한다. 기존 알고리즘은 여러 기하학적 계산 단계들을 통해 이동방향의 변화량을 파악한다. 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 벡터를 기반으로 하는 단순한 산술식을 통해 이동 노드의 진행방향의 방위각 변화량을 구하고, 노드가 직전에 이동한 방향에 근거하여 도출된 단순한 수식의 부호값(음 또는 양)에 따라 변화방향을 파악한다. 지속적으로 이동하는 노드의 변화하는 방위각에 대한 파악이 기존 알고리즘에 비해 신속하고 정확한 결과를 얻을 수 있음을 논리식과 수식으로 증명하였다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
로봇은 오도메터리 정보를 이용해 위치추정을 할 수 있다. 그러나 주행하는 동안 발생되는 슬립현상에 의해 오도메터러 정보만으로는 로봇의 정확한 위치추정을 할 수 없다. 정확한 위치추정을 위해서 관성센서를 이용하여 오도메터리 정보를 보정한 위치추정 방법이 있다. 실내 이동로봇에 적용하려면 관성센서는 소형이어야 하는데, 그에 따라 노이즈는 심해지고, 정확성도 낮아지는 문제가 있나. 그래서 현재까지는 이런 문제를 갖고 있는 관성센서를 실내 이동로봇의 위치추정의 정확성을 높이기 위해 비관성센서 또는 카메라 영상을 조합하는 연구들을 하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 관성센서 성능 실험과 시뮬레이션에 결론을 내리고 있어 실제 실험에 따른 정확성을 확인할 수 없다. 또한 최근 영상 SIFT 알고리즘을 적용한 SLAM 연구에서도 나타나는 문제는 이동로봇의 위치추정의 부정확성이다. 따라서 본 논문은 SLAM에서 문제가 되는 위치추정의 부정확성을 최소화하기 위해 자이로와 가속도계를 이용하여 정학한 위치추정을 하고자 한다.
최근 무선통신망의 발전에 따라 이동성을 기반으로 하는 서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 그리고 휴대폰과 PDA와 같은 휴대용 단말기의 사용이 일반화된 가운데 GPS를 기반으로 하는 서비스들도 점차적으로 보편화되어 가고 있다. 이러한 변화에 따라 이동성을 지원하는 무선 단말기를 기반으로 한 Mobile GIS 환경에서의 위치 정보 활용은 큰 관심을 불러일으키고 있으며, 또한 이러한 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 기술개발이 필수적이다. 본 논문에서는 전력회사에서 LBS를 적용하기 위한 Business Model인 기동보수 업무를 대상으로 크게 3가지 부분으로 나누어 설계한 모델을 제시한다. 위치 컨텐츠를 처리하고 차량 및 보수 상황 관리 서비스를 제공하는 위치 응용 서버, 현장의 이동 단말 장치와 인터페이스에 직접 작용하는 위치 서비스 클라이언트, 피리고 위치 응용 서버와 위치 서비스 클라이언트간의 위치 및 작업정보 데이터 송수신을 담당하는 게이트웨이 서비스로 구성하여 요구기능, 처리흐름 시공간 데이터베이스 구조 구현방안 등 LBS를 제공하기 위한 선계 내용을 서술한다.
위치기반서비스(Location-based Services: LBS)는 현재 이동통신 기술의 발달과 더불어 전 세계 이동통신시장에서 가장 활발하게 연구되고 있는 차세대 기술 분야이다. 국내에서는 최근 이동통신 회사에서 위치기반서비스에 기반을 둔 다양한 부가서비스를 제공하면서 위치기반서비스에 대한 높은 관심을 받고 있다. 위치기반서비스는 기술별로 위치측위기술, LBS플랫폼 기술, LBS 응용서비스 기술로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 1991년부터 2005년까지 위치기반서비스의 기술 분야별로 출원 및 등록된 특허를 분석함으로서 위치기반서비스의 기술동향에 대해 살펴본다. 본 연구를 통해 분석된 결과는 LBS 기술 개발에 있어 중복을 방지하고, 기존 기술과의 차별화된 기술개발 방향을 모색하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이동 로봇의 요소기술로 위치추정 기술은 로봇의 위치 판별과 사용자가 원하는 위치로 주행하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 휠 구동을 기반으로 하는 로봇의 위치추정 방법은 오도메터리 정보를 이용한 기술이다. 그러나 오도메터리 정보를 이용한 위치추정은 이동로봇이 주행하는 동안 휠과 주행 바닥면 사이에서 슬립현상의 발생으로 실제 위치 차이가 발생하고 정량적인 오차 값 확인이 쉽지 않다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 오도메터리와 관성센서를 이용하여 위치추정 오차를 최소화하는 방법을 제시한다. 또한 관성센서가 영상을 이용한 SLAM에서도 위치오차를 줄일 수 있는 기법을 제시한다.
본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.
이동로봇의 위치 추정은 센서로부터 획득한 외부 환경에 대한 측정값과 지도상에 주어진 외부 환경에 대한 정보를 비교하여 로봇의 현재위치를 추정하는 작업이다. 반면 지도 생성은 로봇의 위치정보와 외부 환경에 대한 센서의 측정값을 이용하여 외부 환경의 주요한 특징점 들의 위치 정보를 추정하는 작업이다. 따라서 정확한 위치 추정을 위해서는 정확한 지도 정보가 필요하며, 정확한 지도 생성을 위해서는 로봇의 위치를 정확히 파악하고 있어야 한다. 그러므로 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하는 작업은 상당히 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하기 위한 방법을 제시한다. 특히 부정확한 지도 정보를 고려한 위치 추정 방법과 부정확한 위치 정보를 고려한 지도 생성 방법에 대해 논의한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 불확실성을 고려하는 방법이 기존의 방법에 비해서 성능면에서 우수하다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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