본 논문에서는 사용자의 위치정보를 이용하여 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스를 제공을 위한 위치 인식 시스템에 대해서 제안한다. 많은 연구에서 사용자의 위치를 인식하는 기법과 정확도 향상을 위한 연구가 진행되고 있지만 특정 환경이나 시나리오에 초점을 맞추어서 다양한 위치 기반 서비스를 제공하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 다양한 위치 기반 서비스들이 필요로 하는 위치정보를 구분하고 IrDA를 이용하여 사용자의 위치를 인식하는 방법을 소개하고 위치 인식 시스템의 설치 및 관리에 필요한 기능에 대하여 논한다.
본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
국내외적으로 위치정보를 이용한 다양한 위치인식 기반의 지능시스템에 대해 활발한 연구가 진행되어 왔다. 대표적인 점대다점 통신 기반의 위치인식 기법은 TOA(Time Of Arrival)를 이용하여 위치를 인식하고자 하는 노드까지의 거리를 계산하고, 3개 노드들의 위치정보를 삼각측량법에 적용하여 고정노드의 위치를 인식하는 기법이다. 따라서 점대다점 통신 위치인식 기법은 사전에 시스템이 특정 공간에 설치되어 있어야 하는 점과 시스템 구축비용이 필요하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 점대다점 통신 위치인식 기법의 단점을 보완하기 위한 레인징 기반의 점대점 통신 위치인식 기법을 제시하고, 점대다점 기반의 통신 위치인식 기법에 대비한 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 실내 환경에서 레인징 기반의 점대다점과 점대점 통신 위치인식시스템을 각각 구축하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 점대점 위치인식을 적용한 기법이 기존의 점대다점 위치인식을 적용한 기법에 비해 위치인식 정밀도가 3배 이상 향상됨을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서, 위치인식기술의 중요성이 대두 되고 있다. 기존에 많이 이용되어 왔던 위치인식기술에는 인공위성을 이용한 GPS, 초음파를 이용한 Cricket, 적외선을 이용한 Active Badge, RF를 이용한 RFDAR등이 있다. 하지만 이러한 기술들은 시스템을 위해 기반 시설을 전제 조건으로 하기 때문에 이용에 어려움이 따른다. 기존의 위치인식기술의 단점을 보안하기 위한 방법으로 제시된 것이 GSM과 무선 LAN을 이용한 위치인식기술들이다. 현재는 차량용 네비게이션, 물류시스템의 상품 운반 현황 추적 등 위치인식기술을 바탕으로 한 다양한 서비스들이 상용화되어 가고 있다. 상용화된 서비스들의 특성에 따라 개인화된 위치 정보를 필요로 하는 것들이 많아 지고 있으며, 개인화된 정보를 획득하고 이를 서비스에 적용하려는 시도가 여러 곳에서 진행 중이다. 개인화된 정보를 얻기 위해서는 사람이 이해하고 사용할 수 있는 장소라는 개념을 확보해야 하며, 인공지능적인 기술들을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 기반시설(AP: Access Point)이 충분한 무선 LAN을 이용하여 위치인식 기술애 대해 연구하였다. 기존의 무선 LAN 장비를 통하여 얻어진 위치 데이터를 가공하여 검색 기술의 고전적인 방법인 벡터 유사도와 확률 기반 유사도를 적용하여 인식률의 추이를 실험해 보고, 인식률 증가를 위한 방법들을 모색해 보겠다. 또 위치기반 알리미를 통하여 개인화 정보에 대한 적용 방향에 대해 연구해 보고자 한다.
무선센서 네트워크에서 위치인식 기법을 거리정보기반 위치인식방식과 거리정보에 기반하지 않는 위치인식 방식으로 분류 된다. 무선센서 네트워크에서 거리정보기반 위치인식기법에서 거리를 측정하는 과정에서의 오차로 인해 정확한 위치데이터를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 거리정보기반 위치인식 방식의 대표적인 기술들과 위치계산방법을 소개하고, 위치계산방식의 삼변측량 알고리즘을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.
이동형 서비스 로봇의 위치인식 기능은 성능평가시 중요한 평가척도의 하나로써 이용된다. 서비스 로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해 여러 장소를 이동하게 되므로, 얼마나 정확하고 빠르게 위치인식을 하는 것이 로봇의 종합적인 성능에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 로봇은 영상이나 다양한 거리 센서를 활용하여 위치인식의 성능향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 영상기반의 위치인식 성능평가 방법과 관련한 표준이 없으며, 개별적인 성능평가만 시행되고 있다. 이에 우리는 이 논문을 통하여 전(前)방향 영상기반의 위치인식 알고리즘 성능평가 방법과 평가척도를 제안한다. 제안된 위치인식 알고리즘 성능평가 방법은 현재 지능형로봇 표준포럼의 표준으로 채택되었으며, 이를 통해 앞으로 영상기반 위치인식 알고리즘을 평가하고 개발하는데 기준 역할을 할 수 있을것으로 기대된다.
위치정보에 기반한 다양한 서비스들이 IT융합을 통해 급속히 발전하면서 스마트 폰 시장의 활성화와 맞물려 일반 대중에게 깊이 자라를 잡고 있다. 통신 단말기 제조 업체뿐만 아니라 일반 산업체 및 통신 사업자들에게도 IT융합 기술을 활용한 위치인식 솔루션 및 시스템에 대한 관심이 급속도로 높아지고 있다. 본고에서는 기존의 GPS를 통한 위치인식 기술뿐만 아니라 통신 네트워크와 기타 여러 전파원을 활용한 위치 인식 기술 및 네트워크 기반의 기술과 단말기 기반기술과의 혼합방식을 통한 위치인식 기술들을 소개하고자한다.
본 논문은 기존의 위치기반정보와 시간정보를 고려하여 좀더 효율적인 상황인식 서비스 모델을 제안한다. 현재의 위치와 시간을 모두 고려하여 수집된 정보는 위치정보만 고려하는 상황인식 서비스보다 효율성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 위치정보 및 시간정보를 기반으로 주변정보를 수집하는 상황인식 서비스모델과 그에 기반한 시나리오를 구성했다. 마지막으로 본 문서에서 제안하는 상황인식 서비스기반 시스템 및 새로운 상황인식 서비스시스템과의 상호운용성을 고려하여 위치기반정보를 표현하는 문서를 XML 로 정의하였다.
항만용 자율주행 야드트럭운행 환경은 무신호교차로 주행, 낮은 GPS정확도, 악천후상황주행, 이송 컨테이너 위치변경등과 같이 일반 도로의 센서기반의 자율주행차량 운행과 다르게 매우 복잡하다. 이를 위해서는 항만내 특성을 반영한 실시간 위치, 속도 등에 대한 정확한 인식이 중요한 요소이다. 이를 위해서 센서융합과 V2X기반의 복합적인 항만용 실시간 로컬 동적지도 (Local Dynamic Map) 생성 및 V2X기반의 협력측위를 통하여서 기존의 독립적인 자율주행차량의 위치 인식보다 더 개선된 고정밀 위치 인식 정보추출이 필요하다. 본 연구에서는 복합적인 항만용 동적지도 생성관리시스템의 설계 방안 및 협력측위 기술 적용 방안을 제시하고 이를 활용한 항만 구역내 자율주행차량 및 모든 화물 이송장비들의 실시간 위치 인식뿐만 아니라 이동체의 사전 충돌예측 및 비상정지 안전 제어 가능한 V2X 기반의 인텔리젼스 한 3차원 관제시스템 설계 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 센서네트워크 환경에 설치된 전력선통신 기반 영상 송수신 장치의 영상정보를 수신하는 기능과, CSS기반 SDS-TWR Ranging을 지원하는 센서모듈로부터 거리정보를 수신하여 제안하는 위치인식 알고리즘을 적용시키고 이동노드의 위치정보를 보여주는 모니터링 기능을 개발하였다. 전력선통신 기반 영상 송수신 장치는 장소의 제약 없이 전기 플러그가 있는 곳이면 사용이 가능한 장점이 있고, 주변의 상황을 확인하기 어려운 센서모듈의 단점을 보완하였다. 그리고 제안한 위치인식 보정 알고리즘은 SDS-TWR의 위치인식 오차 116.8cm를 80.5cm로 위치인식의 성능을 향상시켰으며, 대부분의 위치인식 오차가 1m 내외로 보정함을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 모니터링 기능은 센서 네트워크 및 다양한 환경에서 적용이 가능하여 위치인식 시스템의 서비스 품질의 향상에 도움을 줄 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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