센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
선행 연구에서, 성격 데이터를 이용하여 대상이 되는 인간의 이동 패턴을 예측하는 모델을 만들었다. 이번에는 인간의 위치 데이터 정보를 이용하여 그 인간의 성격을 예측하는 모델을 제시할 것 이다. 인간의 위치 데이터에 따른 성격 데이터를 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용했다.
최근 이동 객체의 위치 데이터를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이터가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이터 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 인덱싱을 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이터를 효과적으로 갱신하면서 현재 데이터와 과거 데이터의 인덱싱을 지원하는 색인 구조로 3DR-tree 기법을 활용하여 색인시 노드간의 겹침을 보완하고 사장 공간을 줄이는 Rend 3DR-tree 기법을 제안한다.
무선 환경에서 데이터 통신을 원하는 사용자의 요구는 점차 증가하고 있다. 현재까지 셀룰러 환경은 음성통신을 위해 주로 이용되어 왔으나 앞으로 주파수 대역폭을 높여 데이터 통신을 용이하게 할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 위해 인포스테이션 개념이 도입되었고, 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터는 인포스테이션 환경을 기반으로 관리 할 수 있다. 인포스테이션에서 기존의 프리페칭 기법은 많은 양의 데이터를 이동 클라이언트에게 전송할 수 있었지만, 실제 사용자의 기호에 맞는 질의가 분석되어 제공하는데는 어려움이 있나. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터와 세만틱 서술(semantic description)을 인포스테이션을 통해 프리페칭하는 기법으로 세만틱 프리페칭(semantic prefetching)을 제안한다. 또한, 인포스테이션을 통한 위치종속 데이터의 세막틱 프리페칭 기법과 이동 사용자가 필요로 하는 데이터를 관리할 수 있는 새로운 캐쉬 관리 기법을 제시한다. 본 논문은 세만틱 프리페칭 기법과 새로운 캐쉬관리기법을 통해 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터에 대한 캐쉬 적중률을 향상시키고 적절한 캐쉬 교체를 가능하게 한다.
사용자는 스마트폰의 대중화로 인해 다양하고 편리한 서비스를 쉽게 제공 받을 수 있다. 위치 정보 서비스를 사용하기 위해 GPS 모듈을 이용하는데 이는 전력 소모가 매우 크다. 다수의 GPS 모듈이 있는 그룹 상황에서 그룹의 헤더를 정하고 헤더의 위치 정보 데이터를 공유하는 방법을 이용하여 전력 소모 문제를 해결한다. 이를 위해 클라우드 기반 GPS 데이터 Sharing 시스템을 제안한다. 사전에 사회 관계 그룹을 등록하고 그룹원들의 위치 정보 데이터를 수신하고 거리/방위각/속도를 기준으로 그룹 상황을 감지한다. 그룹 상황 감지를 위해 Depth First Search(DFS) 알고리즘을 사용한다. 생성된 그룹에서 배터리 잔여량이 제일 많은 그룹원을 헤더로 정한다. 헤더의 배터리 잔여량에 따라 위치 정보 데이터 수집 횟수를 적응적으로 적용한다. 시스템을 적용한다면 그룹 상황에서의 그룹원의 전력 감소 효과와 더불어 대중 교통의 위치 데이터 공공화가 된다면 사용자의 위치 정보 데이터 대신 대중 교통의 데이터를 대신할 수 있고 사회 관계 그룹원들 간의 관계를 수치화 할 수 있을 것이다.
최근 위치 기반 서비스의 활용이 높아졌으며 특히 Wifi를 사용한 위치 측위 기술의 발달로 실내위치 인식 서비스가 증가했다. 따라서 본 논문에서는 실내 공간 활용 증대를 위하여 실내 공간에서의 위치 측정 데이터를 수집해 분석하는 시스템을 제안하였다. 위치 측정을 위해 Wifi기반 Fingerprinting 기술을 통해 라디오 맵을 구축하였으며 이를 통해 실제 교내 도서관의 위치 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 도서관 이용 빈도가 높은 시간과 장소를 기준으로 이루어졌으며 시간과 장소간의 상관관계를 확인하였다.
이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간도메인에 따라 과거궤적에 대한 색인과 현재 및 미래위치색인 등으로 구분된다. 그러나 실 세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래위치를 모두 필요로 하는 경우가 많기 때문에 각 시간도메인 별로 두 개의 색인을 유지해야 하며 이 방법은 불필요한 비용을 필요로 한다. 따라서 과거, 현재, 미래에 대한 위치 데이터를 통합하여 불필요한 비용을 줄인 새로운 색인을 개발할 필요가 있다. 이 논문에서는 이동체의 과거궤적과 현재 및 미래위치데이터를 추상데이터 타입으로써 통합한 새로운 색인을 제안한다.
LBS의 주요 기술 구성요소에는 무선측위기술 또는 위치결정기술, LBS 핵심기반 기술 및 LBS 응용기반 기술 등이 있다. 이 논문에서는 LBS의 주요기술 구성요소 중 핵심기반기술인 위치 데이터 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 LBS 응용인터페이스, 응용서비스 질의처리기, 이동객체 위치추정기, 위치정보 관리기, 실시간 데이터 수신기, 위치정보 데이터베이스로 구성된다. 데이터베이스 관리 기술을 활용하여 이동객체의 위치변화 정보를 효율적으로 관리하고 이와 관련된 유용한 정보를 LBS 사용자에게 제공하며, 기존의 상용 데이터베이스에서 처리할 수 없는 이동객체의 연속적인 위치정보를 처리하는 연산 및 위치추정 기능을 지원한다. 실시간 환경에서 발생되는 위치정보의 결손을 보완하는 위치정보 트리거링을 토대로 기존의 위치 정보 관리 시스템이 갖는 문제점을 보완한다. 제안한 위치 데이터 관리 시스템의 응용을 위해 산불관리 응용서비스에 적용한 결과를 보인다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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