Beacon은 주로 선박이나 항공기 등의 위치 확인이나 운행 상의 안전을 돕기 위해 사용하는 신호장치이다. 최근 IT 분야에서는 BLE(Bluetooth Low Energy) 기반 Beacon을 이용함으로써 적은 에너지로도 수개월 이상 동작이 가능해졌으며 BLE Beacon을 이용한 위치기반의 서비스 및 기술이 연구되고 있다. 하지만 Beacon 단독으로, 위치 측위 시 오차율이 높아 정확한 위치를 측정할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 스마트폰 기반의 WiFi와 Beacon을 결합하여 실내 위치 측위 알고리즘을 사용하고 위치 측위 값의 오차율을 줄일 수 있도록 제안한다.
본 연구는 관성의 변화에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 피드포워드 적응 위치제어기는 PI 위치제어기에 피드포워드와 기준모델 적응제어기를 추가한 구조를 가진다. 제어기의 특징은 과도상태에서 적응제어기가 위치오차와 기준모델의 속도 정보를 이용하여 피드포워드 이득을 조정한다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 개선시킨다. 위치 오차에 속도의 정보를 받아들여 기존의 Pl 위치제어 및 기준모델 적응제어에 비하여 속응성이 우수하다. 그리고, 적응제어기에 규준화 함수를 사용하여 입력크기에 대해 출력신호가 일정한 응답특성을 가지도록 하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기 동작의 타당성을 보였다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
현재 우리나라에서는 국가 기본도를 비롯하여 여러 축척의 수치지도가 제작되어있다. 그러나 현재의 수치지도는 항공사진측량 또는 위성영상을 이용하여 신규제작이나 수정․갱신이 이루어지고 있지만, 수시로 변화하는 지형. 지물에 대한 즉각적인 수정이나 갱신을 항기에는 많은 어려움이 있다. 이에 따른 대안으로 GPS 측위방법을 이용하여 수치지도 수정 갱신에 요구하는 측위 정확도를 제시와 사용자 편의를 제공하고자 한다. 그러나 정확한 위치를 GPS만을 가지고 획득하는 것은 GPS가 받는 위성신호 오차 주위 환경의 영향으로 그 위치 오차가 상당히 크게 발생할 수 있다. 약 20,183km 상의 고도 위에 있는 위성에서 받는 위치신호 덕분에 기존 방법의 가장 큰 문제점이었던 누적오차를 줄이기는 하였지만, 높은 빌딩들 사이, 나무가 너무 울창한 숲 등과 같은 위성에서 위치 신호를 받지 못하는 지역이 발생하게 된다. 또한 GPS 위성의 GDOP(Geometry Dilution of Precision)이나 주기적으로 바뀌는 위성궤도 때문에 위치를 연산하는데 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점의 해결 및 정확한 위치결정을 위해서는 DGPS (Differential GPS)가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 여러 정확성을 향상시키길 위해 DGPS 방법 중 가장 편리한 방법인 해상위치결정용 Radio Beacon 수신기를 적용함으로써, 차량항법의 정확도를 향상시키고, 각종 측량에 응용하여 광범위한 지역을 신속히 측량할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 여러 DGPS 방법 중 비교적 저렴하고 단독으로 측량이 가능한 Beacon GPS를 이용하여 신속한 수치지도 수정 및 갱신 작업 방안을 제시 하고자 한다.
무선 센서 네트워크(WSNs)에서는 수많은 센서들이 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치된다. 이러한 환경에서, 센서들의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용함으로써 무선 센서 네트워크를 다양한 응용서비스에 이용할 수 있다. 지금까지는 센서 노드의 위치를 측정하는 방법으로 신호의 도착시간차(time-of-arrival, TOA)에 기반을 둔 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다. 그러나 TOA방법에서는 두 노드간에 clock skew나 clock drift가 생기면 거리오차가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 주기적인 시간동기화 기법들이 제시되었는데, 이러한 방법에서는 거리오차를 줄일 수 있지만 시간동기화에 따른 overhead가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 clock skew가 발생하는 상황에서도 거리와 위치 정확도를 높일 수 있는 신호의 다중 왕복시간차(multiple round-trip times of arrival, RTOA)에 기반한 위치 측정 방법을 제안한다. 실험 결과, RTOA가 기존의 TOA방법보다 최대 93%의 위치 정확도 향상을 보였다.
본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 위성항법 기반의 위치 정보를 이용하여 주행하는 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 안전성을 향상시키기 위한 항법 시스템을 구성하고 성능 시험을 수행하였다. 이를 위해 위성항법 신호에 급격한 오차를 감지하고 위성항법 신호가 단절된 경우에도 연속적인 주행이 가능하도록 DR(Dead Reckoning) 항법 시스템을 구성하였다. 주행 시험 결과 0.15m이상의 위성항법 오차를 감지할 수 있었으며 8초의 위성항법 신호 단절에서 약 1.5m 이내의 오차로 안정적인 주행을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 시각 자극, 청각 자극, 시청각 자극을 이용하여 인간의 공간인지 능력과 감각-운동 협응 정도를 분석하였다. 피험자는 과거에 시력과 청력장애를 경험하지 않은 20대의 정상성인 남녀 각각 10명을 대상으로 하였다. 분석을 위해 EOG, EMG등의 생체신호와 3차원 좌표추적장치(FASTRAK)를 이용하여 지시운동시 손가락의 위치좌표를 검출하였다. 그 결과 시청각 자극에서 가장 작은 인식오차를 보였고 공간인지에 있어서 시각이 청각보다 주도적인 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 무선센서네트워크(WSN) 및 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 건물 내에서의 소방대원의 조난을 감지하고 무선으로 조난신호를 보냄으로써 근처 동료 소방대원이 수신신호세기(RSSI)를 통해 조난신호의 송신방향을 읽고 위치를 추적하는 시스템을 제안하였다. 또한, 제안된 시스템을 이용한 실험에서 이론값과 실험값의 오차가 작기 때문에 RSSI를 통한 위치추적이 가능하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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