WiFi Fingerprinting기술의 측위 정확도에 가장 큰 영향을 주는 요인은 수신되는 신호세기(RSS)의 안정성이다. 하지만 실내 환경의 높은 복잡도로 인해 같은 위치에서도 RSS가 시간에 따라 변화하며 불안정하다. 이러한 RSS variance 문제를 해결 하기위한 다양한 연구들이 수행되었다. 하지만 기존 연구들의 경우 시스템의 복잡도가 증가하며, RSS가 급격히 변하는 경우에는 측위 성능을 보장 할 수 없다. 본 논문에서는 특수한 구조를 갖는 Neural Network설계하고 이에 최적화된 입력 Feature고안하며 이를 통해 급격한 RSS 변화에서도 성능을 보장하는 WiFi Fingerprinting 알고리즘 제안한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘을 동일한 조건에서 시뮬레이션을 통해 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 급격한 RSS 변화에서 상대적으로 높은 측위 정확도 보여줌을 확인 할 수 있었다.
무선 근거리 통신망 환경의 측위 전략은 정확도는 떨어지지만 측위를 위한 특수 장비가 필요 없다는 점에서 매력이 있다. 본 논문은 무선 근거리 통신망 환경에서 옥내 이동 물체의 제적을 의사 결정 트리기법을 이용한 측위 방법으로 측정하고, 측정치가 실제 궤적과 다르지 않음을 통계적으로 검정함으로써 이렇게 얻은 궤적을 실제 응용 시스템 개발에 사용하여도 좋다는 이론적 근거를 제공한다.
위치기반 서비스(LBS : Local Based Service)는 단연 GPS가 그 중심이라 할 수 있다. 그러나 실외가 아닌 실내에서의 측위는 GPS신호가 도달할 수 없고, 또한 기존에 연구 중인 실내측위 기술들은 여러 가지 문제점을 갖고 있다. 따라서 다양한 서비스가 구현 가능한 ZigBee 기반의 USN내에서 기존의 다양한 센서들이 구동되면서 ZigBee 노드 간의 신호의 세기인 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 활용한 위치측위시스템을 구현한다. 또한 기존의 RSSI를 활용한 실내측위의 문제점들을 보완하기 위하여 신경회로망을 이용한 위측측위 알고리즘을 제안하여 보다 정확하고 안정적인 위치정보 시스템을 구현한다. 따라서 실내위치측위가 필요한 다양한 공공장소에 적합한 위치기반 서비스가 도입될 수 있는 가능성을 제시한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)을 이용한 실내 위치 인식 기술은 주요한 연구 분야이며 산업에 미치는 영향이 매우 크다. 좁은 복도 환경에서는 삼변측위를 이용하지 않고 이변측위만 이용하더라도 Mobile Node의 위치 측정이 가능하다. 하지만 이변측위를 이용할 경우 Reference Node 사이의 간격이 멀어 질수록 Mobile Node의 위치 정보 수신율이 떨어져 Mobile Node의 위치를 표시할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 관성센서 및 초음파 센서를 이용하여 위치 정보의 수신이 이루어지지 않는 상황에서도 Mobile Node의 위치를 표시할 수 있게 구성하고 실험을 통하여 검증하였다.
최근 IT분야의 눈부신 발전으로 Web 3.0의 시대를 맞아 유비쿼터스 시대에 점점 다가가고 있다. 그리하여, 일반 이용자도 전문 기술자들의 지식을 인터넷이나 스마트 폰과 같은 통신매체를 통해 쉽게 습득 할 수 있게 되어, 측량과 같은 전문적인 분야도 일반 사용자가 원할 때는 언제, 어디서나 사용할 수 있도록 하기 위해 연구를 진행 하였다. 본 논문의 목적은 전파를 통해 언제, 어디서나, 누구나 지식을 요하지 않아도 정적, 동적 객체 위치 개념의 정보, 해석, 관리 등을 할 수 있는 무선 측위 네트워크를 구축하기 위해, 실내에 무선 네트워크 망을 구성하여, 1차원 또는 2차원, 장애물 투과성, 이동 객체 대상물의 측위를 통하여, U-Surveying을 위한 기초 실험을 하였다.
최근, 실내 환경에서 위치기반 서비스 응용에 대한 수요가 늘어남에 따라 비콘, 지자기, Wi-Fi 등을 사용한 실내측위 관련 연구가 활발히 연구되고 있다. 특히, BLE 비콘을 사용한 실내측위는 시스템 설치 및 유지보수의 용의성, 낮은 소비전력, 낮은 가격 등의 특징을 가지고 있으며, 이에 다양한 상용 실내측위 응용 분야에서 조명 받고 있다. 일반적으로, BLE 비콘 기반 실내측위는 단일 BLE 비콘과 해당 비콘의 전파 범위에 위치하는 단말기 사이의 송수신 전파의 세기 정보를 이용하여 절대 거리를 계산한다. 그러나, 기존 연구 방법으로는 BLE 비콘의 종류, 설치 환경에 따른 전파 감쇄 및 반사 등의 문제로 정확한 거리를 측정할 수 없다. 본 논문에서는 다중 비콘을 사용하여 각 비콘으로부터 얻은 수신세기 차이를 이용한 실내 공간 세그멘테이션 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험을 진행하였으며, 그 결과 임의로 설정한 $4m{\times}4m$ 정사각형 영역에서 내부와 외부를 구분할 수 있었다.
최근 인간의 지적 욕구 충족과 급속한 과학 기술의 발전으로 새로운 측위 시스템인 광역위성항법시스템(GNSS Global Navigation Satellite System)이 개발되었다 GPS로 대표되는 광역위성항법시스템은 저렴한 가격에 언제 어디서나 3차원 위치 정보를 제공할 수 있다. 위치정보 산업은 과거 군사적인 목적뿐만 아니라 민간 목적으로 폭넓게 사용되고 있다. 이는 차량 및 항공 항법, 토목 공사, GIS의 자료원, 텔레메틱스, 위치기반서비스 등에서 단순한 측위 시스템의 기능이 아닌 사회 기반 시설의 역할을 담당하고 있다. 미국에 의한 고의적 잡음은 해제되었지만, GPS의 독점과 의존은 절대적이다. 이에 본 연구에서는 순수 민간 목적으로 제작되고 서비스 할 예정인 차세대 GNSS인 유럽의 Galileo의 영향을 연구하기 위해 소프트웨어를 개발하였으며 이를 바탕으로 측위 기법별 분석을 통해 우리나라에 미치는 실질적인 영향을 분석하였다. 또한 위성수신고도각을 높게 설정하여 도심지와 같은 차폐환경에서 GPS 단독처리에 의한 방법보다 GPS/Galileo 결합 형태의 우수성을 입증하였다.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
본 논문은 통신 중계를 활용한 항법시스템에서 위치정확도 향상을 위한 측위 알고리즘을 제안한다. 중계 기반 항법시스템은 측위의 기준점이 되는 구성요소들이 한쪽 방향으로 분포하며 삼각측량법에 의해 위치가 계산되므로 시스템의 구조적 특성에 의한 수직오차가 수평오차에 비해 상대적으로 크게 발생한다. 제안하는 가상 기준점을 활용한 측위 알고리즘에서는 항법메시지로부터 송신한 기준국의 위치와 기 추정된 사용자의 위치를 기준으로 새로운 가상의 기준점을 생성하고 이를 활용해 사용자의 위치를 재추정한다. 가상의 기준점은 기 추정된 사용자의 위치로부터 거리가 가장 인접한 기준국을 선택함으로써 기하학적 요인에 의한 영향을 최소화하도록 하였다. 이를 통해 기준점들의 방향을 공중 및 지상으로 다원화함으로써 기하학적 요인에 의한 수직오차를 감소시켰으며, 기존 중계 기반의 항법시스템보다 정확한 위치추정이 가능하다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 사용자의 위치정확도가 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 기존 위성항법시스템의 경우 고가의 장비보유, 통신장애에 따른 이용의 제한 등의 단점을 보완할 수 있는 광역보정위성항법시스템인 위성기반보정시스템(SBAS: Satellite Based Augmentation System)의 하나인 OmniSTAR의 개요, 고정해에의 수렴시간(convergence time)을 분석한 결과, 동적모드(Dynamic mode)에서 약 39분, 정적모드(Static mode)에서 약 28분 소요되는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 높은 정확도를 요구하지 않는 위치기반서비스(LBS: Location Based Service) 분야, 모바일 측위분야, 공간정보산업분야에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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