현재 위치결정기술에 주로 사용되고 있는 매체는 RF이다. 그러나 RF를 사용한 위치결정기술은 GPS나 실외의 LOS 상황에서 주로 이용되고 있다. 왜냐하면 실내에서는 다중경로 해상도가 좋지 않아 정확한 위치 값을 계산해 내기가 힘들기 때문이다. UWB는 다중경로 해상도가 높고 장애물 투과율이 좋은 실내 측위에 적합한 매체이며 현재 UWB 통신 및 위치측정에 사용하고자 하는 표준화가 IEEE 802.15 위원회에서 진행 중이다. 그러나 UWB를 이용한 실내 측위 알고리즘의 연구나 개발은 아직 미비하다. 본 논문에서는 실내 측위에서 UWB의 장점을 극대화 할 수 있는 TDOA 알고리즘 중 대표적인 두 가지 알고리즘을 분석하고 이를 UWB 실내 측위에 이용할 때 얼마나 정확한 위치를 추정할 수 있는지를 시뮬레이션을 통해 분석한다. 또한 UWB 채널모델을 분석하고 오차요소를 시뮬레이션에 적용하여 그 결과를 비교분석하며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 실내 측위를 위한 UWB의 가능성 및 적합한 알고리즘을 제안한다.
GPS의 민간수요에 따른 응용분야가 날로 증가함에 따라 중저가 GPS 수신기를 이용한 실시간 정밀측위 기술의 필요성이 점차 부각되고 있다. 이에 한국천문연구원은 iRTK 기법을 이용한 준 실시간 정밀측위 시스템을 개발한 바 있다. 반송파 위상데이터를 이용한 정밀측위는 모호수를 결정해야하는 어려움이 있고 특히 짧은 시간 내에 정확한 모호수를 찾는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 한국천문연구원이 개발한 iRTK시스템의 자료처리능력을 향상시키기 위한 것으로 실시간 모호수 결정 알고리즘 개발에 중점을 두었다. 이를 위해 2003년 7월부터 9월 사이에 실험이 이루어졌고 중저가 GPS 수신기를 이용해 측정한 데이터를 모호수 결정 알고리즘으로 구한 값과 이미 알고 있는 정밀좌표 값을 비교 분석하였다. 새로운 모호수 결정 알고리즘을 이용해 구한 결과 값이 기존의 iRTK시스템 결과보다 정밀하고 안정적으로 산출됨을 알 수 있었다. 개선된 모호수 결정 알고리즘은 iRTK시스템의 준 실시간 자료처리부분에 적용할 수 있도록 보완할 것이다.
본 논문은 균등거리비율의 측위좌표를 이용한 무선측위 오차 보정 알고리즘인 CADE(Compensation Algorithm using Determination Coordinator Value of Equivalent Distance Rate)를 제안하고, 실험을 통해 무선측위 정확도 성능을 분석하였다. 실험 결과, CADE는 4개의 비컨노드(Beacon Node) 영역내와 영역외에서 각각 37.5%, 69.8% 정도 무선측위 정확도 성능을 향상시켰다. 그리고 CADE는 2m 이상의 무선측위 오차를 보정하는 성능이 약 76.3%로 매우 우수하였다. 또한 CADE는 4개의 비컨노드 영역외에서도 보정성능이 우수함에 따라 4개 비컨노드의 설치만으로 넓은 범위의 무선측위 시스템 구현이 가능함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, 제안하는 CADE는 SDS-TWR을 이용한 무선측위 시스템의 성능향상에 매우 유용하다.
휴대용 단말에 간편하게 구현 가능하도록 GPS의 코드의사거리 관측치 기반의 정밀단독측위(PPP; Precise Point Positioning) 알고리즘을 개발하고 그 성능을 검증하였다. PPP에 필요한 기본 모델로 그룹 딜레이, 상대성 효과, 위성안테나 위상중심오프셋 보정모델을 적용하였다. 위성 궤도와 시계오차는 IGS(International GNSS Service) 공식 산출물에 최적의 알고리즘을 통해 보간하고, 대류권과 전리층 오차는 각각 과학기술용 GPS 자료처리 소프트웨어로 산출한 참값과 GIM(Global Ionosphere Model)을 사상함수를 적용해 시선방향 오차로 변환해 적용하였다. 개발된 알고리즘을 4일간 테스트한 결과 수평오차는 0.8~1.6m, 수직오차는 1.6~2.2m 수준으로 나타났다. 이는 DGPS 측위결과와 유사한 성능으로 향후 PPP 알고리즘의 추가개선이 이루어질 경우 다양한 측량 및 위치기반서비스 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.
GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
현재 측위에 대한 측정 대상이 점점 작아지면서, 그에 따른 정확도 까지 높아지고 있다. 실내 측위에 관한 기술은 대표적으로 단말기의 수신신호의 세기방식인 RSS(Received Signal Strength), 수신신호의 도달시간 방식 TOA(Time of Arrival), 수신 신호의 도달 시간차 방식 TDOA(Time Difference of Arrival), 수신신호의 입사각 방식인 AOA(Angle of Arrival) 등 여러 가지 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 특수 장비를 사용하지 않고, 무선 네트워크 기반의 실내 측위 중에 정확도가 높은 Fingerprinting 방법을 택하였다. WLAN 기반 실내측위에 가장 많이 사용되는 KNN은 k개의 이웃수와 RP의 수에 따라 민감하다. 본 논문에서는 KNN 성능을 향상 시키기 위해 SVM 이용하여 SNR 데이터를 군집화를 적용한 KNN과 SVM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 SVM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과 위치 오차가 2m이내에 KNN/SVM 혼합 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
본 논문은 지도정보를 이용하여 옥내측위 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 다양한 옥내측위 관련 연구 결과가 소개되었으나, 지금까지 발표되고 진행되는 연구는 측위의 정확도를 제고하는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나 정확도를 아무리 제고하여도 오차를 완전히 제거하기는 불가능하다. 따라서 본 연구는 지도정보를 이용하여 옥내측위 결과를 보정하는 방법을 제안하는 것이다. GPS로 예측한 자동차 궤적을 보정하는 방법으로 map-matching 방법이 널리 연구되었다. 제안하는 방법은 두 선분이 교차하는지 검사하는 함수를 이용하여, 이동단말기가 장애물을 통과하여 움직이는 상황을 나타내는 측위 결과를 실시간으로 즉시 보정한다는 점에서 map-matching 방법과 다르다. 제안하는 실시간 보정 방법은 기존의 map-matching 방법과 함께 측위의 정확도를 제고하기 위하여 사용될 수 있다.
위치기반 서비스(LBS: Location Based Service)는 사용자의 현재 위치를 파악하여, 사용자의 위치를 고려한 유용한 정보를 제공하는 서비스를 일컫는다. 위치기반 서비스에는 디렉토리 서비스, 게이트웨이 서비스, 유틸리티 서비스, 표현 서비스, 경로 서비스 등이 있는데, 이러한 서비스를 개발하려면 필수적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 본 논문에서는 옥내 무선근거리통신망 환경에서 Fingerprint 방식으로 의사결정트리를 이용한 옥내 측위 방법을 소개한다. 또한 이 측위 방법으로 실험 데이터를 수집하고, 이를 이용한 이동 패턴 정보 추출에 대하여 살펴본다. 실험을 위해 의사결정트리를 생성하는 알고리즘과 현재 위치를 판정하는 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘을 적용한 옥내 측위 프로그램을 이용한다.
LED 기술의 급속한 발전으로 LED를 이용한 다양한 응용서비스 연구가 진행되고 있는데, 그 중 실내 측위 기술은 최근 가장 많은 관심을 받고 있는 연구 분야이다. 특히 가시광 무선 통신 기반의 실내 측위 기법 연구는 삼각 측량 기술을 접목하여 높은 측위 정확도를 제시하였는데, 기존 연구의 경우 LED 패널의 ID를 고정적으로 운용하고, 파일럿 신호 전송 시 별도의 ID 정보를 송신하는 구조를 가지고 있다. 따라서 LED 조명 장치 설계 시 ID 정보를 고려한 배치가 요구되기 때문에 인프라 구축의 복잡성을 가중시킨다. 이에 본 논문에서는 별도의 ID 전송 없이 VLC-TDoA 기반 실내 측위가 가능한 개선된 측위 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 컴퓨터 모의실험을 수행하였고, 그 결과 $5{\times}5{\times}3m^3$의 실험 공간에서 약 3.6cm의 평균 측위 오차가 나타남을 확인하였다.
최근 스마트 폰과 같은 무선 모바일 기기 사용량의 증가 때문에 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)에 대한 연구가 활발히 증가하고 있다. 실외 위치 측위는 무선 모바일 기기에 내장된 GPS를 이용할 수 있다. 하지만 일반 건물보다 규모가 큰 대형 크루즈선의 실내 같은 곳에서는 GPS 사용이 불가능하므로 실내 환경에 적합한 위치 측위 방식을 고려하여야 한다. Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 실내의 여러 곳에 설치 되어 있어서 추가로 Wi-Fi의 설치과정을 거치지 않아도 되고, 다른 무선 센서 기기와 비교하면 비교적 싼 가격을 가진다. 본 논문에서는 Wi-Fi의 신호를 이용하여 실내에서 의미 있는 공간을 인지하는 베이지안 알고리즘을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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