한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.541-546
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2006
Zigbee를 이용한 실내 위치 측정 기법에서는 수신신호세기(RSSI) 측정치를 거리측정치로 활용하여 삼각측량법이나 DB 검색법을 이용하여 위치를 구한다. RSSI 측정치는 Zigbee 통신에서 기본적으로 제공하는 값으로 하드웨어 추가 없이 거리 측정에 사용할 수 있지만 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 초음파 센서를 장착하고 RF와 초음파의 속도차이를 이용하여 정확한 거리를 측정할 수 있다. 이렇게 구해진 거리를 이용하면 정확한 위치를 구할 수 있다. 이를 구현하는 방법으로 본 논문에서는 고정된 위치의 비컨들이 순차적으로 신호를 전송하여 노드의 위치를 구하는 경우 발생하는 비컨의 전송 스케줄, 추가 및 동기 유지의 어려움을 해결할 수 있도록 노드에서 신호를 전송하고 비컨에서 구한 거리를 다시 노드로 Zigbee 통신을 이용하여 전달하여 위치를 구하는 기법을 제시하였다. 추가로 본 논문에서는 비컨 수의 제약으로 위치를 구할 수 없는 경우에 초음파 측정치에 추가하여 RSSI 측정치를 동시에 이용하는 위치측정기법을 제시하고, 실제 정적, 동적 실험을 통하여 그 유용성을 보였다. 3개 이상의 초음파 신호가 수신되는 경우 cm 급의 정확도로 위치를 10Hz 이상으로 구할 수 있었으며, 2개 이하의 초음파 신호가 수신되는 경우에도 RSSI 측정치가 있으면 수십 cm 급의 정확도로 위치를 구할 수 있음을 확인하였다.
많은 사용자가 항상 휴대하는 스마트폰을 대상으로 실내에서의 위치 인식을 위한 기술 개발이 매우 활발하다. 특히 음향 신호를 이용한 TDOA 방식의 위치 측정 시스템도 많이 연구되고 있는데, 이 방식은 스마트폰의 스피커와 음향 신호를 수신하기 위한 위치 측정 장치에 설치된 마이크들 사이의 거리를 측정하고 관련 쌍곡선 수식을 계산하여 스마트폰의 위치를 추정하는 것이다. 그러나 스피커와 각 마이크 사이의 거리를 측정하는 것에 항상 오차가 있고, 게다가 위치 측정 장치에 설치된 음향 센서인 마이크의 설치 위치 오차에 따라서 위치 측정 오차가 매우 크게 발생한다. 본 논문에서는 3차원 TDOA 위치 측정 시스템에서 음향 센서의 위치 오차에 따른 위치 측정 오차가 PDOP 시뮬레이션과 실험으로 분석되었다.
본 연구에서는 동기 구동형 이동 로봇의 제어를 위한 운동 방정식, 주어진 지도 내의 목표 지점으로의 최적 경로 생성과 경로 추적을 위한 경로 계획, 그리고 이동 로봇의 위치를 측정하기 위한 균등 군집 몬테카를로 위치 측정 기법을 제안하였다. 이동 로봇의 위치 측정 실험을 통해 총 73회 반복된 위치 측정에서 기존의 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도가 12.8ms로 측정된 반면, 균등 군집 관리 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도는 9.3ms로 측정되었다. 또한 기존의 몬테카를로 위치 측정 기법이 위치 측정에 실패하는 동일 환경에서 균등 군집 몬테카를로 기법은 올바른 일치 측정의 결과를 보임을 확인하였다.
무선센서네트워크에서 많은 응용 프로그램들이 센서노드들의 위치 정보를 기반하기 때문에 센서노드에 대한 위치 측정은 매우 중요하다. 본 논문은 위치 정보를 알고 있는 소수의 앵커노드들을 사용하여 위치 측정 정확도를 높이고 주어진 위치 정보 메시지의 교환 비용을 줄이는 분산 위치 측정 기법인 Low-cost Localization using 2-hop Distance Anchors (LLTA)를 제안한다. LLTA는 높은 위치 측정 정확도를 위해 각각의 센서노드로부터 2 홉 거리 이내의 센서노드들의 위치 정보를 모으는 2-홉플러딩을 사용한다. 또한 2-홉 플러딩을 통해 얻은 위치 정보를 이용하여 센서노드가 위치할 수 있는 지역을 계산한 후 그리드 스캔 알고리즘을 사용하여 센서노드의 더 정확한 위치를 계산한다. 시뮬레이션 결과를 통해 LLTA가 기존의 위치 측정 기법들보다 위치 측정 정확도가 더 높고, 위치 정보 전달 비용이 더 낮음을 보인다.
본 논문은 UKF(uncented Kalman filter)를 이용한 이동체의 위치측정 정밀도 향상에 관한 연구이다. 기존에 사용된 위치측정 기술로는 유선과 마그네틱 유동 방식들이 있다. 하지만 이러한 방식들은 높은 유지 보수비용으로 인해 최근에는 레이저 내비게이션이 많이 이용되고 있다. 하지만 레이저 내비게이션은 헤더가 회전 하면서 반사체를 인식하여 위치를 계산하는 구조로써, 응답속도가 느리고 주행 속도에 따라 정밀도가 크게 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 느린 응답속도와 위치측정 오차를 해결하기 위해서 UKF를 이용한 센서융합 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험은 차축구동 방식의 지게차를 이용하여 레이저 내비게이션의 위치측정 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 레이저 내비게이션에 의해 계측된 위치측정 데이터보다 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
스마트폰에서 음향 신호를 이용하여 실내에서의 절대 위치를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 여러개의 위치 측정 장치들이 연속으로 자신의 위치를 측정하는 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템도 제안되었다. 이 경우에는 측정된 상대 위치의 오차가 축적되어 홉 수가 커짐에 따라 지속적으로 증가하게 되므로 실내 위치 측정 시스템을 설계할 때에 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 연속적으로 설치된 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템에서 절대 위치 오차를 분석하였으며, 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 분석 결과를 보면 축적된 측정 오차가 멀티 홉 수에 따라 거의 선형적으로 증가함을 확인할 수 있다.
최근 유비쿼터스 사회로 진화해 가면서 위치정보의 중요성이 높아짐에 따라 실외를 대상으로 하는 서비스 뿐 아니라 실내를 중심으로 하는 위치기반서비스에 관심이 집중되고 있다. 실내에서 사용자나 사물의 위치를 정확히 파악하기 위한 기술이 요구됨에 따라 다양한 측정수단과 방식으로 연구가 진행되고 있다. 특히, 실내에 설치된 AP를 활용하는 것이 가능하여 무선 랜 환경을 이용한 연구가 주로 진행되고 있지만, 기존의 연구는 주로 정해진 환경이나 전용AP를 활용하고 있어 위치측정 장소의 변경 등 환경적 요인이 변경되면 시스템을 재구축해야 하는 경우가 발생하고, 기존의 AP를 활용하기에는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특정한 위치측정 장소에 의존하지 않고 이미 실내에 설치된 AP를 활용하기 위한 방안을 제시하여 사용자의 위치를 효과적으로 측정하고 모니터링하기 위한 실내위치측정시스템의 구축절차, 고려해야할 사항 및 위치측정방법에 관하여 연구를 진행한다. 본 연구결과를 활용할 경우, 무선 랜 환경을 효과적으로 활용한 실내위치측정시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다.
유량측정은 측정방법에 따라 측정위치가 변동된다. 도섭법은 관측자가 직접 하천을 횡단하며 측정하는 방법이며 수심이 얕은 경우 가능하다. 보트법의 경우 상대적으로 공간적 제약을 덜 받으며 교량법의 경우 이용 가능한 교량이 있어야 한다. 따라서 교량법은 현장여건에 따라 관측소와 멀리 떨어져 있는 경우가 있으며 이 경우 측정된 유량을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 개발한다면 그 정확도가 떨어질 수 있다. 미국지질조사국(USGS)에서는 관측소와 측정위치가 멀리 떨어진 경우 측정된 유량을 보정하도록 규정하고 있다. 우리나라의 경우 유량 보정을 실시하지 않는 것으로 파악되었다. 하지만 이는 수위-유량관계곡선식, 특히 외삽부분에서 큰 오류를 유발할 수도 있어 신중할 필요가 있다. 본 연구에서는 수위관측소와 측정위치가 현저하게 먼 경우 유량 보정방법을 살펴보고 실측유량과 보정유량의 차이를 확인하였다. 대상지점인 낙동강 유역의 안동시(운산리) 지점은 홍수측정위치와 수위관측소 위치가 약 1.7km 이격되어 있으며, 2020년 측정성과(부자)를 이용하여 이를 보정하고 그 차이를 확인하였다. 보정결과 실측유량과 보정유량이 최고 5.0%, 평균 3.7% 차이를 보이는 것으로 확인되었다. 안동시(운산리)지점은 2020년 측정 최고수위가 3.35m이며, 이는 평수위에서 약 2.00m 가량 상승한 것으로 최고 홍수위로 보기는 어렵다. 즉 이보다 더 큰 홍수 사상이 발생하여 수위가 더 상승한다면 실측유량과 보정유량의 차이는 더 커질 것으로 예상된다. 또한 수위관측소와 측정위치가 이격된 경우 측정된 성과가 루프(Loop) 형태를 보일 수 있어 보정이 필요한 것으로 판단된다.
고배율 렌즈를 장착한 3차원 비접촉 측정 장비에서 컴퓨터 비전을 이용한 정밀도 높은 형상의 측정을 위해서는 선명한 영상 획득을 위한 정확한 초점 위치 결정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 정초점 위치를 찾기 위하여 수동형 초점 조절 방법을 사용한다. 각각의 렌즈 위치에서의 입력 영상에 대해 초점 위치 추적의 척도가 되는 초점값을 변형된 LoG 방법을 이용하여 측정하고, 측정된 초점값들의 렌즈 위치에 따른 분포 곡선에 대한 가우시안 정합을 적용한 정초점 위치 검색을 통해 최적의 초점 위치를 결정하는 기법을 제안한다.
실내 환경에서 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하기 위해서는 실내에서 UAV의 위치 계산 방법이 요구된다. 실내 환경 내에서 위치를 측정하기 위해 블루투스 기반의 비콘(Beacon)과 세 개 이상의 AP(Access Point)를 활용하여 개선된 삼변측량법으로 위치를 계산한다. 개선된 삼변측량법을 활용하여 UAV의 위치를 계산하는 과정에서 AP에서 측정한 비콘의 거리 오차로 인해 개선된 삼변측량법으로 계산한 UAV의 위치에 대한 문제가 발생한다. 이 논문에서는 위치를 계산하는 과정에서 개선된 삼변측량법을 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실내에서 제안한 방법을 활용하여 위치 측정한 결과와 기존의 삼변측량법을 활용하여 위치 측정한 결과를 비교하여 검증한다. 제안한 방법을 이용하여 기존의 삼변측량법을 68.67%의 위치를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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