본 연구는 자동차가 갑자기 고장이 나거나 사고가 났을 때 스마트폰 어플리케이션을 이용해 현 사고지점 위치정보를 사용자에 의해 서버에 전송하고, 휴대폰에 내장된 GPS 모듈 및 Bluetooth를 이용하여 삼각대에 부착된 Bluetooth와 연결하여 자동으로 서버에서 현 사고지점 위치정보를 받아들여 분석할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 서버에는 사용자에 의해 등록되어진 현 사고지점의 위치정보, 사고다발지역을 분석하고 관리하는 시스템을 구축한다. 이 시스템을 활용하면 운행 중 사고지점의 정보를 실시간으로 활용할 수 있어 2차 사고에 대한 예방 및 최적의 운행정보를 감지할 수 있다.
폐기물의 처리과정을 발생부터 최종 처리까지 처리경로를 확인하여 적정하고 투명한 처리를 도모하기 위해 폐기물의 배출에서부터 최종처리까지의 과정을 실시간 확인할 수 있는 Web 기반의 폐기물 적법처리 입증정보시스템을 구축하였다. 그러나 위치적으로 고정적인 폐기물 배출자 및 처리자와는 달리 양자간에 움직이며 폐기물을 실질적으로 이동하는 폐기물 운반차량의 관리에 대한 한계가 제기되고 있다. 이러한 폐기물 운반차량의 부실관리는 운반차량의 불법적인 투기 및 부실운반 사례로 이어져, 폐기물의 방치로 인한 환경오염을 초래하게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 국내의 실정에 맞는 GPS를 이용한 위치추적시스템을 구축하여 폐기물운반차량관리를 할 수 있는 시스템구축의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국내 도로데이터 구축현황, 시스템 구축방법 등 국내 실정에 맞는 폐기물 운반차량 위치추적시스템 구축에 대한 방법에 대한 연구를 수행하였다.
데이터 베이스에 저장된 사용자의 위치, 성격정보를 자동으로 받아서 머신러닝으로 회귀분석하여 방문 장소에 대한 선호도를 예측한다. 사람의 성격 요소로는 BFF 와 다른 기본 요소들을 사용하였다. 이를 위하여 자동화된 시스템을 구성하였고 위치 방문 선호도를 예측하기 위한 머신러닝 기법으로는 앙상블기법을 사용하였다. 예측 결과는 장소 카테고리별로 방문 선호도가 나타나고 이를 사용자 별로 나누어 저장할 예정이다. 데이터의 양이 많아지면서 나타나는 문제들을 해결하여 향후 연구에 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 실내 환경에서의 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 중요해지고 있다. 따라서 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 추적하고, 이로 인해 생성된 위치데이터를 활용한 색인 알고리즘을 통해 이동 객체의 궤적을 트리에 저장, 색인하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법을 통해 실내 환경에서의 위치 데이터를 생성한 후, Kalman Filter를 사용하여 오차를 보정한다. 보정된 최종 위치 데이터를 기존에 연구된 HR 트리의 성능을 개선한 EHR-트리에 저장하여 이동객체의 위치를 색인 한다. 이를 통해 실내 환경에서 이동 객체의 이동 경로를 수집함으로 대형 쇼핑몰에서 미아를 찾거나 유통과 물류 등에서 사용자 또는 물품의 이동경로 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 도입하는 등 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
비행자료처리시스템은 항공기의 안전 운항을 위한 비행전문, 관제사 입력 정보 등의 각종 비행자료를 처리하고 배포하는 시스템이다. 본 논문에서는 현재 국내에서 진행되고 있는 차세대 항공관제시스템 개발과 관련하여 비행자료처리시스템에 적용하기 위한 항공기 항적 추정 및 위치 오차 발생 시 보정하는 방법에 대한 요구사항을 정의하였다.
미래 전장에서 다수의 지상로봇들이 획득한 표적정보는 원격에 위치한 통제장치로 실시간 전송된다. 통제장치는 정찰영상과 디지털 지도위에 지상로봇들의 현재 동작 상태를 표시한다. 본 논문은 다수의 지상로봇들로부터 동일 표적에 대한 위치 정보가 수신될 경우 이에 대한 융합처리 방안을 제안한다. 이러한 융합처리를 통해 표적위치 정확도를 개선할 수 있으며, 이동 경로 추정을 통해 표적의 초기 탐지시간을 단축할 수 있다.
매우 작은 크기의 센서들이 산악 등의 험지에 흩뿌려지는 스마트 더스트 환경은 장치들의 컴퓨팅 성능과 리소스가 매우 제한되기 때문에 각 센서들의 위치를 식별하기 매우 힘들다. 또한 초대량의 센서들이 뿌려지는 특성으로 인해 수집, 전송되는 데이터의 크기가 상상하기 힘들 정도로 커질 수 있다. 본 논문에서는 중간 매개 역할을 수행하는 디바이스의 위치와 삼변측량을 이용해 센서들의 위치를 계산하고 계산된 위치를 기반으로 동종의 센서에서 수집된 데이터를 축소, 통합하는 위치 기반 데이터 축소 시스템을 제안한다.
최근 휴대전화의 고성능화와 네트워크 인프라의 발달로 언제 어디서나 인터넷 접속이 가능한 유비쿼터스 환경이 조성됨에 따라 LBS 응용정보 서비스 산업이 크게 성장하고 있다. 본 논문에서는 방문자의 IP Address를 통해 사용자의 Geolocation 데이터를 획득하고 Google Map API를 사용하여 사용자의 현 위치와 주변의 편의시설 위치를 지도에 표시하며 편의시설 이용 정보를 공유할 수 있는 소셜 네트워킹 사이트를 설계하고 구현하였다.
기존의 침임자 대응방식을 보완하기 위해 지능형 관제 시스템과 CCTV 와 다수의 로봇들을 이용하여 객체 인식을 통해 침입자를 인식하고 추적하여 침입자의 좌표를 전송하고 시야에서 사라진 침입자의 위치를 추정하여 로봇들이 침입자의 퇴로를 차단하고 알고리즘을 통해 추정되는 위치를 순찰하며 침입자를 찾아내는 경비 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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