최근 우리나라에서는 지진, 산불, 태풍, 홍수, 산사태 등의 자연재해가 빈번하게 발생하고 있다. 산불의 경우 10년 평균, 발생빈도, 피해면적, 피해금액은 2021년 기준으로 감소했지만, 2022년 3월 4일부터 13일까지 9일간 경북 울진과 강원 삼척 일대에서 발생했다. 산불은 삼림 2만ha를 불태우고 213시간 43분 만에 진화를 완료해 산림청이 관련 통계를 작성한 1986년 이후 '최장기 산불' 기록을 남겼다. 피해 규모도 커지고 있다. 본 논문에서는 Geofencing 기술을 적용한 LoRa 기반의 센서 네트워크 구축을 통해, 저렴한 비용으로 효율적인 센서 네트워크 구축이 가능함을 확인하였으며 산불 등의 재해 관리에 대한 실효성 검증을 하였다. GPS와 자이로센서, 연소탐지 센서를 통해 변화량을 감지하고, 정확한 Geofencing Cell의 유효성 크기를 정의하였다. Node와 Node, Node와 Server사이의 효율적인 데이터 통신을 위해 LoRa Payload Frame Structure를 센서정보의 크기에 맞게 유동적 크기를 갖도록 설계하여 제안하였다.
본 논문은 지오펜싱 기술을 이용하여 관광객이 이동하려는 지역을 설정하고 설정된 지오펜스 영역 안에 관광객의 스마트폰이 들어가면 스마트폰의 메일 또는 SMS로 알람을 보내고 해당지역의 상세한 지도를 표시하여 찾아 가는 가이드 역할을 한다. 목적지의 박물관 또는 전시물에 도착하면 전시물들마다 NFC 태그를 부착하여 해당 전시물에 대한 자세한 설명을 웹서버로 부터 다운받아서 기존의 단순 전시물에 대한 설명을 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 전시 공간의 미디어화 및 관광객 사이의 상호작용을 할 수 있는 관광안내시스템을 구축하였다.
Geofencing supports unmanned aerial vehicle (UAV) operation by defining stay-in and stay-out regions. National Aeronautics and Space Administration (NASA) has developed a prototype of the geofencing function, SAFEGUARD, which prevents stayout region violation by utilizing position estimates. Thus, SAFEGUARD depends on navigation system performance, and the safety risk associated with the navigation system uncertainty should be considered. This study presents a methodology to compute the safety risk assessment-based along-track position error bound under nominal and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) failure conditions. A Kalman filter system using pseudorange measurements as well as pseudorange rate measurements is considered for determining the position uncertainty induced by velocity uncertainty. The worst case pseudorange and pseudorange rate fault-based position error bound under the GNSS failure condition are derived by applying a Receiver Autonomous Integrity Monitor (RAIM). Position error bound simulations are also conducted for different GNSS fault hypotheses and constellation conditions with a GNSS/INS integrated navigation system. The results show that the proposed along-track position error bounds depend on satellite geometries caused by UAV attitude change and are reduced to about 40% of those of the single constellation case when using the dual constellation.
최근에 사용자 스마트 폰의 위치정보를 활용한 다양한 종류의 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 시대적 동향을 기반으로 우리는 위치정보 기술의 한 분야인 지오펜싱 기술을 활용한 새로운 형태의 학습 지원 시스템의 설계를 하였다. 본 시스템은 학습자가 스마트 폰을 휴대한 채로 가상울타리 영역으로 설정한 강의실 안으로 진입을 하는 경우 학습자의 스마트 폰의 위치정보를 이용하여 강의실의 위치를 식별하고 학습자의 스마트 폰으로 필요한 학습콘텐츠를 자동으로 제공을 한다. 우리의 시스템은 학습 콘텐츠들을 메시지나 모바일 쿠폰의 형태와 유사한 형태로 제공을 하고 있으며, 학습자들은 이러한 모바일 서비스 환경에 매우 익숙하다. 따라서 본 시스템으로 제공되는 학습콘텐츠의 이용은 학습자의 학습 효과를 향상하는데 도움을 줄 있을 것으로 기대된다.
전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
지형적 경계 (geofence)란 무인기가 침범하거나 또는 벗어나지 말아야 할 영역을 설정해 놓은 가상의 경계로서, 저고도 무인기 교통관리체계(UAS traffic management)의 필수적인 구성요소 중 하나이다. 본 연구에서는 perpendicular 알고리즘을 개선하여 지형적 경계를 단순화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 실제 건물을 측정하여 얻은 데이터에 적용하여 성능을 평가하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해 공간적 낭비를 최소화하면서도 꼭짓점의 개수를 효과적으로 줄임을 확인하였다.
Frequent accidents occur when workers at construction sites leave the safety zone, and particularly in the past 5 years, 9 fatal accidents occurred at the Korea Railroad Corporation due to train accidents on other tracks during track work. With the Severe Accident Punishment Act taking effect in January 2022, it is a priority to secure a safe work environment for workers at industrial (construction) sites. Therefore, there is a need to manage workers' departure from the safety zone (construction zone) and to facilitate communication within the construction zone. In this study, a mobile edge computing CCTV system is proposed that uses geofencing to determine whether workers are working in the danger zone, which can judge and respond in real-time to the ever-changing field environment. The proposed system is mobile and flexible, rather than server-based fixed CCTV. However, since it is designed mainly based on images, it has limitations in recognition rate depending on the environment such as distance, viewing angle, and illumination. As a way to compensate for this, it is required to develop more reliable equipment by combining technologies such as LiDAR and Radar.
지오펜스는 실세계 지리에서 구획된 가상의 반경으로, 필요에 의해 그때마다 생성될 수도 있거나 사전에 특정 영역을 지오펜스로 지정할 수도 있다. 기존의 지오펜스 애플리케이션들은 구글 지도 또는 웹 기반 지도를 바탕으로 사용자 정의에 의해 경도와 위도로 직접 지정한다. 그러나 대부분의 지오펜스 애플리케이션들은 실내외 동시 지원 및 3차원 공간에 대한 지오펜스를 지원하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 지오펜스를 위해 실내외 위치 식별 메커니즘을 제안하고, 이를 스마트폰에 적용하여 3차원 지오펜스를 구현한다. 제안된 위치 식별 메커니즘은 위치 식별을 위해 다양한 유무선 네트워크를 사용하는 것이 아니라 단지 GPS와 WiFi 환경만으로 3차원 지오펜스에서 실내인지 실외인지 식별하고, 더불어 건물의 실내에서는 몇 층에 있는가를 식별한다. 향후에는 3차원 지오펜스가 사물인터넷(IoT) 환경에서의 애플리케이션 개발에 필수적인 요소 기술이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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