3차원 등록은 서로 다른 좌표계를 갖거나 좌표계가 없는 데이터를 기준 좌표계로 일치시키는 과정으로 사진측량의 절대표정, 정밀도로지도 제작을 위한 데이터 결합 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 3차원 등록은 점을 이용하는 방법과 선형을 이용하는 방법으로 구분이 된다. 점을 이용할 경우 서로 다른 공간해상도를 갖는 경우 동일한 공액점을 찾기 어려운 문제가 있다. 이에 반해 선형을 이용할 경우 공간해상도가 다른 경우 뿐만 아니라 점군 형태의 데이터에서 시작점과 끝점이 같지 않은 공액의 선형을 이용하여 3차원 등록이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 선형을 이용하여 3차원 등록을 수행하기 위해서 쿼터니언을 이용하여 두 데이터 간의 3차원 회전각을 결정한 후 축척과 3차원 이동량을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실내에서 구축한 선형과 실외 환경의 지상 모바일매핑시스템을 통해 취득한 선형을 이용하여 3차원 등록을 각각 수행하였다. 실험결과, 실내 데이터를 이용한 경우 축척을 고정한 경우와 고정하지 않은 경우 평균제곱근오차는 각각 0.001054m와 0.000936m로 나타났다. 실외 데이터를 이용하여 500m 구간에서 3차원 변환을 수행한 결과 6개의 선형을 이용하였을 경우 평균 제곱근오차는 0.09412m로 나타났으며 정밀도로지도 제작을 위한 정확도를 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한, 선형의 개수를 변화시킨 실험에서 9개 이상의 선형을 이용할 경우도 평균제곱근오차의 변화가 크지 않은 것을 통해 높은 정확도의 3차원 변환을 위해 9개의 선형으로도 충분한 것을 알 수 있었다.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
연구목적: 대부분의 재난정보 시스템은 비장애인 중심이므로 재난대처능력이 상대적으로 취약한 장애인·노인·어린이 등 안전취약계층을 고려한 재난정보 전달 체계는 부족한 것이 현실이다. 장애인과 노인의 안전취약특성을 고려하여 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하는데 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보화의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 재난 대응을 위한 맞춤형 재난정보 서비스를 구축하여 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 재난경보 전파 모델과 대피지원 모델이며, 장애인과 노인의 재난 상황 발생 시 행동특성을 반영하여 개발하였다. 재난정보 전파 모델은 IoT 기술을 이용하여 수집된 재난상황을 전파하며, 대피지원 모델은 지구자기장 기반의 측위기술을 활용하여 사용자의 실내위치를 파악하고 실내 대피경로 데이터를 기반으로 한 경로안내 등 안전취약계층의 행동특성을 반영한 맞춤형 서비스 제공을 통해 안전하게 대피할 수 있도록 도움을 주게 된다. 연구결과: 시범모델 실증은 실제 사용자를 대상으로 개발된 서비스를 사용해보도록하여 사용자 입장에서 대피경로 안내의 적합성, 서비스의 만족도 등 실내위치 정확도에 대한 효율성 등 정성적인 평가를 도출하였다. 결론: 모델 실증을 위하여 모바일 앱 안전취약계층을 위한 재난정보와 대피지원 서비스를 구축하였다. 재난상황을 화재상황으로 한정하여 장애우와 관련 분야 전문가를 통해 실증하였다. 재난정보전달과 대피지원의 적절성에서 "만족" 평가를 받았으며 시범모델의 특성상 기능 만족도와 사용자 UI는 "보통"으로 평가되었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 재난정보 및 대피지원 서비스는 안전취약계층에게 재난대피 골드타임을 놓치지 않고 보다 신속한 재난대피를 지원하는 것으로 평가되었다.
USN 기술은 주변 환경과 주어진 상황에 대한 자동 인지를 통해 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다. 본 연구에서는 능동형 RF시스템을 개발하여 성능을 측정하고 수질센서와 일체형으로 결합함으로써 센서를 통해 얻어진 온도와 pH 정보를 사용하여 실내/외 환경변화를 감지하여 오염정도를 파악하도록 시스템을 구현하였다. 태그의 소형화를 위하여 내장형 Print-on-PCB 안테나를 장착하였다. 능동형 RFID 기능을 구현하기 위하여 TI사의 RF 트랜시버 CC2510 칩셋을 사용하였다. 실제 위치결정은 임의의 위치에 대해서 능동형 태그와 능동형 리더에 의해 얻어진 RSSI값을 사용하였다. Labview를 사용한 운용 프로그램으로 성능평가를 하여 오차를 구하였다. 10개의 임의의 위치에 대하여 측정을 한 결과 평균 X축 1.69m, Y축 1.66m의 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 물류, 환경오염 측정 또는 미아방지 등의 다양한 분야에 적용 가능하다.
본 연구의 목적은 학교도서관 공간 영역 구성과 실내 환경 구성에 대한 현황과 사서 교사 인식을 분석하고, 학교도서관이 미래 교육 기본 시설로 자리매김하는 데 필요한 방안을 제안하는 것이다. 설문에 참여한 126명의 사서 교사가 가장 많이 확보한 공간은 자유 독서 영역이고, 가장 낮은 확보 정도를 보인 공간은 매체 제작·집단 프로젝트 영역이다. 공간 영역 중 사서 교사가 가장 중요하게 여기고 있는 영역은 교수 영역과 자유 독서 영역이고, 매체 제작·집단 프로젝트 영역에 대한 중요성 인식은 상대적으로 낮았다. 실내 환경 평가 요소 중 안전성과 쾌적성은 가장 중요하게, 다양성과 융통성에 대한 중요성 인식은 상대적으로 낮게 나타났다. 분석 결과, 학습공유공간과 창작 공간을 강조하고 있는 교육계와 도서관계의 흐름에 비해 사서교사는 여전히 전통적 도서관 공간에 대한 중요도 인식이 높은 것으로 보인다. 따라서 사서 교사 양성 및 재교육 과정에 창작공간 및 학습공유공간 구축과 운영 방안을 포함할 필요가 있다. 또한 이용자의 실내 환경 만족도를 높일 수 있도록 공간 구성과 실내 환경 구상에 교사와 학생 그리고 학부모 등 도서관 이용자의 참여를 확대할 필요가 있다.
본 논문은 다중 초기 소실점 후보를 사용해서 소실점을 검출하는 것을 제안한다. 소실점은 3차원 구조복원 등에 사용되는 중요한 기하정보이다. 소실점은 실내 환경의 경우 세 개의 소실점이 검출된다. 기존 초기 소실점을 하나만 검출하는 방식은 가장 높은 투표합의 초기 소실점이 최적의 소실점의 위치와 다를 수 있기에 부정확 할 수 있다. 따라서 여러 개의 초기 소실점 후보 중 가장 좋은 소실점 후보를 채택하는 방식을 사용하면 처음 구해지는 초기 소실점이 적절치 않은 소실점일 경우를 대비할 수 있다. 또한 본 논문에서는 검출된 소실점을 후처리를 통해서 소실점의 위치를 조정하는 방법을 제안한다. 후처리를 통해 기존보다 정확한 소실점을 검출할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법을 통해 소실점 검출의 정확도가 기존방법보다 약 1~2% 가량 높음을 보여주며, 이에 따라 성능이 향상되었음을 알 수 있다.
Portier Fabrice;Raos Ivana;Silva Adao;Baudais Jean-Yves;Helard Jean-Francois;Gameiro Atilio;Zazo Santiago
Journal of Communications and Networks
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제7권2호
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pp.157-170
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2005
The combination of multiple antennas and multi-carrier code division multiple-access (MC-CDMA) is a strong candidate for the downlink of the next generation mobile communications. The study of such systems in scenarios that model real-life trans-missions is an additional step towards an optimized achievement. We consider a realistic MIMO channel with two or four transmit antennas and up to two receive antennas, and channel state information (CSI) mismatches. Depending on the mobile terminal (MT) class, its number of antennas or complexity allowed, different data-rates are proposed with turbo-coding and asymptotic spectral efficiencies from 1 to 4.5 bit/s/Hz, using three algorithms developed within the European IST-MATRICE project. These algorithms can be classified according to the degree of CSI at base-station (BS): i) Transmit space-frequency prefiltering based on constrained zero-forcing algorithm with complete CSI at BS; ii) transmit beamforming based on spatial correlation matrix estimation from partial CSI at BS; iii) orthogonal space-time block coding based on Alamouti scheme without CSI at BS. All presented schemes require a reasonable complexity at MT, and are compatible with a single-antenna receiver. A choice between these algorithms is proposed in order to significantly improve the performance of MC-CDMA and to cover the different environments considered for the next generation cellular systems. For beyond-3G, we propose prefiltering for indoor and pedestrian microcell environments, beamforming for suburban macrocells including high-speed train, and space-time coding for urban conditions with moderate to high speeds.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
최근, 각종 자연재해와 산업재해로 인한 피해규모의 증가와 이에 따른 대책 수립의 필요성이 증가하고 있으며 재난 규모 역시 대형화, 거대화됨에 따라 피해규모는 점점 더 심각해지고 있다. 이러한 각종 재난 시 재난대피계획의 핵심은 재난대피에 소요되는 시간추정, 병목지점 파악 등을 포함하며 이러한 재난대피계획의 수립과 평가를 위해서는 적절한 재난대피모델이 필요하다. 또한, 기존 연구가 주로 건축물 실내를 대상으로 재난 시 대피경로분석이 주를 이루기 때문에, 자연재해 시 지역을 대상으로 하는 재난대피모델에 관한 연구가 미진하여 도시 내의 재해영향권에 대한 재난대피모델 구축 사례가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 Cube Avenue를 이용하여 거시통행 수요모형을 설계하고 미국 노스 다코다(North Dakota)주의 파고(Fargo)시의 도로 네트워크를 대상으로 재난 대피 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 중규모 재난대피모델은 기존 통행수요모형의 네트워크와 입력 변수들을 이용하여서 동적 분석을 할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있는 재난대피 시뮬레이션 분석에 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후, 국내 대도시권에 적용이 가능하며 시나리오를 기반으로 한 다양한 재난모의 실험 및 평가가 가능한 모델 개발에 활용 가능할 것이다.
최근 정부기관 및 지자체에서는 화재, 납치 등 긴급구조에 스마트폰의 위치정보를 활용하기 위한 방안을 모색하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급상황에서 활용 가능한 정밀측위정보를 구축하기 위해 스마트폰 위치정보와 mobile mapping system을 활용하여 정위치 기반의 Wi-Fi AP 데이터를 신속하게 수집 구축할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 성과를 통해 GPS/INS/DMI에 대한 보정작업을 실시하여 정확한 수집차량의 위치를 취득하였다. 또한 Wi-Fi AP 수집기와 GPS 시각을 기준으로 커플링하여 Wi-Fi 정보와 수집위치를 통합한 원시데이터를 구축하고, 측위성능을 저하시키는 Wi-Fi AP 신호의 잡음 제거를 통해 Wi-Fi radiomap을 구축하였다. 각 자치구별로 10개의 테스트 지점을 선정하여 측위성능평가를 실시한 결과, 전체 자치구 평균은 25.46m, 표준편차는 27.76m의 결과 값을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 현재 사용하고 있는 이동통신사 기지국 측위(200m~2km)와 실내에서 불가능한 GPS 측위기술을 보완하거나 대체할 수 있는 기술로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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