본 연구는 산림에서 개인휴대 단말기(PDA)를 기반으로 수치지형도와 GPS를 활용하여 산림지리정보를 활용할 수 있는 소프트웨어를 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 산림지리정보 소프트웨어의 주요 내용과 그 특징은 다음과 같다. 산림지리정보검색 소프트웨어는 PocketPC 2002/2003 운영체계에서 작동하도록 하였다. PDA의 표시 화면은 DXF형식의 1:25,000 수치지형도를 PC에서 변환하여 활용하며, PDA에 표시하는 지도데이터는 1:2,500에서 1:30,000까지 5단계로 확대, 축소 표시가 가능하도록 제작하였다. GPS에서 수신한 위치정보 및 이동 경로정보를 화면에 나타내고 저장할 수 있도록 하였다. DXF형식의 수치지형도의 레이어 중 선택한 정보를 본 시스템에서 활용이 가능한 이진파일 형식으로 변환하는 소프트웨어를 제작하였다. 이를 활용하여 DXF 파일 크기 대비 90%이상 압축이 가능하였고, PDA의 처리 속도를 크게 향상시켰다. 산림지리정보검색 소프트웨어는 sub menu 기능과 grid index를 활용하여 GPS에서 수신된 위치정보와 함께 산림조사 자료입력 소프트웨어와 연동하여 표본점의 관리에 활용이 가능하도록 하였다. 산림작업자가 현장에서 필요한 임상, 소유, 위치, 임도, 사방댐, 시설물 설계도 등 산림지리정보를 현장에서 즉시 검색이 가능하도록 하였다. 산림지리정보검색 소프트웨어는 지리정보 표시기능과 정보검색기능을 이용하여, 일반인들의 등산, 관광, 유적지 답사 등에 현재 위치 및 이동 경로에 관한 정보를 제공할 수 있도록 제작하였다.
When GPS signals are not available, a relative localization can be alternatively used to represent the topological relationship between mobile nodes. A relative location map of a network can be constructed by using the distance information between all the pairs of nodes in the network. If a network is large, a number of small local maps are individually constructed and are merged to obtain the whole map. However, this approach may result in a high computation and communication overhead. In this paper, we propose a reference-node selection scheme for relative localization map construction, which chooses a subset of nodes as a reference node that is supposed to construct local maps. The scheme is a greedy algorithm that iteratively chooses nodes with high degree as a reference node until the chosen local maps are successfully merged with a sufficient number of common nodes between nearby local maps. The simulation results indicate that the proposed scheme achieves higher localization accuracy with a reduced computational overhead.
본 논문에서는 Fingerprint 기법의 Resource로 신호의 세기가 아닌 이미지를 이용해 좌표정보를 포함하는 이미지 기반의 데이터베이스를 구축하고, 사용자로부터 입력되는 이미지와 유사도 비교를 통해 사용자의 위치추정 기법에 대해 제안한다. Fingerprint 기법은 신호 세기뿐만 아니라 환경에 대한 지역적 잡음 정보들까지 모두 추정에 반영하므로 높은 위치 추정 정확도를 제공한다. 이미지의 유사도는 SURF 알고리즘을 통해 데이터베이스와 사용자 입력 이미지의 특징점을 검출하고, 동일한 특징점 간의 매칭을 통해 비교된다. 여기에서 우리는 RANSAC 알고리즘을 함께 사용하여 검출된 특징점의 노이즈 제거를 통해 이미지 유사도 비교의 정확도를 높였다. 제안하는 기법의 검증을 위해 두 건물의 실내와 주변 실외 환경에서 이미지를 획득하여 데이터베이스를 구축하고, 임의의 위치에서 사용자의 위치를 추정하였다. 추정 된 최종 위치는 데이터베이스에 저장 된 이미지가 가지는 좌표가 사용자의 위치와 가장 근접한 좌표로 검출되는지 확인하였으며 RANSAC을 통해 특징점의 노이즈 제거 전과 제거 후에 대한 이미지 유사도 비교의 성능을 분석하였다.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
본 논문에서는 스마트 농업을 구현하기 위한 재배이력관리 시스템을 개발하여 구현하였으며, 특히 스마트 팜에서 재배하기 힘든 곡물의 재배이력을 관리하는 시스템을 고안하였다. 스마트디바이스를 기반으로 하는 모바일 및 웹 프로그램을 설계하였고, 수집되는 정보는 DB 서버에 저장되어 빅 데이터로 활용이 가능하다. 또한 모바일 장치의 GPS를 적용한 GIS/LBS기반의 전자지도(Vworld map)를 이용하여 실시간 위치정보와 농업활동 정보의 매칭이 가능하다. 현장에서 필요로 하는 재배이력정보 DB를 설계하여 농가, 농민, 재배정보를 관리자가 활용하기 쉽게 개발하였고, 모바일 및 웹 프로그램을 개발하여 현장에서 구현해보았다. 본 시스템은 노동력절감효과와 기후변화와 같은 변수에 대응하여 품질과 안전관리의 능력을 한 단계 높일 것으로 기대된다.
A person often needs to visit a facility that have not been visited before. In this case, it is necessary to easily identify the building in which the facility is located. Indoor navigation is also important, as the person may get lost due to the complex structure of buildings. To solve these problems, this paper presents a mobile application which provides a user with indoor place information and indoor navigation. A user is requested to take a photograph of a building of interest or of the current location. Then, the proposed application identifies the building of interest or the current location of the user by utilizing an image matching technique. For fast matching, database filtering by using GPS/magnetometer data and pre-extraction of features for images in the database are utilized. In case of indoor navigation, the application provides the actual images of check points as well as the moving direction. Simulation results show that the proposed system successfully identifies the location of users and provides place information and indoor navigation.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
본 연구팀은 우리나라의 모바일 매핑 시스템 분야에 있어서의 기반 기술 확보 및 4S 분야로의 응용 분야의 근간이 되는 데이터 구축의 일환으로써 모바일 멀티 센서 시스템(Mobile Multi Sensor System)을 개발하고 있다. 즉, 도심 지역의 도로 및 도로 시설물 DB 구축을 위한 정보 수집은 물론, 도심 지역에 대한 DEM 구축의 보완자료로서 활용하기 위해 모바일 멀티 센서 시스템을 개발하였다. 현재 본 연구팀이 운용하고 있는 MMSS 시스템은 하드웨어 측면으로는 DGPS와 IMU로 구성된 항측 센서를 비롯하여 디지털 CCD 카메라(모바일 레이저 장비 장착 예정)로 구성이 되어 있으며, 소프트웨어 측면으로는 MMSS로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 정밀한 3차원 좌표를 추출하기 위한 후처리 컴포넌트 및 클라이언트용 프로그램으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 현재 운용중인 MMSS 시스템 구성 및 운영 소프트웨어에 대한 개략적인 소개와 그에 따른 활용 방안을 논하고자 한다.
모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를 지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동 경로를 분석하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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