본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.
최근 실내 공간 사용자들을 대상으로 한 서비스의 관심이 증가하고 있다. 실내 위치추적 시스템은 다양한 무선통신 인프라를 활용하여 측위 오차의 범위를 최소화 할 수 있고 이동통신망과 결합하여 실내 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 환경에 상관없이 유연하게 동작하는 위치추적 시스템의 기술은 미흡한 실정이다. 따라서 체계화된 실내 위치추적 비즈니스 모델에 관한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 논문의 목적은 실내 외 위치추적 시스템의 측위기술 차이점을 분류하고 실내 위치추적 시스템에 적용되는 무선통신 방식(Wi-Fi, Bluetooth, RFID, UWB, Fingerprint 등)의 기술방식과 다양한 국내 외 구축사례 및 활용사례를 연구하고 이를 통해 성공적인 실내 위치추적 시스템 모델 설정과 향후 시스템 발전방향을 제시한다.
디지털 도어락은 비밀번호 방식을 적용한 전자식 도어락이며, 문을 닫을 때 자동으로 문을 잠궈주는 기능이 있어 외출 시 문단속에 대한 걱정을 없애주었다. 이러한 편의성을 무기로 점차 시장이 확대되어 나갔으며, 기술이 점차 발전함에 따라 반도체 키 방식, RFID, 지문인식 등 여러 가지 인증 기술이 추가로 도입되었다. 그러나 도어락 키의 복사 위험이 있고, 비밀번호 도용 및 침해가 있다. 이 논문에서는 사용자가 이러한 위험을 보완하기 위해 스마트 폰으로 잠금을 해제 하거나 열 수 있는 원격제어 시스템을 개발한다. 개발하려는 시스템은 와이파이를 이용하여 스마트 폰으로 문이 잠금이 되었는지 열려있는지 확인이 가능하고, 원격으로 문을 잠그거나 열 수 있다.
IPS는 건물 내부에서 벽과 지붕으로 인해 정확도가 떨어지는 GPS를 대신하기 위한 실내 측위 시스템이다. 위성 신호를 대신하여 Wi-Fi와 같은 전파 신호들을 사용하고, 정확도를 높이기 위한 다양한 측위 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 정확도 높은 핑거프린트 기법에 고준위 신호를 적용하여 기존보다 효율적인 측위 방법을 제시한다. 과거에 비해 많아진 와이파이 AP를 활용하여 수집된 고준위 신호로 라디오 맵을 구성한다. 구성된 라디오 맵이 위치마다 나타내는 패턴을 분석하여 사용 적합성을 확인한다.
최근 실내 환경에서 정확한 위치 기반 서비스의 제공을 위해 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 이때 학습 데이터의 구성은 매우 중요하며 학습에 필요한 충분한 데이터의 수집은 필수적이다. 그러나 측위가 필요한 영역 내에서 무선 신호 데이터의 수집을 위한 특정 지점의 수는 무한하며 이러한 데이터를 모두 수집하는 것은 불가능하다. 따라서 부족한 학습 데이터를 보충할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 부족하게 수집된 위치 데이터를 기반으로 학습에 필요한 충분한 수의 위치 데이터의 구성 방법을 제안한다.
Focusing on the rapid market penetration of smart phones, the importance of LBS (Location Based Service) is drastically increased. However, traditional GPS method has critical weakness caused by limited availability, such as indoor environment. WPS is newly attractive method as a widely applicable positioning method. In WPS, RSSI (Received Signal Strength Indication) data of all Wi-Fi APs (Access Point) are measured and stored into a huge database. The stored RSSI data in database make single radio fingerprint map. By the radio fingerprint map, we can estimate the actual position of target point. The essential factor of radio fingerprint database is data integrity of RSSI. Because of millions of APs in urban area, RSSI measurement data are seriously contaminated. Therefore, we present the unified filtering method for RSSI measurement data. As the results of filtering, we can show the effectiveness of suggested method in practical positioning system of mobile operator.
산재한 무선 네트워크를 활용하는 WPS(WiFi Positioning System) 측위시스템의 대표적 실내 측위 기법은 핑거프린트이다. Radio map 으로 구성된 AP의 정보와 수집된 AP의 정보 차이를 계산하여 측위를 수행한다. 즉, 저장된 정보와 오차가 가장 적은 위치를 판단하는 연산이다. 그러나 기존의 실내 핑거프린트와 radio map 방식을 실외에 사용할 경우 측위 성능 저하와 비용의 증가 등의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 기존 WPS 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 기존 핑거프린트 연산의 문제점에 대하여 언급한다. 또한 이를 해결하기 위한 실외 환경의 특징을 적용한 Radio map 구축과 WPS_WS(WiFi Positioning System_Weak Signal) 기법에 대하여 설계 및 구현 결과를 설명한다. 그리고 기존 시스템과 제안한 WPS_WS의 성능을 테스트를 통해 비교하여 이에 대한 결과를 제시한다.
실생활에서, 우리는 IoT기술을 사용하고 있다. IoT기술은 다양하게 적용되어있고 지금도 계속 발전하고 있다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착하고 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는다. 본 논문에서는 비밀번호가 3회 이상 틀릴 시에 기존 비밀번호는 초기화 되고 랜덤으로 비밀번호가 변경된다. 변경된 비밀번호 데이터는 사용자 혹은 관리자에게 앱을 통하여 푸쉬알람이 전송됨을 실현하고자 한다. 이는 WiFi를 통해 스마트 폰으로 실시간 데이터를 전송할 수 있는 아두이노 기반의 IoT시스템을 연구하였다. 그리고 스마트 도어락은 아두이노와 지문센서, 카메라 센서, 와이파이 쉴드, 안드로이드 스튜디오, 도어락 부품들을 사용하여 이를 구현하고자 한다.
최근 유연근무제에 대한 관심이 높아지고 있고, 일부 중앙부처와 대기업 등에서 유연근무제를 시행하고 있다. 유연근무제의 도입으로 근무자는 편의를 얻을 수 있게 되었으나, 관리자가 근무자의 근무시간을 관리하는 비용이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 근무자의 근무시간을 관리하는 비용을 줄이고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제시한다. 스마트폰과 Wi-Fi 지문을 통한 실내 위치 추적 기법을 이용하여 근무자의 위치를 정확히 파악하고, 근무자가 지정된 근무지에 위치하고 있는 시간을 근무시간으로 기록한다. 기존의 근태관리 시스템은 대부분 출퇴근 기록 장치가 필요하며, 근무자의 출퇴근 처리를 통해 출퇴근 시간을 기록한다. 본 시스템은 출퇴근 기록 장치가 필요 없고 근무자가 출퇴근을 처리할 필요 없이 자동으로 근무시간을 기록한다. 그리고 기존의 근태관리 시스템은 출퇴근 시간만 기록하였지만 본 시스템은 출퇴근 시간과 근무자가 지정된 근무지에서 근무한 시간을 기록한다. 본 시스템이 기록한 근무자의 근무시간을 이용하여 근무자의 다양한 근무형태에 따라 효율적인 근태관리를 할 수 있다. 실험을 통해 본 시스템이 근무자의 근무시간을 파악하여 평균 98.7%의 정확성을 보여주었다.
최근 GPS와 Wi-Fi가 내장된 스마트폰의 보급으로 이를 이용한 위치기반 서비스(Location-based Service)가 발전하고 있다. 하지만 위치기반 서비스들의 오차 범위는 3~4m 내외로 크기 때문에 사용자들은 더 정확한 위치를 제공하기를 바라고 있다. 본 논문에서 위치기반 서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법을 활용하여 핑거프린트 방법의 측위오차를 줄일 수 있는 방안을 연구하였고 프로그램으로 구현한 후 테스트를 실시하였다. 프로그램은 Labview2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전 후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 실내 테스트는 인하대학교의 강의실에서 실시하였고 실외 테스트는 인하대학교 운동장에서 실시하였다. 테스트 결과 실내의 경우 본 논문에서 제시하는 필터링 방법을 적용하기 전의 오차가 1.02미터에서 0.83미터로 감소하였고 실외에서는 0.74미터에서 0.54미터로 오차가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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