유비쿼터스 홈네트워크 ( uHome-net) 구현을 위해서는 다양한 센서들이 통합된 유무선 센서 네트워크에 연결될 수 있어야 한다. 본 논문은 제어 네트워크에 널리 사용되고 있는 LonWorks 기술을 uHome-net의 유무선 센서 네트워크에 적용한 사례를 소개하고, LonTalk 프로토콜이 탑재된 뉴런칩, 433.92MHz RF 트랜시버, 센서와 응용 프로그램으로 구성되는 LonRF 디바이스의 설계 및 응용 서비스 구현 결과를 설명한다. LonRF 디바이스의 응용 예로 실내에서 물체의 3차원 좌표를 측정할 수 있고 uHome-net과 연동되는 LonRF 스마트배지를 개발하였다. LonRF 디바이스 기반의 위치인식 서비스, 원격검침서비스, 원격경비서비스 등의 홈네트워크 서비스를 uHome-net 테스트베드에 구현하였다. 본 연구는 LonWorks 기술 기반의 센서 네트워크가 유비쿼터스 홈네트워크의 제어 네트워크로 적용할 수 있고, 개발된 LonRF 디바이스가 센서 네트워크의 무선 노드로 사용될 수 있음을 보였다.
The study was intended to suggest the design alternatives of rural village community center based on the design directions which were derived from the previous research, and to evaluate the alternatives by rural residents. The previous research was carried out to grasp the conditions and user's needs of rural village community center. The subjects were 100 residents who lived in rural area in Chonlabukdo. The interview was carried out using a questionnaire with model and isometrics of two alternatives, which showed floor plan and building shape. The subjects evaluated positively both of two alternatives, but slightly more preferred alternative | because of a spacious diningroom and an indoor toilet. The size of a livingroom and entrance, indoor toilet space/location, storage space and deck were significant elements in two alternatives according to t-test. They responded that both of indoor and outdoor toilet should be planned in rural village center. Also, each toilet and room for man and woman should be separated. Entrance space should be enough to take on/off their shoes in a sitting position and deck space was planned to intermediate between indoor and outdoor space.
최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를 위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이 따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기 위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한 이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을 검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 주변의 다양한 잡음환경에서도 다른 측위기술에 비해 비교적 측위오차를 줄일 수 있는 Fingerprint 기법을 적용하여 객체의 위치를 결정하는 방법을 제시하였다. 특히, Fingerprint 기법을 활용함에 있어서 결정적 측위방법이 아닌 확률적 측위방법을 사용하였고, 기존의 연구들에서 제시된 확률적 측위방법에서 인접 RP(Reference Point)들과의 영향성까지 고려한 측위방법을 제시한 것이 본 연구의 특징이다. 비주얼베이직 6.0으로 측위 프로그램을 구현하였고, 실내 외 연속측위의 선행연구로서 실내 측위 테스트를 통해 기존의 결정적 방법, 확률적 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법의 측위 정확성을 평가하였다. 테스트 결과, 결정적 측위 방법 및 기존의 확률적 측위방법과 비교하여 각각 평균 15%와 7% 측위 오차가 감소하였다.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법과 최소자승법을 보정한 방법을 이용하여 객체의 위치를 결정하는 알고리즘의 산포를 감소시키는 방안을 연구하였다. 두 측위 방법에서 사용되는 거리값은 모두 동일한 보정과 필터링 과정을 적용하였으며, 프로그램 구현 후 실내에서 테스트를 실시하였다. 프로그램은 LabView 2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 일반적인 환경에서 실험한 결과 삼각측량이 최소자승법보다 더 좋은 정확도를 보여주었고, 필터링 과정을 거칠수록 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
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.
최근 독거노인의 수가 점차 증가함에 따라, 독거노인들의 안전을 위한 시스템이 요구되며, 현재 일부 관련 서비스가 시범운영중이다. 이러한 시스템은 다양한 센서를 이용한 실내위치추적기술을 기반으로 독거노인의 행위에 대한 모니터링 서비스를 제공한다. 그러나 대부분의 시스템들이 고가의 인프라가 요구되는 독거노인에게 부착된 태그나 모바일 디바이스를 통해서 서비스가 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선한 홈 환경의 저가의 센서들로 부터 수집된 이벤트 데이터를 기반으로 하는 시스템을 제시하고자 한다. 본 시스템의 주요 특징으로 서비스 수행 결과를 웹 브라우저를 통해 실시간 모니터링하고, 관련 상황정보를 휴대폰 문자메시지를 통해 보호자 및 헬스케어 관련자에게 제공한다.
유비쿼터스 환경에서 실내 공간의 사용자 위치정보는 다양한 응용분야에서 사용자에 특화된 서비스를 제공하는데 필요한 필수적인 정보이기 때문에 매우 중요하다. 기존연구들은 규모가 큰 건물에서의 사용자 위치 예측만 고려하고 있고 실험 대상이 되는 공간에서 고정된 AP가 다수 존재한다고 가정한다. 그러나 일반 가정은 면적이 좁은 공간들로 구성되며 고정된 AP가 소수이고 변화가 유동적인 환경이다. 본 논문에서는 기존 연구들이 AP환경이 비교적 안정적인 큰 건물에서의 사용자 위치 예측에 집중한 것과 달리, 일반 가정환경에서 와이파이 핑거프린트 방식을 기반으로 하여 공간을 식별하고 사용자의 위치를 Room-level로 예측하는 사용자 공간 예측 시스템을 제안한다. 실제 가정에서 실험을 한 결과 제안하는 시스템이 모든 가정에서 평균 80%이상의 정확도로 사용자가 위치한 공간을 예측함을 알 수 있었다.
최근 사람이 많이 모이는 극장에서 갑자기 화재가 나서, 대피로를 찾지 못한 많은 사람들이 뒤엉켜 다치고 연기를 마시어 질식하는 등 대형 화재 사고가 있었다. 젊은 사람이 대부분인 상황에도 대피하지 못하였는데 만약 노약자였다면 더 큰 인명피해로 이어질 수 있었다. 특히 실내의 경우는 GPS로부터 정확한 위치정보를 전달받기 어렵기 때문에 비콘을 이용한 위치기반서비스와 직관적으로 스마트폰을 이용하여 증강현실로 대피로를 보여주는 긴급대피 시스템이 절실하게 필요하게 되었다. 본 논문에서는 비콘(Beacon)과 화재센서(IoT) 이용한 화재위치 및 대피로 경로 파악을 바탕으로 하여 증강현실 기반의 긴급대피용 스마트폰 앱을 개발하였다. 향후 제안 시스템이 사람이 밀집되는 실내공간에 적용된다면 갑작스런 화재사고에서도 신속한 대피가 가능하여 인명피해를 최소화 할 수 있을 것이다.
최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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