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유비쿼터스 위치기반 서비스(u-LBS) 및 위치인식시스템 연구 동향 웹관련, IT 뉴스

유비쿼터스 위치기반 서비스 및 위치인식시스템 연구 동향 3주차
2008/03/20 14:41
유비쿼터스 위치기반 서비스 및 위치인식시스템 연구 동향
김재호* 김영섭** 박옥선* 김성희***
가까운 미래에는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 본 고에서는 유비쿼터스 환경에서 등장하는 유비쿼터스 위치기반 서비스 및 응용분야를 살펴보고, 유비쿼터스 위치기반 서비스를 위한 위치인식시스템에 관한 기술동향과 국내외 연구동향을 소개한다.
I. 서 론
컴퓨터화의 새로운 패러다임으로 등장한 유비쿼터스화는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 물리공간을 지능화함과 동시에 물리공간에 펼쳐진 각종 사물들을 네트워크로 연결시키려는 노력으로 정의할 수 있다[1].
유비쿼터스 컴퓨팅이란 도로, 다리, 터널, 빌딩, 건물벽 등 모든 물리공간과 객체에 컴퓨팅 기능을 추가하여 모든 사물과 대상이 지능화되고, 전자공간에 연결되어 서로 정보를 주고 받는 공간을 만드는 개념으로 기존 홈네트워크, 모바일 컴퓨팅보다 한단계 발전된 컴퓨팅 환경을 말한다. 또한, 유비쿼터스 컴퓨팅은 모든 컴퓨터가 서로 연결되고 이용자 눈에 보이지 않으며 언제 어디서나 사용 가능하고 현실세계의 사물과 환경속으로 스며들어 일상생활에 통합되는 것을 기본 전제로 한다.
유비쿼터스 네트워크는 누구든지 언제, 어디서나 통신속도 등의 제약 없이 이용할 수 있고, 모든 정보나 콘텐츠를 유통시킬 수 있는 정보통신 네트워크를 의미한다. 이의 실현으로 기존 정보통신 네트워크와 서비스가 가지고 있었던 여러가지 제약으로부터 벗어나 이용자가 자유롭게 정보통신 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 특히, 유비쿼터스 네트워크와 다양한 센서의 활용으로 시간과 공간의 제한을 뛰어넘는 커뮤니티를 형성할 수 있고, 이를 매개로 사람과 사물의 주변 상황인식(context awareness) 및 위치인식(location awareness)이 가능해진다.
가까운 미래에는 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물과 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 그리고, 유비쿼터스 위치기반 서비스 제공을 위해 가장 중요한 기반 요소 기술중의 하나인 위치인식시스템 기술은 현재 선진 각국에서 활발한 연구가 진행되고 있다.
본 고에서는 유비쿼터스 환경에서 등장하는 유비쿼터스 위치기반 서비스 및 응용분야를 살펴보고, 유비쿼터스 위치기반 서비스를 위한 위치인식시스템에 관한 기술동향과 국내외 연구동향을 소개한다.
II. 유비쿼터스 위치기반 서비스(u-LBS) 및 응용분야
주로 GPS나 이동통신망을 이용한 위치기반 서비스로는 크게 공공안전 서비스, 위치추적 서비스, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등이 있다. 공공안전 서비스는 현재에도 유선망을 이용하여 경찰청이나 소방본부에서 발신자의 위치를 기반으로 한 신고접수 및 처리를 하고 있다. 이러한 서비스가 앞으로는 이동통신 영역으로 확대되어 긴급 구조, 재난재해 처리 등을 보다 효율적으로 실현할 것이다. 위치추적 서비스는 친구찾기, 미아방지나 노약자 보호 서비스, 물류분야에서도 사용될 수 있다. 항법 서비스는 기존의 차량항법시스템과는 달리 차량뿐만 아니라 개인 보행자까지 서비스 범위를 확장시킴으로써 휴대형 서비스라는 차별성을 가지고 있다. 정보제공 서비스는 사용자 위치를 기반으로 사용자 주위의 은행, 편의점, 식당 등의 전화번호나 생활에 유용한 부가적인 정보를 결합하여 제공하는 형태이다[3].
위치인식은 실내나 음영지역에서도 위치인식이 가능하고 비교적 좁은 영역에서 수십 cm이내의 정밀도를 요구하는 위치인식 서비스는 물류 자동화, 보안, 산업 자동화 및 제어를 위한 무선 센서 네트워크, 건물 자동화, 로봇 공학, 어린이 보호, 전투 중 군인의 위치인식, 진화 중에 고립되거나 실종된 소방관의 구출, 의료 분야 등 다양한 분야에서 응용이 가능하다. <표 1>은 다양한 위치인식 응용분야와 각 응용에 대해 위치인식과 통신 기능의 필요성을 나타내고 있다[4].
의료분야의 경우 비품 또는 의료진이나 환자의 위치를 찾고자 할 때, 환자의 현재 상태를 나타내는 전자 의료기록을 자동으로 갱신할 때, 의료 장비를 찾거나 현재 상태를 모니터링 할 때 위치인식과 통신 기능이 필요하다. 창고 및 재고 관리분야에서는 운송 및 배달 시각 아이템에 부착된 라벨에 의해 자동으로 작하목록을 작성하고, 상자나 컨테이너 안의 물건을 찾을 때 위치인식이 필요하며 저속의 통신기능이 제공되면 편리하다. 물류 관리 및 서류배달 등의 개별 배송 시스템의 경우에도 위치정보를 활용하여 최적의 물류를 실현할 수 있다. 보안 분야에서는 운전자가 특정 영역 내로 들어오면 자동차 잠금을 해제하거나, 물건 판매 시 정확한 위치에 기반한 인증을 실행하거나 어린이의 안전과 미아방지 또는 원격 도난방지를 위해 위치인식이 필요하며 이 경우 통신 기능은 별로 중요하지 않다. 건물 자동화 분야에서 각종 제어 장치의 배선을 무선으로 대체하고, 사람이 방이나 사무실 내에서 이동할 때 각종 장치들을 자동으로 동작시킬 수 있도록 위치인식과 통신기능이 필요하다. 최근 IEEE 802.15.3a 표준화 단체에서는 홈씨어터나 휴대형 기기 등의 가전제품이 위치인식 요구사항을 만족하도록 규정하고 있으며, 이러한 가전제품은 위치인식을 위해 10m 범위 이내에서 약 30cm정도의 정밀도를 제공하도록 하고 있다.
진화 중에 소방관이 고립되거나 길을 잃으면 자신의 위치를 알 수가 없다. 이 경우에 위치 탐색기를 네트워크로 구축하여 소방관의 위치를 상황실에 전송하면 고립된 소방관을 구출할 수 있다. 소방관은 위치인식 서비스뿐만 아니라 산소레벨이나 심장박동, 맥박 등과 같은 건강상태 정보를 제공받고 상황실에서도 이들의 상태를 계속 모니터링함으로써 언제든지 소방관을 위험한 상황으로부터 구출할 수 있다((그림 1) 참조).
(그림 2)는 위치인식 서비스를 이용한 홈 오토메이션 시나리오를 보여주고 있다. 사용자의 ID가 인증되면 사용자가 선호하는 장비들이 동작할 준비를 하고 사용자가 이동함에 따라 위치인식을 통해 TV, 오디오, PC, 전화기 등과 같은 사용자 주변의 기기들은 동작하기 시작한다. 주변 기기들은 사용자가 이동할 때마다 필요한 정보를 교환하거나 적절한 동작을 수행한다. 예를 들어 사용자가 거실로 들어서면 자동응답전화기는 수신된 통화를 사용자 단말에게 알려주거나 오디오 시스템에서는 사용자가 좋아하는 음악이 자동으로 흘러 나온다. 침실로 들어가면 사용자의 위치를 인식하여 전등이 자동으로 켜진다.
한편, 임시로 형성되는 Ad-hoc 네트워크와 센서 네트워크에서 각 노드의 위치 정보는 라우팅 및 어드레싱에도 활용될 수 있다. 기존 Ad-hoc 네트워크에서는 컨트롤 오버헤드가 심각한 브로드캐스팅 기반의 경로 탐색을 수행하지만, 각 노드의 위치인식이 가능하면 훨씬 효과적으로 제한된 브로드캐스팅 기반의 경로 탐색을 수행할 수 있다. 또한, 센서 네트워크에서는 센서 노드의 센싱 정보와 상황 정보를 주소로 이용하는 속성기반주소(Attribute-based address)를 대부분 사용하기 때문에 근본적으로 오버헤드가 큰 브로드캐스팅 및 멀티캐스팅 형태로 라우팅이 되지만, 노드의 위치 정보를 이용하면 효율적인 위치기반 라우팅이 가능하다.
III. 위치인식시스템 연구동향
현재 연구되고 있는 위치인식시스템을 커버 영역에 따라 분류하면 매크로 위치인식시스템과 마이크로 위치인식시스템, 그리고 Ad-hoc 위치인식시스템으로 분류할 수 있다. 첫째, 매크로 위치인식시스템은 가장 광범위한 위치인식 가능 영역을 제공하며, 현재 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)를 위해 GPS와 이동통신망 기반 위치인식시스템이 활용되고 있다. 둘째, 마이크로 위치인식시스템은 무선 환경의 제한으로 매크로 위치인식시스템이 커버하지 못하는 실내나 지하 또는 건물 밀집지역 등에서 위치인식을 제공하며, 유비쿼터스 컴퓨팅을 위해 다양한 방향으로 연구되고 있다. 마지막으로 Ad-hoc 위치인식시스템은 임시로 구성되는 Ad-hoc 네트워크 또는 센서 네트워크 영역에서 활용하기 위해 연구되고 있다. 본 장에서는 현재 활용되고 있는 매크로 위치인식시스템에 대해서는 간략히 살펴보고, 활발한 연구가 진행되고 있는 마이크로 및 Ad-hoc 위치인식시스템에 대해서 자세히 살펴본다.
1. 매크로 위치인식시스템
. GPS
GPS(Global Positioning System)는 지구 궤도상에 배치된 24개의 인공위성과 지상에서 인공위성을 통제하는 관제국 그리고, 사용자의 GPS 수신기로 구성되어 있다. 인공위성들은 60도 간격을 가지는 6개 궤도상에 각각 4개씩 배치되어 있어 GPS 수신기는 지구상 모든 지점에서 동시에 5개에서 최대 8개까지 인공위성 신호를 수신할 수 있다. GPS는 삼각측량의 원리를 사용하여 위치를 측정하는데, 인공위성으로부터 수신기까지의 거리는 각 위성에서 발생시키는 부호 신호의 발생 시점과 수신 시점의 시간 차이를 측정한 다음 여기에 빛의 속도를 곱하여 계산하고, 인공위성의 위치를 기준으로 GPS 수신기의 위치를 결정하기 위해서는 인공위성으로부터 전송되는 궤도력을 사용한다. GPS는 단말기에서 위치를 계산하는 핸드셋 기반 방식으로 확장성이 뛰어나고, 지구상의 모든 지역에서 위치인식이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 위치인식을 위해 추가적으로 GPS 수신기가 필요하고, 실내 및 건물 밀집 지역과 같은 음영지역에서는 신호의 감쇄로 정확한 위치인식이 어려우며, 초기 위치인식 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다.
. 이동통신망 기반 위치인식
CDMA, GSM/GPRS, WCDMA 등과 같은 이동통신망 기반 시스템은 기지국과 위치인식 관련 서버들 그리고 이동 단말기로 구성되어 있다. 이동통신망에서의 위치인식은 이동 단말기 신호의 세기, 신호의 도달 시간(Time of Arrival: TOA), 신호의 도달 시간차(Time Difference of Arrival: TDOA), 신호의 입사각(Angle of Arrival: AOA) 등과 같은 파라미터를 이용하여 위치를 계산한다. 이동통신망 기반 위치인식시스템은 네트워크 기반 방식이므로 이동 단말에 추가적인 기능 확장이 필요 없다는 장점이 있으나, 네트워크에서 정확한 위치인식을 위해 어레이 안테나와 동기를 맞추기 위한 타이밍 유닛 등이 필요하다. GPS와 마찬가지로 실내 및 건물 밀집 지역과 같은 음영지역에서는 다중 경로 및 신호의 감쇄로 정확한 위치인식이 어렵다.
. 하이브리드 위치인식시스템
하이브리드 방식의 위치인식시스템에는 이동통신망과 GPS를 복합적으로 활용하는 A-GPS(Assistance-GPS)가 있다. A-GPS는 이동통신망을 이용하여 이동 단말에 Assistance 데이터를 전송한다. 이동 단말기는 수신한 Assistance 데이터를 이용하여 단말기가 위성의 위치를 추적하여 동기를 이루고, 의사 거리를 측정하여, 위치인식서버에 측위 데이터를 전송함으로써 단말기의 위치를 인식하는 방법이다. A-GPS는 초기 위치인식 시간을 기존의 GPS 방식보다 줄일 수 있다는 장점을 가지지만, 나머지 기존 GPS의 단점을 그대로 가지고 있다.
2. 마이크로 위치인식시스템
매크로 위치인식시스템을 사용할 수 없는 실내 또는 건물의 음영지역 등에서 사람이나 사물의 위치를 인식하기 위한 마이크로 위치인식시스템은 적외선을 이용하는 시스템, 초음파를 이용하는 시스템, 무선 통신 신호의 신호 전달 지연 혹은 신호의 전달 크기를 측정하는 시스템, 입체 영상을 이용하는 시스템 등이 있다[5,6].
. 적외선을 이용한 사람의 위치인식시스템[7]
적외선을 이용한 위치인식시스템은 사무실의 천정에 적외선 센서를 설치하고 사람들에게는 배지 형태의 적외선 발생기를 배지처럼 달게 하는, 액티브 배지(Active Badge)라는 것을 부착한다. 액티브 배지는 각각 고유의 인식 번호를 가지고 있고, 주기적(약 1초에 한번)으로 인식번호를 적외선으로 송출한다. 그러면 천정에 있는 적외선 센서들이 적외선 신호를 감지하여 특정 사용자의 위치를 파악하게 하는 시스템이다. 액티브 배지는 Xerox에서 고객 지원 직원들이 자신의 자리에 있지 않고 다른 직원의 자리에 가거나 다른 사무실로 잠시 이동하였을 때 고객들로부터 오는 전화를 직원이 위치한 곳의 전화로 착신되게 하기 위해 개발한 것이다. 시스템 구성이 비교적 간단하기 때문에 저렴한 비용으로 위치인식시스템을 구성할 수 있다. 또한, 고유의 인식 번호만 송출하기 때문에 신호의 발생 시간이 아주 짧고, 배지마다 초기화된 시간이 조금씩 다르기 때문에 동시에 같은 공간에서 여러 개의 배지에서 신호 발생될 경우는 거의 없다고 한다. 하지만, 사용자가 증가함에 따라 충돌 발생률이 높아질 뿐만 아니라 시스템이 확장되어야 한다는 단점을 가지고 있다. 그리고, 적외선의 전파속도가 빠르기 때문에 고정밀의 위치인식시스템을 구성할 수는 없고, 일정 영역에 하나의 센서만을 두어 배지를 달고 있는 사람이 어떤 영역에 들어와 있는지만을 파악할 수 있는 시스템이다.
. 초음파를 이용한 위치인식시스템
초음파는 상대적으로 느린 음파의 전송속도(약 340m/sec)로 전파되기 때문에 거리측정시스템에 많이 사용되는 시스템이다. 초음파를 이용한 위치인식시스템은 캠브리지 대학에서 개발한 Active Bat이라는 시스템[11,12]과 MIT에서 개발한 cricket 시스템이 있다[13].
Active Bat은 사람이나 사물에 Bat라고 불리는 초음파 발생기를 부착하고, 사무실의 천정에 초음파 수신기를 부착한다. 초음파 발생기와 초음파 수신기는 각각 고유의 인식번호를 갖고 있으며 초음파 수신기는 네트워크 서버에 연결되어 있고, Bat는 별도의 무선 송수신 장치를 갖고 있다. 위치를 파악하는 방식은 서버에서 초음파 수신기들을 모두 초기화하고, 특정 Bat를 호출한다. 호출된 Bat는 초음파를 발생하고 발생된 초음파를 천정에 부착되어 있는 센서들이 검출하여 초기화 이후 초음파 신호를 수신할 때까지의 지연시간을 센서에 저장한다. 그 다음에 서버에서는 각 센서에 저장되어 있는 지연시간을 가져와서 3개의 센서에서 검출한 지연시간을 이용하여 Bat의 위치를 계산한다. 센서는 천정에 약 1.2m 간격으로 설치한다.
Active Bat은 네트워크 기반 위치인식시스템인 반면, MIT에서 개발한 cricket은 핸드셋 기반의 위치인식시스템이다. 즉, 천정에 초음파 발생기를 부착하고 이동체가 초음파 수신기를 휴대하고 다닌다. 천정의 초음파 발생기는 초음파 신호와 RF 신호를 동시에 발생한다. 초음파와 RF 신호는 전파 속도가 서로 다르기 때문에 수신기에서는 RF 신호를 먼저 수신하고 초음파 신호는 나중에 수신하게 된다. 이 시간차를 이용하여 초음파 발생기와 수신기의 거리를 측정하고, 3개 이상의 발생기에서 발생된 신호를 수신기가 수신하여 수신기의 위치를 계산한다.
. RF 신호를 이용한 위치 인식
무선 LAN이 보급되면서 무선 LAN의 AP(Access Point) 기기들로부터 수신되는 RF 신호의 세기를 이용하거나 RF 신호의 전달 지연을 이용하여 위치를 파악하는 시스템이다.
RF 신호를 이용한 대표적인 방식으로는 Microsoft에서 개발한 RADAR라는 시스템이 있다[9]. RADAR는 IEEE802.11을 사용하는 무선 LAN 환경을 기반으로 하여야 하며, AP에서 무선 LAN 기기들이 장치들이 전송하는 신호의 세기와 신호 대 잡음비를 측정하고 이를 이용하여 실내에서 무선 LAN 장치들의 2차원적 위치를 계산한다. 또한, 몇 개의 기업에서 RF 신호의 도달시간을 측정하여 위치를 파악하는 시스템을 판매하고 있다. 그 중에서 Pinpoint사의 3D-iD 시스템은 정밀도가 1~3m 정도가 된다고 알려져 있다[14].
이 방식은 별도의 장치를 하지 않고 빌딩내의 무선 LAN 환경을 이용한다는 장점이 있으나 모든 장치가 무선 LAN을 지원하여야 하기 때문에 소형 기기나 배터리 등과 같은 제한적인 전원장치를 가진 기기들에는 적용되기 힘들다는 단점이 있다.
. UWB를 이용한 위치 인식
UWB(Ultra Wideband)는 고속의 근거리 무선 통신망을 제공할 수 있는 해결책으로 최근 각광을 받고 있는 무선 통신 방식이다. UWB는 원래 군사용 레이더에 사용되던 기술로 임펄스 통신이라고도 한다. UWB는 아주 짧은 임펄스를 직접 통신에 사용하기 때문에 기존의 무선통신에서 사용하던 변복조 기능이 없어도 되기 때문에 통신 장비의 가격을 낮추고 전력의 소모도 작아지면서 고속의 데이터 통신이 가능한 것으로 기대되고 있다. 또한, UWB는 투과성이 좋아서 건물내의 벽이나, 비금속 칸막이 등을 통과할 수 있다. 이를 이용하면 건물 벽면에 가려져 있는 경우에도 임펄스 신호의 전파 지연을 측정하여 사람이나 사물의 위치를 파악할 수 있게 되며 고속의 데이터 통신도 함께 진행할 수 있기 때문에 실내 위치 인식에 많이 사용될 것으로 기대되고 있다. 그러나, 임펄스를 이용하기 때문에 대역폭이 확산되어 많은 대역폭을 차지하게 되므로 기존에 사용하고 있는 다른 무선 통신시스템에 장애를 일으킬 수 있다. 따라서, 상업용 목적으로는 사용되지 못하다가 최근 미국의 통신위원회(FCC)에서 규정을 새롭게 제정하면서 상업용으로 사용할 수 있게 허가한 뒤로 많은 회사들이 차세대 이동통신의 핵심 기술로 개발하고 있다. 그러나, 최근의 표준화 동향을 살펴보면 본래의 UWB가 갖고 있는 특성을 살리지 못하고 FCC에서 규정한 주파수 내에서 대역폭을 500MHz씩 분할하여 다중화하는 방식을 많이 제안하고 있으며 이에 따라 변복조 기능을 요구하고 있다.
. 영상 인식을 이용한 위치 인식
많은 연구 그룹에서 영상 인식을 이용한 위치인식시스템을 연구하고 있는데 그중에서 Microsoft에서 Easy Living이라는 이름으로 수행하고 있는 프로젝트에서는 Digiclop이라고 하는 3차원 카메라를 이용하여 가정과 사무실내에서 유비쿼터스 서비스를 구현하였다[10].
지금까지 살펴본 마이크로 위치인식시스템들의 특징을 <표 2>에 이외에도 실내에서의 위치 인식을 위한 여러가지 시스템 들이 여러 연구기관에서 연구되고 있다. 지금까지 살펴본 실내 위치인식시스템의 특성을 <표 2>에 정리하였다.
3. Ad-hoc 위치인식시스템
이동 Ad-hoc 네트워크(Mobile Ad-hoc Network: MANET) 및 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network: WSN)에서 위치정보는 위치를 기반으로 효과적 라우팅을 위해 활용될 수 있으며, 특히 WSN에서 센서 노드는 자신의 위치 정보를 센싱 정보와 함께 제공함으로써 센싱 정보의 가치를 더욱 높일 수 있다. 기존 매크로 및 마이크로 위치인식시스템을 MANET 및 WSN에 활용하기에는 많은 문제점들이 있다. 먼저, MANET과 WSN에는 인공위성이나 이동통신망과 같은 위치인식을 위한 인프라가 없다. 그리고, 이동 노드는 비용 및 자원의 제약으로 GPS 수신기 또는 위치인식을 위한 하드웨어를 추가하기 어렵다. 따라서, MANET과 WSN의 위치인식시스템은 통신을 위해 사용하는 RF를 기반으로 동작하여야 하며, 위치계산이 각각의 노드에서 분산되어 수행되어야 하고, 최소한의 자원을 소모하여야 한다는 요구조건들을 만족시켜야 한다. 본 고에서는 이러한 요구사항을 만족하는 위치인식시스템을 Ad-hoc 위치인식시스템으로 지칭한다. 현재 Ad-hoc 위치인식시스템에 대한 연구는 여러 대학 연구진들에 의해 진행되고 있으며, 본 절에서는 대표적인 Ad-hoc 위치인식시스템들에 대해서 자세히 살펴본다.
. Centroid[16]
Centroid는 레퍼런스 노드와의 RF 연결성을 기반으로 위치인식을 수행한다. Centroid는 레퍼런스 노드와 일반 이동 노드로 구성되어 있다. 각 레퍼런스 노드들은 동일한 무선 전송 범위를 가지고 네트워크에 중첩되어 배치되어 있다. 레퍼런스 노드들은 자신의 위치를 알고 있으며, 주기적으로 자신의 위치 정보를 담은 비컨을 방송한다. 각각의 이동 노드들은 특정 시간 동안 주변 레퍼런스 노드들로부터 방송되는 모든 비컨 신호를 수집한다. 각 이동 노드는 수집한 비컨 신호로 주변 레퍼런스 노드들의 위치 정보를 알 수 있으며, 연결된 모든 레퍼런스 노드들이 커버하는 중첩 영역을 자신의 위치로 인식한다. (그림 3)은 레퍼런스 노드의 밀집도에 따른 위치인식 정확도를 보여준다. 위치인식 오차는 레퍼런스 노드의 전송 범위와 짧을수록 배치 밀도가 높을수록 작아진다.
Centroid는 단순하고 이동 노드에 위치인식을 위한 추가적인 하드웨어가 필요 없다는 장점을 가진다. 하지만, Centroid는 사전에 동일한 전송 범위를 가진 레퍼런스 노드들을 물리 공간에 배치하여야 하며, 레퍼런스 노드간의 충돌을 방지하기 위한 방안이 필요하다. 또한, Centroid는 무선 전파 모델을 완벽한 원형으로 가정하고 있으나, 실제 환경에서 장애물과 노이즈 등의 영향으로 완벽한 원형이 아니므로 에러의 원인이 된다. Centroid에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 레퍼런스 노드간의 충돌 회피, 에너지 소모 절약, 불규칙적인 레퍼런스 노드 배치 및 형상 설정 방안, 노이즈 적응 메커니즘 등에 관한 연구를 수행하고 있다.
. APIT[15]
APIT(Approximation Point-In-Triangulation Test)는 이동 노드에서 무선으로 연결 가능한 레퍼런스 노드들로 삼각형을 형성하고, 이동 노드가 그 삼각형의 내부에 있는지 여부를 계산한 후, 이동 노드가 내부에 있는 삼각형들이 겹치는 영역의 중심점을 이동 노드의 위치로 인식한다. APIT 또한 Centroid와 유사하게 레퍼런스 노드와 일반 이동 노드로 구성되어 있다. 또한, APIT의 레퍼런스 노드도 자신의 위치정보를 담은 비컨 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만, APIT의 레퍼런스 노드는 규칙적으로 배치될 필요는 없으며, 비컨 신호의 전달 범위는 Centroid의 전달 범위보다 상대적으로 크다. 그리고, 일반 이동 노드는 위치 계산을 위해 레퍼런스 노드로부터 수신한 신호의 세기를 측정할 수 있어야 한다. 이동 노드는 일정 시간 동안 레퍼런스 노드들의 비컨 신호를 수집하고, 레퍼런스 노드들로 형성할 수 있는 삼각형에 대해서 자신이 내부에 있는지 여부를 테스트한다. 이러한 APIT 테스트는 요구되는 위치인식 정확도를 얻을 때까지 또는 모든 조합의 삼각형에 대해 반복된다.
퍼펙트 PIT(Point-In Triangulation) 테스트는 (그림 4)와 같이 이동 노드 M이 인접한 지점으로 이동할 때 모든 레퍼런스 노드(A, B, C)에 동시에 가까워지거나 동시에 멀어지면 M은 삼각형 ABC의 외부에 있고, 그렇지 않다면 내부에 존재한다는 이론을 활용한다. PIT 테스트는 실제 이동 노드가 움직이는 방향을 알기 어렵고, 모든 방향에 대해 테스트를 하는 것이 현실적으로 불가능하다. (그림 5)의 APIT 테스트에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이동 노드 M은 이웃 노드(1, 2, 3, 4)와 레퍼런스 노드로부터 수신된 비컨 신호의 세기를 자신의 비컨 신호의 세기와 비교하여 삼각형 내부에 있는지 여부를 결정한다.
APIT 테스트를 완료하면 그 결과를 모으는 과정 즉, 위치 계산을 수행한다. APIT에서는 위치계산을 위해 (그림 6)과 같이 물리 공간을 격자 모양으로 구성한다. APIT 테스트 결과가 삼각형의 내부에 있으면 해당 삼각형의 내부에 있는 격자의 수를 1씩 증가시키고, 외부에 있는 경우에는 1씩 감소시킨다. 모든 삼각형 지역에 대한 결과를 모은 후에 가장 큰 수를 가지는 격자들로 이루어진 도형의 중심점을 이동 노드의 위치로 인식한다.
. DV-Hop, DV-Distance[18,19]
DV-Hop 위치인식 알고리즘은 DV(Distance Vector) 라우팅 알고리즘의 hop-by-hop 라우팅 정보 전송 방법과 GPS의 삼각측량 원리를 이용한 위치계산 방법을 조합하여 사용하고 있다. 네트워크에는 다른 시스템과 동일하게 자신의 위치를 알고 있는 레퍼런스 노드와 일반 노드가 있다. 레퍼런스 노드는 주기적으로 자신의 위치 정보를 방송하고, 이를 수신한 일반 노드는 홉 수를 하나 증가시켜 인접 이웃 노드에게 전달한다. 네트워크에 있는 모든 일반 노드는 이러한 과정을 반복적으로 수행하여 자신과 레퍼런스 노드와의 홉 수 정보를 얻을 수 있다. (그림 7)에서 레퍼런스 노드 L1, L2, L3 각각은 서로간의 거리를 계산할 수 있고, 서로간의 홉 수 정보를 얻을 수 있다. 이러한 정보를 이용하여 레퍼런스 노드들은 홉 간의 평균 거리는 계산하여 주변 노드로 전파한다. 일반 노드 A는 L1, L2, L3와의 홉 수와 홉간 평균 거리를 이용하여 자신의 위치를 인식할 수 있다.
DV-distance 알고리즘은 레퍼런스 노드와의 홉 수를 전파하는 대신에 hop-by-hop으로 신호의 세기를 기반으로 거리를 측정하여 전파하는 방식을 제외하고는 DV-Hop 방식과 동일하다. 이와 같이 DV-Hop과 유사한 알고리즘에는 Amorphous, Hop-TERRAIN 등이 있다. Amorphous에서는 홉간의 평균 거리를 오프라인에서 계산하여 전달해주는 방식에 차이점이 있으며, Hop-TERRAIN은 DV-Hop 알고리즘 수행 후에 이웃노드와 위치정보를 교환하여 한번 더 정밀도를 높이는 Refinement 과정을 추가적으로 수행한다는 차이점이 있다. <표 3>은 지금까지 살펴본 Ad-hoc 위치인식시스템들을 비교한 표이다.
IV. 결 론
무선 통신 기술의 발달로 사용자의 이동성이 제공되는 시점부터 위치기반서비스가 창출되었으며 미래 핵심 정보서비스로 주목 받고 있다. 본 고에서는 한발 앞서 미래의 유비쿼터스 위치기반서비스 및 응용 분야와 다양한 형태의 위치인식시스템에 대해서 살펴보고 정리하였다.
무선 통신 기술이 응용과 서비스 범위, 전송 속도 등에 따라 다양하게 발전하고 배치되고 있듯이, 위치인식기술 또한 본 고에서 살펴본 바와 같이 응용과 서비스 범위 등에 따라 다양한 기술이 연구되고 있다. 향후에는 특정 응용 및 환경에 적합한 위치인식기술에 대한 연구도 필요할 뿐만 아니라, 언제 어디에서나 끊임없는 위치기반서비스를 제공받기 위해 다양한 위치인식시스템들간의 연동 방안에 대해서도 연구가 필요할 것으로 예상된다.
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