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문제 정의
- 본 논문에서는 철도 역사에서 내비게이션 서비스를 진행하는 데 필요한 모든 과정을 하나의 시스템에서 해결할 수 있도록 하는 KAI-R 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 융합 측위 엔진을 새롭게 고안하여 측위 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.
- 본 논문에서는 철도 역사에서 보행자가 스마트폰으로 길안내 서비스를 제공받아 원하는 목적지에 도착할 수 있도록 하는 보행자 내비게이션 시스템을 구현하는 데 있어 융합 측위 알고리즘과 함께 연속 측위에서 사용하는 새로운 보행사의 노이즈(열차 출도착과 AP 환경 변화 등에 따른 Wi-Fi 강도 변동)를 극복하고자 하며, 웹 기반으로 걸음 인식기법을 개발하고 이를 평가하고자 한다. 본 보행자 내비게이션은 철도 역 사용자에게 특정 지역에 대한 측위 계획 수립, 정확도 도출, 서비스 제공 등 최종 내비게이션 서비스까지의 모든 과정에 대해 쉽게 접근성을 제공하고자 한 시스템으로 KAI-R로 정의한다.
- 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 확률 이론에 근거한 확률적 융합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 Viterbi 알고리즘의 개념적인 사상에 확률 이론에 기인한 수식을 전개하여 얻어진 알고리즘을 융합하여 창출되었다.
- 다시 말해, 철도 역사마다 고유의 ID를 가진 AP 설치정보는 고유 AP의 ID로부터 해당 철도 역사 정보를 확인할 수 있다. 이러한 연구에서는 데이터베이스에 열차 번호와 해당 열차에 설치되어 있는 Wi-Fi 정보를 저장하고, 사용자의 디바이스로부터 Wi-Fi 정보가 넘어오면 사용자의 위치를 추정하는 방식이다. 또는 전동차 내에 위치한 사용자의 디바이스로부터 Wi-Fi 정보를 수신하고, 역정보를 추출하여 전동차의 위치를 추정한다.
- 철도 역사 내에서의 실내 내비게이션 연구는 철도와 IT기술의 융합을 통해 지하철 이용 고객에게 편리성 제공을 목적으로 한다. 이는 유비쿼터스 환경의 이점을 활용하여 지하철 이용 고객에게 사용자 맞춤형 교통정보서비스를 제공하는 연구(Lee et al.
가설 설정
- 꼭짓점 검출 기법, 푸리에 변환 기법, 그리고 이 두 가지 기법을 융합한 기법에 대해 실험 결과는 [Table 1]과 [Table 2]에 제시하고 있다. 이 실험 시나리오는 사용자가 평소 걷는 속도보다 약간 느린 걸음으로 이동하도록 설정하였다. 왜냐하면, 사용자가 내비게이션 서비스를 이용하는 경우 디바이스 화면을 보며 이동하는데, 화면을 보면서 빠르게 이동하거나 뛰는 것은 드문 경우로 간주했기 때문이다.
- 도어 투 도어 시나리오의 의의는 일반 사용자가 스마트폰 어플리케이션을 사용하여 집이나 일반 건물의 실내에서 출발지와 목적지를 설정하고 내비게이션 서비스를 받는 것이다. 즉, 본 시나리오에서는 일반 사용자가 임의의 커피숍에서 앱을 이용하여 출발지를 투썸플레이스로, 목적지를 잠실역 6번 출구 버스정거장까지 간다고 가정한다.
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