ZigBee 태그기반 아파트 위치인식시스템 설계 및 구현

Design and Implementation of A Location Positioning System based on ZigBee Tags in Apartment

  • 소선섭 (공주대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 은성배 (한남대학교 정보통신공학과)
  • So, Sun-Sup (Kongju National University, School of Computer Engineering) ;
  • Eun, Seong-Bae (Hannam University, Dept. of Information Communication Engineering)
  • 발행 : 2007.10.25

초록

위치 인식 기능은 U-city를 구성하는 핵심 요소로서 아파트 단지 등에서 상용화를 목적으로 활발히 연구, 개발되고 있다. 아파트에서 능동태그를 부착한 거주자나 자동차가 단지 내를 이동할 때 태그와 라우터 사이에 주기적인 위치인식 통신으로 태그의 위치를 계산한다. 이 방법은 통신을 위해 태그노드와 라우터 중 하나가 주기적으로 신호를 발신해야 한다. 본 논문에서는 아파트에서 ZigBee 태그를 부착한 차량이나 거주민의 위치를 인식하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 태그가 신호를 전송하는 방식과 라우터가 신호를 전송하는 두 방식에 대하여 성능을 비교 분석하였는데 신호 트래픽 분석에 의하여 라우터가 신호를 전송하는 방식이 더 효율적임을 보였다. 또한 위치인식시스템의 부가 서비스로서 태그를 이용한 출입통제 및 엘리베이터제어, 기타 기능들도 가능함을 보였다. 실제 아파트 주차장에서 위치인식 성능 실험을 수행하였으며 그 결과 차량 및 보행자의 위치 인식을 충분히 수행할 수 있음을 보였다.

Location awareness is one of the key functions to build U-city. Recently, many of works for location-aware systems are emerging to commercially apply to on-going large-scale apartment complex. As dwellers or cars being attached with active tags are moving in the U-city complex, the active tags periodically broadcast their own identifiers mu routers fixed along the street or in a building use those information to calculate location of thorn. There are several issues to be considered for such an environment. In this paper we propose i) a new architecture for location-aware system considering such issues ii) technical issues to implement it using active tags, and iii) a mathematical analytic model to investigate overall performance and verify it by comparing with actual experimental results. Through mathematical analysis, we can show that it is more efficient for the routers to send location signals than the tags do. We also show that there are several additional services available in the apartment complex. We conduscted several experiments hi a real ease parking lot to show that our system can locate the location of dwellers or cars.

키워드

참고문헌

  1. ITU-T, NGN overviews, ITU-T SG 13 Recommendation, September 2004
  2. K. Pahlavan, Krishnamurthy, A. Hatami, M. Ylianttila, J. Makela, R. Pichna, J. Vallstrom, Handoff in Hybrid Mobile DataNetworks, IEEE, Personal Communications Magazine, Vol.7 No.2, pp. 34- 47, 2000. 4
  3. D. Fox, W. Burgard, S. Thrun, Markov Localization for Mobile Robots in Dynamic Environments, Journal of Artificial Intelligence Research, 1999
  4. P. Bahl, V.N. PadManabhan, RADAR: An In-Building RF-based User Localization and Tracking System, Proc. of Infocom, 2000
  5. P. Corke, R. Peterson, D. Rus, Networked Robots: Flying Robot Navigation Using a Sensor Net, Proc. of Infocom, 2001
  6. E. Elnahrawy, X. Li, R. Martin, The Limits of Localization using RSSI, Proc. of SECON, 2004
  7. N. Priyantha, A. Chakaborty, H. Balakrishnan, The Cricket Location-support System, MobiCom, 2000
  8. A. LaMarca, Y. Chawathe, S. Consolvo, J. Hightower, I. Smith, J. Scott, T. Sohn, J. Howard, J. Hughes, F. Potter, J. Tabert, P. Powledge, G. Borriello, and B. Schilit., lace lab: Device positioning using radio beacons in the wild, Proceedings of Pervasive2005, 2005. 05
  9. L. Hu, D. Evans, 'Localization for Mobile Sensor Networks', in Proc. of Mibicom, 2004
  10. P. Pathirana, N. Bulusu, A. Savkim, S. Jha, 'Node Localization Using Mobile Robots in Delay-Tolerant Sensor Networks', in Transactions on Mobile Computing, 2004
  11. N. Priyantha, H. Balakrishnan, E. Demainne, S. Teller, 'Mobile-Assisted Topology Generation for Auto-Localization in Sensor Networks', in Proc. of Infocom, 2005
  12. M. Sichitiu, V. Ramaduari, 'Localization of Wireless Sensor Networks with a Mobile Beacon', in Proc. of MASS, 2004
  13. T. He, R. Stoleru and J. Stankovic, Spotlight: Low-Cost Asymmetric Localization System for Networked Sensor Nodes, 4th International Conference on Information Processing in Sensor Networks, 2005. 4
  14. Texas Instrument, CC2431 Location Engine, http://ti.com