• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.3-5
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• 1993

실내 음향특성의 컴퓨터 씨뮬레이션 기법은 모형실험 기법과 더불어 건축물의 음향설계 분야에서 널리 사용되는 도구이다. 본 연구에서는 건축물의 음향특성을 설계단계에 예측하기 위해 영상법에 기초한 실내음향 해석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 건축물의 3차원 형상모델, 벽면등 반사체의 흡음특성, 음원과 수음점의 위치 등의 데이터를 입력하면, 음선의 전파경로, 수음위치에서의 반사음 패턴, 실내 음향 특성의 평가척 (음의 명료도, 잔향시간 등)을 산출하여 출력하는 기능을 지니고 있다. 기존의 씨뮬레이션 기법이 소요 장비나 비용, 시간적 제약으로 널리 실용화되기 어려웠던 점을 고려하여 PC급에서 간편하게 활용할 수 있도록 개발하였고 음선 전차경로의 그래픽 표현, 반사음 패턴의 분석등, 건축물의 음향 설계를 위한 기능을 부여하는데 중점을 두었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1381-1384
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• 2006

실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에 서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.

• 소음진동
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• 제11권2호
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• pp.187-195
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• 2001

승용차 실내소음은 소음의 전달 방법에 따라 구조기인소음(structure-borne noise)과 공기기인소음(air-borne noise)으로 구별된다. 구조기인 소음은 차체에 전달된 외력이 차체를 통하여 전달되고 전달된 차체의 진통이 최종적으로 차실을 이루는 패널의 진동을 일으켜 승객에 전달되는 소음이며 공기기인소음은 발생한 소읍이 공기를 타고 전파되어 차실을 투과하여 승객의 귀에 전달되는 소음을 말한다. 구조기인소음을 일으키는 기진력으로 엔진의 관성 및 폭발력, 노면의 입력, 구동계 진동, 풍력 등이 있다. 발생된 기진력은 엔진 마운트, 서스펜션 등을 통하여 차체에 전달되고 최종적으로 대쉬, 루프 등의 패널을 떨게 만들며 이러한 진동은 50∼500Hz 대역에서 차실 공간의 음향 특성에 따라 가감되어 저주파 실내 소음을 발생시킨다. 500Hz 이상 대역의 실내소음은 일반적으로 공기기인 소음이 대부분을 차치하게 된다.(중략)

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-9
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• 2012

오늘날 무선센서노드는 환경모니터링과 같은 다양한 응용분야에서 많이 사용된다. 본 논문에서는 실내환경에서 전파를 방해하는 장애물(콘크리트 내벽, 철문)과 2.4GHz의 무선랜(IEEE 802.11b/g)이 있는 환경에서 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 PER(Packet Error Rate)을 측정하였다. 또한 다양한 실외 환경에서 센서노드의 RSSI와 PER을 측정하였다. 본 논문을 통해 분석되어진 데이터를 바탕으로 실내외 환경에서 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 안정적인 무선센서네트워크의 구축에 필요한 가이드라인을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.257-260
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• 2014

본 논문에는 무선 랜 기반 위치 추적 시스템을 이용하여 실내에 주차된 자동차 위치에 도달하기까지의 방향과 거리 정보를 제공할 수 있는 앱 어플리케이션 설계를 제안한다. 기존 WPS 기능에 삼각측량법을 더하여 정확도를 높이고 실내에 주차된 차량의 위치 관리가 용이하게끔 하는 것을 목적으로 두었다. 이를 위해 WPS와 전파의 세기를 이용한 삼각측량법을 적용하여 설계한 알고리즘을 제시한다. 프로그램 코드 개선 및 구체화는 해당 알고리즘을 가상 환경에서 구현하였다. 스마트폰의 동기화 센서를 이용하여 실시간으로 DB 서버를 접속함으로서 시간 차이로 인해 측정된 위치 정확성이 저하되는 문제를 보정하였다. 따라서 제안한 앱 어플리케이션은 GPS 통신이 불안정한 실내 및 지하에 주차된 자동차의 위치를 사용자가 찾아내는데 효율성을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.804-806
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• 2009

최근 실내 위치 인식을 위하여 IEEE 802.15.4a에 기반한 거리측정 및 이 값들을 이용한 다양한 위치 인식 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 실내에서 간단한 초음파 모듈과 적은 수의 IEEE 802.15.4a 노드를 이용하여 고정밀 위치정보를 제공하는 기법을 제시한다. 제안된 기법이 기존의 삼변측량기법에 비해서 실내환경에 존재하는 다양한 전파 방해에 덜 민감하여 보다 높은 정밀도를 제공한다는 것을 실제적인 구현과 실험을 통하여 검증한다. 또한, 제안된 기법은 삼변측량을 이용할 때보다 상대적으로 적은 수의 노드를 이용하기 때문에 경제적인 측면에서도 이점이 존재한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.416-425
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• 2002

이 논문에서는 기존에 운용되고 있는 5 GHz 대역의 무선통신 시스템과 무선 랜 시스템간의 전파 간섭 특성을 이해하기 위하여 실내 환경에서 간섭 실험을 수행하여 5 GHz 대역의 주파수 특성을 분석하였다. 신호 발생기에 의해 생성된 간섭 신호를 5 CHz 무선 랜 통신 시스템에 주사하여 주파수 간섭특성을 측정하였으며 전파 간섭의 주요간섭 요소로는 간섭원 주파수의 수신 레벨 이격, 간섭원 주파수 펄스의 주기 및 폭 이격 이다. 마지막으로 측정 시스템인 5 CHz 대역 무선 랜의 신뢰도를 확인하기 위하여 가변적인 데이터 전송률과 패킷 크기에 따른 전송률을 측정하였다. 이러한 측정 요소들을 측정하고자 하는 주파수 대역에서 패킷 손실률과 수신 레벨을 측정하여 간섭요인에 의한 특성을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.852-860
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• 2019

본 논문에서는 실내 환경에서 blind 노드가 이동하거나 움직이는 장애물 (ex. 사람)로 인하여 RSSI가 급격히 변하더라도 정확한 blind 노드 측위를 가능하게 하는 exponential moving average (EMA) 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법을 제안한다. 제안된 EMA 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법은 고정된 세 개의 전파 송신 노드와 blind 노드 간 얻어진 RSSI를 통해 blind 노드의 위치를 측정한다. 또한 외부 환경 요인으로 인해 RSSI가 급격히 변화할 경우 non-LOS (NLOS) 환경인 것인지 혹은 blind 노드의 이동으로 인한 RSSI 변화인지를 판별한다. Blind 노드와 전파 송신 노드 사이 경로가 NLOS 환경이 되었다고 판단될 경우 LOS 환경에서 측정된 RSSI를 기반으로 NLOS 환경에서 측정된 RSSI를 보정하여 blind 노드의 좌표를 도출하고, blind 노드가 이동하였다고 판단된다면 실시간 측정된 RSSI를 이용하여 blind 노드의 좌표를 도출한다. 제안 기법은 ZigBee 기반 testbed를 통해 검증하였으며, NLOS 환경 혹은 blind 노드가 이동하는 환경 하에서 기존 기법 대비 개선된 위치 인식 정확도를 가짐을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1528-1533
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• 2020

최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.86-89
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• 2016

실내 위치 인식 기술은 Wi-Fi, Bluetooth Low Energy 등 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 실내 위치 인식 시스템의 상용화가 급증하는 추세이다. 대표적인 실내 측위 시스템인 Wi-Fi 기반 실내 측위는 고출력으로 넓은 범위에 서비스를 제공해주지만, 각 AP 마다 파워 출력이 다르기 때문에 위치 인식 측면에서의 오차가 발생하고, Bluetooth Low Energy 기반 실내 측위는 10m Cell 내에서는 정확한 인식이 가능하지반, 10m 거리 밖 오차는 매우 크다. UWB(Ultra Wide Band)[1][2][3]는 저전력으로, 3.1~10.6GHz의 대역올 이용하여, Wi-Fi의 10배 이상의 속도로 데이터를 전달한다. 이때, 데이터 전달에 사용되는 전파신호는 레이더 신호와 유사한 특징을 가져 거리측정에 사용될 수 있으며, 실내 측위 시 15cm 이내의 정확도를 가진다. 본 논문에서는 UWB의 광대역을 이용한 핑거프린팅과 정밀 측위를 위한 TDoA 기법을 이용한 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.