산재한 무선 네트워크를 활용하는 WPS(WiFi Positioning System) 측위시스템의 대표적 실내 측위 기법은 핑거프린트이다. Radio map 으로 구성된 AP의 정보와 수집된 AP의 정보 차이를 계산하여 측위를 수행한다. 즉, 저장된 정보와 오차가 가장 적은 위치를 판단하는 연산이다. 그러나 기존의 실내 핑거프린트와 radio map 방식을 실외에 사용할 경우 측위 성능 저하와 비용의 증가 등의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 기존 WPS 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 기존 핑거프린트 연산의 문제점에 대하여 언급한다. 또한 이를 해결하기 위한 실외 환경의 특징을 적용한 Radio map 구축과 WPS_WS(WiFi Positioning System_Weak Signal) 기법에 대하여 설계 및 구현 결과를 설명한다. 그리고 기존 시스템과 제안한 WPS_WS의 성능을 테스트를 통해 비교하여 이에 대한 결과를 제시한다.
의료 기기 관리의 중요성에 따라 의료 기기의 실시간 실내 측위의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 의료 기기에 Wi-Fi 태그를 부착하여 삼각 측량과 핑거프린트 방식을 이용한 의료 기기의 실시간 실내 측위 시스템을 구현하고자 한다. 중앙 제어 모듈과 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그와의 통신을 통하여, 의료 기기의 위치 정보를 관리하는 데이터베이스를 실시간으로 파악함으로써 의료 기기의 정확한 위치 확인이 가능하다. 본 시스템을 통해 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그의 실시간 위치 파악 및 정보 관리가 가능하여 의료 기기의 관리가 용이할 것으로 기대한다.
무선 AP 측위 시스템은 기존 GPS 측위 시스템의 단점인 신호 왜곡, 신호 수신 불량을 극복할 수 있다는 장점으로 인하여 연구 및 실용화가 활발히 진행 중이다. 이 시스템의 특징은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 탐색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 진행한다. 수집된 데이터와 DB 데이터의 비교는 핑거 프린트 방식을 활용한다. 핑거 프린트 방식은 확률론적 모델링 방식으로 DB구성 시 한 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존에 사용하고 있는 무선 AP 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 실외 측위를 위한 AP 정보 이용 방안을 제안한다.
본 논문에서는 GPS를 이용할 수 없는 지하철 승강장에서 움직이는 지하철의 위치 추적 정확성을 높이기 위해 WiFi 핑거프린트 기법에 k-nn기반 알고리즘들을 적용한 후 오류를 검출하고 비교하였다. 승강장내 지하철의 위치 정보는 지하철 제어를 위해 종합사령실에서 필요로 하며, 이용객의 안전과 편의를 위해 다양하게 사용되어지고 있다. 현재 역사 또는 승강장 내에는 승객의 편의를 위해 각 통신사별로 WiFi용 AP(Access Point)들이 다수 설치되어 있어 이를 활용한 다양한 위치 추정 연구들도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 설치되어진 WiFi용 AP를 활용할 경우와 신규로 WiFi용 AP를 설치할 경우등을 고려하여 다양한 조건에서 지하철의 위치를 추적할 수 있는 시뮬레이터를 개발한 후 모의실험을 진행하였다. 개발된 시뮬레이터는 설치된 WiFi용 AP들의 개수와 승강장 넓이, 지하철 진입속도 등에 따라 지하철의 위치를 추적할 수 있도록 설계되었다. 그리고 k-nn알고리즘과 fuzzy k-nn알고리즘을 선택적으로 적용할 수 있으며 핑거프린트 데이터베이스를 기반으로 4가지의 거리 측정 알고리즘을 적용하여 위치 추적 오류를 비교할 수 있도록 하였다. 시뮬레이터를 이용한 모의 실험결과 0.5m의 그리드 단위길이에 8개의 WiFi용 AP를 설치하고 'minkowski' 거리 측정 알고리즘을 적용한 k-nn알고리즘를 사용할 경우 가장 정확한 위치 추적결과를 얻을 수 있었다.
실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.
무선 AP 기반 측위 시스템은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 팀색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 수행한다. 기존의 핑거 프린트 방식은 DB를 구성할 당시 특정 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존 무선 AP 측위 시스템의 특정에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 AP 정보의 특정을 활용한 DB 구축방안과 MSS 기법을 적용한 측위 기법에 대하여 제안하였다. 그리고 핑거프런트방식과 제안한 방식을 구현하고 실험한 결과를 최적의 조건에서 제안한 방식의 불일치율이 27%로 줄었음을 보여주었다.
무선환경은 가짜 클론 디바이스가 진짜인 것처럼 위장한 해킹공격에 매우 취약한 것으로 잘 알려져 있다. 그것은 단말기와 기지국(AP: Access Point)이 위변조가 쉬운 디바이스 식별자(예로 MAC(Medium Access Control) 주소, SSID, BSSID(Basic Service Set Identification) 등)를 이용하여 상호 인증하기 때문이다. 무선핑거프린팅(Wireless Fingerprinting)은 통신과정에서 발생되는 무선신호 특성으로부터 디바이스를 고유하게 식별하는 핑거프린트를 추출하여 송신 디바이스가 가짜 클론 디바이스인지 아닌지 여부를 식별하는 기술이다. 본 기술은 무선물리계층 보안을 위한 인증 및 키 생성, 무선 침입탐지, 공격자의 위치/방향/거리 추적, 무선 포랜식 및 보안관제의 성능을 결정하는 핵심기술로 활용되고 있다. 향후 등장이 예상되는 M2M 무선랜, 무선인지네트워크, 무선센서, 무선차량통신, IoT 무선통신환경에서도 본 기술의 중요성은 더욱 증가하리라 본다. 본고에서는 무선 디바이스의 핑거프린팅 개념을 이해하고, 기술 분류에 따른 세부기법 연구 및 보안응용 동향을 분석함으로써 본 기술의 발전방향을 조망해보고자 한다.
핸드폰, PDA, Laptop이 보편화 되면서 이를 이용한 위치 인식 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이러한 위치기반 서비스(LBS : Location Based Service)는 GPS를 이용한 실외 서비스와 WLAN, Zigbee, UWB 등을 이용한 실내 서비스로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 이미 많은 수의 기반시설(AP : Access Point)가 구축되어 있는 무선랜 기반의 효과적인 위치 측정 기법에 관한 연구를 모색 해보고자 한다. 각 AP에서 받은 신호세기(SS : Signal Strength)를 데이터 베이스에 저장한 후, 이동단말기(MU : Mobile Unit)의 위치가 요구되는 장소에서 다시 신호세기를 측정하여 데이터 베이스와 비교하여 가장 적합한 위치 데이터 정보를 리턴하는 핑거프린트(Fingerprint) 방식을 소개한다. 그리고 불안정한 신호 세기 데이터를 판별하기 위하여 단일 클래스 SVM 기법인 SVDD(Support Vector Data Description)을 이용하였다.
본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 실시간 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법과 DCM(Database Correlation Method) 기법을 통해 각각의 위치 데이터를 생성한 후, 그 중 이동객체와 더 근사한 위치 데이터를 실시간으로 선택한다. 또한 Kalman Filter를 사용하여 선택된 위치 데이터를 보정하여 시스템에 적용하므로 이동 객체의 위치 정확도를 향상시켰다. 기존에 연구된 Kalman Filter는 과거의 정보를 이용하여 현재의 위치를 추정해 내는 시스템의 특성상 안정화 되는 시간까지 불확실한 위치 데이터를 가지게 된다. 하지만 제안하는 위치 추적 시스템은 기존의 Kalman Filter를 그대로 적용하지 않고, 더 효율적인 방안을 제시한 후 적용함으로 더 정확한 위치 추적을 가능케 한다.
본 논문에서는 자기 공진형 무선전력전송 시스템에서 사용 가능한 핑거프린트 방식의 측위 기법을 제안하고 성능을 검증하였다. 측위를 위해 3축 방향의 자기장 신호 측정이 가능한 소형 직교 보조코일을 가지는 수신기 코일 설계 방안을 제시하고, 제안한 코일을 이용해 획득한 3축의 기전력의 크기와 위상 특성을 추출하였다. 측정 지점에서 획득된 값을 이용하여 위치를 측정하기 위해 LUT(Look-up Table)를 이용하는 기법과 기계학습 방식 중 LDA(Linear Discriminant Analysis)을 이용하는 기법을 제안하고, 각 기법별 측위 정확도 및 계산 속도를 비교 제시하였다. 6.78 MHz 무선전력전송시스템에서 75개의 지점을 측위하는 실험에서 제안하는 코일과 기전력 특성을 이용한 LUT 기법을 적용하여 측위 정확도 97.33%를 달성하였다. LDA 기법의 경우, 기전력과 위상을 이용하여 측위하는 경우 LUT 기법에 비해 계산 속도가 늘어나지만 정확도를 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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