무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 분산 분포되어 있는 센서 노드들의 측위를 위해 Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) 알고리즘을 제안한다. 자신의 위치를 모르는 센서 노드들은 셋 이상의 인접한 앵커, 즉, 위치를 알고 있는 노드들로부터의 거리를 측정하여 측위를 수행한다. 이러한 과정이 반복하는 동안 측위를 수행한 센서 노드들은 나머지 노드들에 대하여 또 다른 앵커 역할을 수행한다. 성능 평가를 위해 기존의 PSO 알고리즘에 대비하여, BPSO를 이용한 측위 오류 및 계산 시간 성능을 매트랩 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 PSO 기반의 측위가 상대적으로 더 정확한 결과를 보여준다. 대조적으로, BPSO 알고리즘은 분산되어 있는 센서 노드들의 위치 측위를 더 빠르게 수행한다. 추가적으로, 전송 범위와 초기 앵커 노드들의 수가 측위 성능에 미치는 영향에 대한 분석을 수행한다.
국토해양부에서는 DGNSS 서비스의 광역화 및 상용화를 위하여 지상파 DMB를 이용한 가상기준국 기반 DGNSS 서비스를 개발하고 있다. 이 연구에서는 국토해양부에서 개발중인 시스템에 적용할 수 있는 총 세 개의 가상기준국 기반 DGNSS 보정정보 생성 알고리즘을 규현하고 각 알고리즘 적용에 따른 측위정확도 비교를 통해 개발된 알고리즘의 성능을 검증하였다. 가상기준국 기반 DGNSS 보정정보 생성 알고리즘은 역거리 가중법, 1 2차 다중 선형회귀분석법으로 각각 구현되었으며 기준망 구성을 위한 기준국 개수와 알고리즘 종류에 따른 측위정확도를 비교하였다. 그 결과 6개 기준국을 이용하는 경우보다 16개 기준국을 이용할 때 측위정확도가 향상되었으며, 다중 선형회귀분석법을 이용하는 경우가 높은 정확도를 나타냈다. 또한 가상기준국 기반의 DGNSS 측위결과가 단일기준국 기반의 DGNSS 측위결과보다 수평정확도 약 20-23%, 수직정확도 약 20-36% 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 CDMA 망의 실내 환경에서 이동국에 수신된 신호들 중 중계기에 의하여 지연된 신호 도달 시간을 보정하여 위치 측위 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 천재 중계기는 사용자 용량을 중대시키고 통화품질 향상 및 서비스 영역을 확대시키기 위하여 많은 건물 및 터널과 같이 전파가 잘 도달하지 않는 지역에 보편적으로 설치 되어있다. 그러나 중계기를 통과한 신호는 중계기 내부 및 통화 선로에 의하여 신호 도달 시간이 지연된다. 따라서 중계기를 통과한 신호를 사용하여 이동국의 위치를 추정하면 위치 측위 오차 값이 증가되는 문제점을 가진다. 그러나 현재 중계기의 물리적 특성으로 인하여 중계기 신호와 기지국 신호를 구분할 수 없으며, 이를 해결하기 위한 알고리즘이 고려되고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 위치 측위 오차 값을 줄이기 위하여 중계기 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기지국으로부터 수신된 PN 파일롯 신호를 사용하여 이동국, 기준 기지국 및 주변 기지국을 꼭짓점으로 하는 삼각형을 구성하구 각 거리에 대한 지리적인 관계를 삼각형의 수학적 특성을 이용하여 중계기 신호를 검출 및 중계기 영향을 보정하는 알고리즘을 수행한다. 제안된 측위 시스템은 컴퓨터 모의실험을 통해 향상된 파라미터 추정 및 측위 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.
본 논문에서는 LED 패널의 신호를 받아 모바일 단말기에 장착된 이미지 센서를 통하여 임의의 위치에 있는 모바일 단말기의 위치를 추정하는 실내 측위 알고리즘을 제안하였다. 측위 성능평가를 위하여 실내에 존재하는 잡음 환경을 고려하였고, 제안한 알고리즘은 잡음환경에 무관하게 높은 측위 성능을 보임을 입증하였다.
IPS 측위는 GPS음영 지역인 실내의 특정 위치 정보를 판단하는 시스템으로 현재 위치에서 발생되는 신호 정보를 수집하는 시스템과 이 신호들로 구성된 실내 측위 지도, 측위 위치를 결정하기 위한 알고리즘 등에 따라 여러 종류로 나누어진다. 대표적인 IPS로 2.4Ghz, 5.0GHz 대역의 무선 신호(WiFi, BLE, Sensor Network, etc)를 활용하는 RF신호 기반 WPS 등이 있다. RF 신호를 기반으로 하는 실내 측위는 발생 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 등으로 인해 측위 시점 수집된 신호와 구축된 지도의 신호 정보가 달라 측위 정확도가 낮아지는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 기존 RF 환경을 사용하는 IPS 방안에 대하여 분석한다. 또한 RF 이외의 실내 측위 기술들에 대해서도 설명하고 측위 정확도를 위해 단일 측위 방식이 아닌 복합 측위 방식에 대한 설계를 제안한다.
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.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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