BLE Beacon은 실내 위치 측정을 위한 기술로 많이 이용되고 있다. 그러나 정확한 위치의 측정을 위한 필터링 기술이 필요하고, 대부분 고정형 비콘을 이용한다. 비콘을 통해 발생된 정보를 수신하여 위치 정보를 산출하는 것은 정확성이 떨어지기 때문에 필터링이 중요하다. 그래서 위치 측정과 필터링 시간이 많이 걸린다. 이에 우리는 실내에서 이동하는 비콘의 정확한 위치 측정하고 이를 재사용하는 방안으로 온톨로지를 제안한다. 수신기가 측정한 수신세기(RSSI)는 비콘과의 거리로 하고, 이 값은 값들 간의 연관관계 분석을 통한 정규화로써 위치 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지는 이동하는 비콘의 위치 정보를 산출하는 방법이 된다. 이 온톨로지는 실내에서 빠르고 정확한 위치 정보를 검출할 수 있다.
본 논문은 ZigBee Sensor Network에서 네트워크를 구성할 때 이미 네트워크에 참여한 Coordinator와 Router가 네트워크의 상태에 따라 새로운 디바이스들이 네트워크에 참여하는 것을 제어하여 기존 네트워크에서 발생할 수 있는 단점들을 해결하기 위한 조인 절차를 제안하였다. 기존의 네트워크에서 새로운 디바이스가 네트워크에 참여를 위한 조인 절차를 수행할 때 이미 참여하고 있는 Coordinator와 Router beacon 정보를 바탕으로 수행된다. 그러나 beacon 정보에는 네트워크의 구성에 관련된 정보가 부족하여 특정 디바이스에 traffic이 집중되거나, 주소자원의 비효율적 사용으로 네트워크의 성능저하를 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 알고리즘은 새로운 디바이스가 네트워크에 참여할 때 이미 네트워크에 참여하고 있는 Coordinator와 Router가 네트워크에서 자신의 위치와 능력에 따라 beacon의 전송시간을 조절하여 beacon을 송신하고, 디바이스는 가장 먼저 수신한 beacon 정보를 바탕으로 네트워크에 참여한다.
본 논문에서는 블루투스 4.0에서부터 지원하는 BLE(BlueTooth Low Energy) 프로토콜 장치인 iBeacon을 활용하여 사용자의 위치를 측정하는 시스템에서 추정 결과를 개선하는 기법을 연구하였다. iBeacon의 상황별 신호를 시스템을 통해 측정한 뒤 수집된 데이터 분석을 통하여 간섭 요인을 분석하고 보정을 위해 EKF(Extended Kalman Filter)를 적용하였다. 필터 적용 후 데이터와 기존 데이터와 비교하고, 추정 결과의 개선을 확인하였다. 제안하는 위치추정기법은 실제 구현에 복잡성이 적고, iBeacon 기본 환경의 취약한 위치 서비스 개선에 효과적이다.
A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.
봉수대는 예로부터 조선시대에 이르기까지 국방 및 통신에서 중요한 역할을 해왔다. 그동안의 봉수대에 대한 연구는 고문헌을 통한 조사에 집중되었다. 본 연구에서는 봉수대 입지 선정에 영향을 주는 요소들인 고도, 단면도, 봉수대간의 거리 및 가시권 등의 지형요소를 분석하였다. 그리고 봉수대의 입지 선정 시 지형적 요소가 어떻게 고려되었는지 분석하였다. 분석 결과 봉수대의 지형 특성은 신호전달에서는 봉수대간의 거리와 가시거리가 상관이 있었고 조망에 있어서는 해안과의 거리와 가시범위가 상관이 있었다. 봉수대의 위치 선정에 있어서는 한가지의 지형요소뿐만 아니라 어려 지형요소들이 복합적으로 고려되었다고 생각된다.
IEEE 802.11b 무선 네트워크에서 스테이션들이 저 전력 모드로 동작할 때, 스테이션들은 액세스 포인트 (AP)가 주기적으로 전송하는 비콘 (beacon)을 수신하여 동기를 맞춘다. 예정된 TBTT (target beacon transmission time)에 무선채널이 사용 중인 경우 비콘 전송이 지연되고 스테이션들은 지연된 비콘을 수신할 때까지 깨어있어야 한다. 이 논문에서는 다음 TBTT까지 데이터를 성공적으로 전송하기에 시간이 적은 경우 스테이션들이 전송을 지연하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 매 TBTT 마다 지연이 없는 비콘 전송이 보장되므로 저 전력 스테이션들이 비콘을 수신하기 위해 깨어있는 시간이 줄어든다. 제안된 방법에 대해 모의실험이 수행되었고 결과 분석을 통해 제안된 방법의 특성을 설명하였다. 비콘 지연시간으로 측정된 결과는 에너지 소모가 개선됨을 보여준다.
최근 위치 기반 서비스는 실외에서 GPS와 같이 실외 위치 정보를 이용할 수 없는 실내의 서비스로 확대되고 있다. 이와 같이 BLE(Bluetooth Low Energy) iBeacon 기술의 발전과 더불어 실내 측위 시스템의 연구가 확대되고 있다. 그러나 측위를 위해 iBeacon과 단말의 거리정보로 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 무선 전파의 특성으로 인해 신호 감쇄 및 지연과 같은 왜곡된 정보의 발생이라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 신호의 신뢰성을 검증하기 위한 거리의 정보 검증 기법을 제안한다.
V2X 통신에서 차량들은 비컨(Beacon)이라고 불리는 메시지의 주기적 방송을 통해 주변 차량들이 송신 차량의 이동상태를 정확하게 예측할 수 있도록 지원한다. 특히, 이동 적응형 비컨 방송 기술(MAB2)은 일정한 한도 내에서 연속된 비컨 손실이 발생하더라도 송신차량의 추적 오차를 임계치 이하로 유지할 수 있는 비컨방송기법이다. 본 논문에서는 MAB2 기술이 야기할 수 있는 비컨의 노후화 문제를 해결하기 위한 임의 조기 비컨 방송 기법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 충돌사고가 발생할 수 있는 100 m 이내 근거리 차량의 추적실패확률이 1/10 이하로 감소함을 보인다.
iBeacon의 메시지를 이용하여 단일의 iBeacon 만으로도 정확한 거리를 측정할 수 있는 거리 측정 보정 방안을 제시한다. 이를 위해 iBeacon 메시지를 분석하여 축적된 데이터를 Smoothing을 통해서 오차 범위를 줄이고 거리에 따른 신호강도를 예측할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 통해 신호간섭 및 거리 이동에 따른 iBeacon 메시지를 적게 수신하더라도 정확한 위치를 예측할 수 있는 방안을 제시한다.
In this paper, we present a fine-grained localization algorithm for wireless sensor networks using a mobile beacon node. The algorithm is based on distance measurement using RSSI. The beacon node is equipped with a GPS sender and RF (radio frequency) transmitter. Each stationary sensor node is equipped with a RF. The beacon node periodically broadcasts its location information, and stationary sensor nodes perceive their positions as beacon points. A sensor node's location is computed by measuring the distance to the beacon point using RSSI. Our proposed localization scheme is evaluated using OPNET 8.1 and compared with Ssu's and Yu's localization schemes. The results show that our localization scheme outperforms the other two schemes in terms of energy efficiency (overhead) and accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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