측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
최근 사용자의 위치를 인식하여 이루어지는 다양한 서비스가 근거리 무선통신기술들에 초점이 맞춰지고 있다. 그 중 비콘이 차세대 기술로 주목을 받고 있다. 비콘은 블루투스 및 인간이 들을 수 없는 비가청영역의 주파수를 활용하여 단말과 정보를 주고받는 단말로서, 최근 애플 iBeacon처럼 저전력 블루투스(BLE; bluetooth low energy) 기반의 비콘이 주류로 부상하는 양상을 보이고 있다. 비콘을 활용한 서비스는 기본적은 실내 특정 장소에 단말을 설치한다. 사용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스들이 주목 받기 시작했다. 실내공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 구축 및 제공되기 위해서는 실내공간에 대한 지도, 이동경로 등 다양한 형태의 정보를 구축하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 실내 위치 측위를 위해 특정 장소에서 비콘의 신호세기를 다르게 하여 측정 및 분석하였다.
교육부에서 대학이 수업시간 준수와 학생의 출결관리를 엄격하게 관리하는지 여부를 평가하는 항목이 추가됨에 따라서 대학에서는 전자출결시스템을 활용하는 사례가 늘고 있다. 전자출결시스템을 활용하면 실시간으로 출결관리와 기록관리가 가능해진다. 본 논문에서는 기존 전자출결시스템이 가지는 문제점인 부정행위방지에 대한 해결방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 자동, 수정으로 전자출결이 가능하다. 수동으로 전자출결을 진행하면 교수 스마트폰의 BLE 비콘 서비스를 활성화한 후 푸시메시지 서비스를 이용하여 학생의 전자출결 애플리케이션을 자동으로 실행시킨다. 학생이 출석체크 버튼을 눌러 비콘이 검색되면 출결을 처리한다. 자동으로 처리하는 경우 학생이 개입하지 않아도 자동으로 비콘을 검색하고 출결을 처리한다. 제안 시스템은 학생이 인지하지 못하는 상황에서도 자동으로 출결을 처리하며, 불특정 주기로 출결을 재확인 할 수 있기 때문에 부정출결을 방지할 수 있는 장점을 가진다.
블루투스 스마트로 알려진 Bluetooth Low Energy(BLE)는 초저전력으로 동작하도록 설계되어 BLE 기반 디바이스들은 그 구성에 따라 하나의 코인셀(coin cell)로 몇 년간 동작이 가능하다. 또한 BLE는 수신신호세기 정보를 기반으로 두 BLE 디바이스 사이의 근사적 거리를 추정 할 수 있다. 이러한 특징으로 인하여 실내 또는 실외의 근거리 영역에서 GPS보다 상대적으로 높은 정밀도의 내비게이션 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 BLE를 이용한 실제 내비게이션 테스트 베드를 구성하고 실외 근거리 영역에서의 동작을 검증한다. 검증 실험에서 BLE 기반의 비콘들은 고정된 위치에 설치되어 주기적으로 Universally Unique IDentifier(UUID) 전송하며, 사용자 스마트 디바이스는 이를 수신하여 거리값을 추출하고 UUID를 셀룰러 또는 와이파이 망을 통해 데이터베이스로 전송한다. 데이터베이스는 해당 UUID에 바인딩된(binding) 관련 정보를 사용자 디바이스에 피드백하고, 이를 수신한 사용자 디바이스는 추출된 거리값과 함께 주변 정보 및 지도상에서 사용자 위치를 더욱 정밀하게 표시하는 내비게이션 서비스를 제공한다. 본 논문을 통하여 BLE 기반의 내비게이팅 응용이 실현 가능함을 확인할 수 있으며, 더 나아가 이러한 시스템이 실내 내비게이션으로도 충분히 구현될 수 있음을 확인 할 수 있다.
특정 인터넷 서비스는 그 성격에 따라 제한된 위치에서만 서비스를 제공하도록 설계한다. 이러한 시스템 구조에서 사용자의 위치정보는 서비스 접근을 통제하는 과정에서 핵심적으로 사용되며 LSB(Location Based Service), WPS(Wifi Positioning System)와 같은 기술로 제안되었다. 그러나 기존 인증 기법은 대상이 일정하지 않은 불특정 다수의 사용자가 접근하기에 적합하지 않고, 서비스 공급자의 무선 AP를 이용하기 때문에 과도한 서버 부하에 취약하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 Beacon을 이용한 위치기반 인증 시스템을 제안한다. Beacon이란 Bluetooth 기술을 기반으로 근거리 무선 통신 기기이다. 사용자가 서비스 접근 권한을 획득하기 위해 인증 서버에서 요구하는 인증 코드는 BLE(Bluetooth Low Energy)를 사용하는 Beacon이 브로드캐스팅한다. 즉, 사용자는 Beacon이 BLE로 브로드캐스팅한 데이터를 수신할 수 있는 물리적인 범위까지 접근해야 인증 절차를 수행할 수 있다.
저전력 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy)를 이용해 사람이나 사물의 위치를 파악하는 근거리 무선 통신 기술을 제공한다. 과거에는 GPS로 건물 밖의 이동 데이터만 확인 가능 했다면, Beacon은 실내에서의 객체 이동 위치 데이터와 이동 경로를 측정 할 수 있는 기술이다. 본 애플리케이션에서는 BLE를 통한 비콘셀이 항시 ID를 주변으로 뿌리고, 이를 인식한 단말기가 수신한 ID를 통해 Beacon 서비스 서버에 접속하여 정보를 받는 방식으로, Beacon이 설치된 장소에서 특정 범위 안에 있는 단말기기는 Beacon 서버를 통하여 관광지의 정보 서비스를 제공한다.
In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 연구는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다.
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.
실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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