최근 WLAN을 기반으로 하는 실내 위치추정 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 WLAN을 기반으로 하는 위치추정 시스템들은 fingerprinting 기법을 사용한다. fingerprinting 기법에서 이동객체의 위치정확도는 참조 점의 수에 비례한다. 하지만 참조 점의 수에 따라 training 단계에서 fingerprint 데이터베이스를 생성하기 위해 많은 시간과 노력을 요구한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 WLAN 기반 AP들의 주변 환경정보를 이용하여 AP와 이동 객체 간의 거리를 산출하여 위치를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였으며, 이동 객체의 위치 정확도를 개선하기 위하여 제안 알고리즘에 파티클 필터를 적용하였다. 이 알고리즘을 구현하기 위하여 먼저 AP들의 주변에 존재하는 벽, 철문, 유리문, 파티션 등과 같은 환경 정보 데이터베이스를 구축하였고 위치 추정은 감쇠 모델과 경로 손실 모델을 이용하였다. 제안 알고리즘을 실험을 통하여 확인한 결과 위치 정확도는 낮았지만 fingerprinting의 문제점을 해결하였다.
래터레이션 기법을 사용한 실내 위치 측위 기법은 단말기의 위치 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 기반으로 예측된 단말기와 AP(Anchor Point)사이의 거리와 AP의 위치 정보를 사용한다. 따라서 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도가 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. 무선 전파 환경은 시간과 공간에 따라 변화하므로 가장 높은 RSS 측정 값이 거리 예측에 가장 적합한 RSS 값은 아닐 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다수의 AP들이 사용되었으나 일정 수준 이상의 AP의 사용은 오히려 위치 측위 대상 면적이 증가하게 되어 단말기 위치 예측 정확도를 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 위치 측위 대상 면적을 감소시킴으로써 위치 예측 정확도를 향상시키기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 단말기의 신호를 수신한 AP들로 구성된 다각형의 무게중심을 사용하여 단말기의 상대적인 위치를 예측하였다. 일단 단말기의 상대적인 위치가 예측되면 단말기에서 지리적으로 가장 근접한 AP를 단말기 위치 예측을 위한 기준 AP로 선택함으로써 측위 대상 다각형의 면적을 줄일 수 있다. 본 논문에서 구현한 실내 측위 시스템을 이용한 다양한 환경에서의 실험을 통하여 위치 예측 정확도 측면에서의 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS)의 핵심 기술에 속하는 측위 기술 중 Wi-Fi을 이용한 실내 위치 추정 시스템(Indoor Positioning System)을 제안한다. 제안하는 측위 시스템은 수신 받은 신호의 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 경로 손실 모델(Path-Loss Model)을 이용하여 단말기와 AP(Access Point) 간의 거리를 추정한다. RSSI는 실내 환경 구조나 장애물 등으로 인해 발생하는 이상 잡음(outlier)의 영향을 받는다. 이러한 이상 잡음을 제거하기 위해 본 논문에서는 이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 측위 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 측위 시스템의 성능을 확인하기 위해 단말기로 PDA를 이용하였으며, 실내 측위 시스템을 구현한 결과를 통해 원활한 실내 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
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.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.
Over the past few years, Wi-Fi signal based indoor positioning system (IPS) has been researched extensively because of its low expenses of infrastructure deployment. There are two major aspects of location-related information contained in Wi-Fi signals. One is channel state information (CSI), and one is received signal strength indicator (RSSI). Compared to the RSSI, the CSI has been widely utilized because it is able to reveal fine-grained information related to locations. However, the conventional IPS that employs a single access point (AP) does not exhibit decent performance especially in the environment of non-line-of-sight (NLOS) situations due to the reliability degeneration of signals caused by multipath fading effect. In order to address this problem, in this paper, we propose a novel method that utilizes multiple APs instead of a single AP to enhance the robustness of the IPS. In our proposed method, a hybrid neural network is applied to the CSIs collected from multiple APs. By relying more on the fingerprint constructed by the CSI collected from an AP that is less affected by the NLOS, we find that the performance of the IPS is significantly improved.
최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
실내에서는 GPS 신호를 수신할 수 없으므로 자신의 위치를 알 수 없다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위하여 와이파이 엑세스 포인트(AP)를 이용한 실내 위치 정보 수집 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 AP를 이용한 이동체의 이동경로를 저장하는 시공간 데이터 모델 방법을 제안한다.
위치기반 서비스는 일상생활에서도 널리 이용되는 매우 편리한 서비스임으로 GPS 신호가 잡히지 않는 빌딩, 대형상가, 지하상가와 같은 건물 내부에서도 제공되어야 한다. 이처럼 건물 내부에서 제공되는 위치기반 서비스를 옥내 위치기반 서비스라 하는데, 옥내 위치기반 서비스 개발에 있어서 가장 중요한 기술은 옥내측위이다. 옥내측위 방법 중 가장 범용성이 있는 것은 무선근거리통신망의 공유기 신호를 이용하는 것이다. 한편, 근래에는 웹 서비스가 뛰어난 소프트웨어 재사용 기술로 판명되고 있다. 따라서 옥내측위가 웹 서비스로 프로그램 개발자에게 제공된다면 옥내 위치기반 서비스의 실용화를 크게 촉진할 것이다. 본 논문은 공유기 신호를 이용한 삼각측량 및 K-NN 옥내측위 서비스와 RFID를 이용한 옥내측위 서비스를 제공하는 웹 서비스 구현 사례를 소개한다.
실내 무선 측위 시스템(IPS : Indoor Positioning System) 중 Wifi 신호를 활용하는 방식의 대부분은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단한다. 이 방식은 신호 세기의 변화가 없을 경우 실내에서 매우 높은 정확도로 측위를 수행할 수 있다. 그러나 현실세계에서는 구축된 radio map의 신호에 심각한 영향을 줄 수 있는 여러 가지 상황이 존재한다. 대표적으로 채널 간섭 현상을 둘 수 있다. radio map으로 구축되어 있는 AP의 신호 영역 내에 동일 채널 및 인접 채널을 가지는 AP 및 테더링 기기 등이 신규로 설치될 경우 기존 radio map 신호에 영향을 주어 측위 과정에서 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 AP의 특성 정보를 다중 그리드 Radio map으로 구성하는 방안을 연구하였다. 이 다중 그리드 Radio map을 통해 측위 단계에서 수집된 AP 신호를 더욱 정확하게 분석하고 신호 변동에 능동적으로 대처할 수 있도록 구성하여 기존의 문제점을 해결할 수 있는 방안에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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