• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.75-80
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• 2021

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.845-848
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• 2013

오늘날 국내외적으로 심각한 기후변화로 인하여 안정적인 식량 확보를 위한 수단으로써, 1년 내내 계획적 식물재배가 가능한 공장형 식물공장의 필요성이 크게 증대 되고 있다. 또한, 도시 내 빌딩에서도 설치 운영 가능한 식물공장은 단위 면적당 생산성을 크게 향상 시키며, 유통 비용 절감과 제품신선도를 유지할 수 있는 장점을 갖는다. 이런 빌딩형태의 식물공장에는 태양광을 대신하는 인공조명이 필수적이다. 식물 공장용 인공광원으로 요즘, 에너지 효율이 높고 재배 식물에 적합한 최적의 파장을 선택적으로 공급 할 수 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 원격에서 재배 식물에 최적인 환경을 제공하기 위한 시스템에 대해 기술하였다. LED 조명과 $CO_2$, $O_2$, 온도, 습도, 조도센서, 색상센서들은 설치 및 유지 보수가 쉽도록 지그비(ZigBee) 네트워크로 구성하였으며, 이더넷 게이트웨이를 통해 인터넷에 연결되도록 하였다. 또한 식물 공장은 특성상 좁은 실내 환경에 많은 수의 LED 조명들이 밀집되어 설치 운영된다. 이런 운영 환경을 감안하여 LED 제어를 위한 데이터의 송수신에는 유선과 무선 네트워크를 혼용함으로써 무선 노드들의 데이터 전송 트래픽 부담을 줄일 수 있도록 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.65-71
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• 2006

공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.182-196
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• 2008

센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.731-740
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• 2012

최근 실내 위치인식 서비스를 제공하기 위해 효율적이면서도 정밀한 실내 위치인식 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족하기 위해 본 연구팀은 센서네트워크 기반의 위치인식 방법인 BLIDx(Bidirectional Location ID exchange) 프로토콜을 제안하였다. 하지만 BLIDx 프로토콜은 동시에 수많은 이동노드에 대해 신속한 위치인식을 할 수 있으나 셀 기반 위치인식을 사용하기 때문에 위치 정밀도가 낮은 단점이 있었다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 WLAN의 fingerprinting 방법을 변형한 fingerprint 중첩 방법을 제안하고, 제안한 방법을 사용한 위치인식 시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가 결과 제안된 위치인식 방법은 기존 fingerprinting 방법보다 정확도 및 오차 견고성이 높게 나타났다. 이러한 방법을 통해 BLIDx의 낮은 위치 정밀도를 개선하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.936-942
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• 2019

실내 자율 주행은 실외 환경에서의 자율 주행과는 다른 환경적인 요소가 주어진다. 폐쇄된 환경에서 좁은 길을 따라 주행해야 하며, 불규칙한 조명, 계단과 같은 지형의 특성, 바닥에 산재한 장애물 등 실외 환경과 다른 요소를 극복해야 한다. 또한 실내 복도에서의 주행은 텍스처가 유사하거나 다양성이 적은 환경의 경우 복잡한 환경에 비해 인식에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양성이 적은 실내 복도환경에서의 컨벌루션 신경망(CNN)을 이용한 자율 주행 드론을 연구한다. 설계한 신경망은 드론의 전면 카메라로부터 이미지를 받아온 후, 그 이미지를 바탕으로 다음 경로를 예측하여 드론을 조향한다. 총 38번의 주행 테스트 결과, 복도 주변의 벽이나 문에 부딪히지 않고 직선 구간을 완주하여 다양성이 적은 실내 환경에서의 주행 성능을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.343-364
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• 2021

In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.885-888
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• 2017

In this paper, a new strategy for estimating building temperature based on the modified resistance capacitance (R - C) network thermal dynamic model is proposed. The proposed method gives accurate indoor temperature estimation using minimum variance finite impulse response filter. Our study is clarified by the experimental validation of the proposed indoor temperature estimation method. This experiment scenario environment is composed of a demand response (DR) server and home energy management system (HEMS) in a test bed.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-9
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• 2012

오늘날 무선센서노드는 환경모니터링과 같은 다양한 응용분야에서 많이 사용된다. 본 논문에서는 실내환경에서 전파를 방해하는 장애물(콘크리트 내벽, 철문)과 2.4GHz의 무선랜(IEEE 802.11b/g)이 있는 환경에서 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 PER(Packet Error Rate)을 측정하였다. 또한 다양한 실외 환경에서 센서노드의 RSSI와 PER을 측정하였다. 본 논문을 통해 분석되어진 데이터를 바탕으로 실내외 환경에서 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 안정적인 무선센서네트워크의 구축에 필요한 가이드라인을 제시한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1286-1291
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• 2017

In this paper, we propose an indoor positioning system that makes use of the attenuation model for IEEE 802.11 Channel State Information (CSI) in order to determine its distance from an Access Point (AP) at a fixed position. With the use of CSI, we can mitigate the problems present in the use of Received Signal Strength Indicator (RSSI) data and increase the accuracy of the estimated mobile device's location. For the experiments we performed, we made use of the Intel 5300 Series Network Interface Card (NIC) in order to receive the channel frequency response. The Intel 5300 NIC differs from its counterparts in that it can obtain not only the RSSI but also the CSI between an access point and a mobile device. We can obtain the signal strengths and phases from subcarriers of a system which in turn means making use of this data in the estimation of a mobile device's position.