With increasing number of citizen using subway stations everyday, safety, health and comfort of passengers and occupants became an important social issue. Considering the fact that various physical variables and pollutants are related to indoor air quality (IAQ) which may cause health problem, IAQ need to be closely monitored and controlled in multiple locations in subway stations. This study is a continuation of the previous studies and delay induced in wireless-wired network is experimentally evaluated and the risk involved is assessed. In doing that, a key parameter is identified to be the network delay in different network media. Application of information-theoretic measure to assess the risk in network delay is then discussed. The idea is based on the general principles of engineering design and their applications to quantification of uncertainty in network delay. Experimental results show that more risk is involved in wireless data communication. Efficient and fast conversion of transmission data in both LonWorks/IP server and ZL converter is also noted.
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
We analyze the channel capacity with considering the effect of the loading conditions of indoor PLC networks on channel state information. We consider various numbers of load for two kinds of the networks with regular length branches and a deployed network of indoor PLC. For calculating the channel capacity degradation, two noise scenarios and impedances are considered. From the simulation results, we suggest the robust regression lines for modeling the channel capacity degradation. In the cases of 0 $\Omega$ and $Z_0$ loads, natural log and linear function curve show the best goodness of fit, respectively. For the deployed indoor PLC network with 0 $\Omega$ loads, compared with the networks with regular length branches, the goodness of fit decreases by the amount of 0.12 and 0.15 for low noise and high noise scenarios, respectively. Using the regression lines, we can estimate the channel capacity degradation without measurement.
유비쿼터스 헬스케어용 초음파와 RF 기술을 이용한 무선센서네트워크 기반의 실내 위치 추적 시스템을 구현하고 테스트하였다. 개발된 실내 위치인식 시스템은 헬스케어를 위한 홈네트워크 장치의 하나로서 노인이나 만성질환자의 이동성과 활동성을 측정하는데 주안점을 두어 개발되었다. 천장에 설치된 비컨들은 RF 신호를 사용하여 위치정보를 listener에게 전송하게 되며, listener는 삼각측량법을 사용하여 3개의 비컨들로부터 얻어진 좌표 값을 계산하여 실내에서의 사람이나 물체의 위치 측정 뿐만아니라 환자의 활동성측정이 가능하도록 개발되었다. 본 연구에서는 위치에 대한 보안이 가능하도록 수동형식의 위치인식 시스템을 구현하고 비용절감을 위해 센서노드 사이의 연결이 무선으로 되도록 ad-hoc 알고리즘을 개발하였다.
유비 쿼터스 헬스케어용 초음파와 RF 기술을 이용한 무선센서네트워크 기반의 실내 위치 추적 시스템을 구현하고 테스트하였다. 개발된 실내 위치인식 시스템은 헬스케어를 위한 홈네트워크 장치의 하나로서 노인이나 만성질환자의 이동성과 활동성을 측정하는데 주안점을 두어 개발되었다. 천장에 설치된 비컨들은 RF신호를 사용하여 위치 정보를 listener에게 전송하게 되며, listener는 삼각측량법을 사용하여 3개의 비컨들로부터 얻어진 좌표 값을 계산하여 실내에서의 사람이나 물체의 위치 측정뿐만 아니라 환자의 활동성측정이 가능하도록 개발되었다. 본 연구에서는 위치에 대한 보안이 가능하도록 수동형식의 위치인식시스템을 구현하고 비용절감을 위해 센서노드 사이의 연결이 무선으로 되도록 ad-hoc 알고리즘을 사용하였다.
유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.
Measurement results are presented for the effects of people moving near and across short-range indoor propagation links at 2.45 GHz (ISM band). Excess loss due to scattering and blockage by human bodies in the vicinity of one terminal were measured for different radio links in an office environment. Statistics on fades due to human body motion are given. Polarization coupling (depolarization) for various radio links was measured, and correlation of polarization components is discussed as a basis for using polarization diversity reception in short-range indoor systems.
본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.
무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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