• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.302-313
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• 2018

스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.33-38
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• 2016

도로포장 및 교량 유지보수 현장에서 노무자의 안전을 관리할 수 있도록 실시간 위치정보 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 다중의 노무자들의 실시간 위치 탐색, 이동 이력, 행동 특성을 확인할 수 있다. 이 시스템은 저전력 블루투스 및 지그비 통신시스템으로 구성되었다. RSSI를 이용한 삼각측량으로 위치 인식을 하는 과거의 방법은 매우 큰 오차를 가진다. 때문에 본 연구는 가속도계와 RSSI를 이용한 새로운 거리측정 방법 및 보정 방안을 제시하였다. 도로포장 및 교량 유지보수 현장에서 개발한 시스템의 오차를 평가한 결과 0.2 m~0.4 m의 오차를 나타내었다. 그리고 가속도 이력을 판별하여 통해 노무자의 안전 상황에 대한 판별이 가능함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2414-2434
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• 2015

Among numerous localization schemes proposed specifically for Wireless Sensor Network (WSN), the range-free localization algorithms based on the received signal strength indication (RSSI) have attracted considerable research interest for their simplicity and low cost. As a typical range-free algorithm, Approximate Point In Triangulation test (APIT) suffers from significant estimation errors due to its theoretical defects and RSSI inaccuracy. To address these problems, a novel localization method called FIAPIT, which is a combination of an improved APIT (IAPIT) and a fuzzy logic system, is proposed. The proposed IAPIT addresses the theoretical defects of APIT in near (it's defined as a point adjacent to a sensor is closer to three vertexes of a triangle area where the sensor resides simultaneously) and far (the opposite case of the near case) cases partly. To compensate for negative effects of RSSI inaccuracy, a fuzzy system, whose logic inference is based on IAPIT, is applied. Finally, the sensor's coordinates are estimated as the weighted average of centers of gravity (COGs) of triangles' intersection areas. Each COG has a different weight inferred by FIAPIT. Numerical simulations were performed to compare four algorithms with varying system parameters. The results show that IAPIT corrects the defects of APIT when adjacent nodes are enough, and FIAPIT is better than others when RSSI is inaccuracy.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권4호
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• pp.494-502
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• 2007

Ubiquitous location based services (u-LBS) will be interested to an important services. They can easily recognize object position at anytime, anywhere. At present, many researchers are making a study of the position recognition and tracking. This paper consists of postion recognition and user identification system. The position recognition is based on location under services (LBS) using a signal strength map, a database is previously made use of empirical measured received signal strength indicator (RSSI). The user identification system automatically controls instruments which is located in home. Moreover users are able to measures body signal freely. We implemented the multi-hop routing method using the Star-Mesh networks. Also, we use the sensor devices which are satisfied with the IEEE 802.15.4 specification. The used devices are the Nano-24 modules in Octacomm Co. Ltd. A RSSI is very important factor in position recognition analysis. It makes use of the way that decides position recognition and user identification in narrow indoor space. In experiments, we can analyze properties of the RSSI, draw the parameter about position recognition. The experimental result is that RSSI value is attenuated according to increasing distances. It also derives property of the radio frequency (RF) signal. Moreover, we express the monitoring program using the Microsoft C#. Finally, the proposed methods are expected to protect a sudden death and an accident in home.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.83-90
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• 2011

위치인식 기술은 사물이나 사람의 위치를 측정하여 서로 정보를 교환하고 환경을 제어하는데 필요한 핵심기술이다. 현재도 위치인식 기술은 다양한 방법들로 연구되고 있으며, 물류, 의학, 로봇 분야 등에 적용될 수 있다. 그러나 위치인식 기술을 적용하려면 많은 비용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 적은 비용으로 구현 가능한 Zigbee기반 AoA 위치인식 시스템을 제안한다. 본 시스템은 흔히 이용하는 스텝 모터, 지향성 안테나, Zigbee 모듈을 사용하여 비컨에 지향성 안테나를 회전시켜 RSSI값을 측정하였다. RSSI값이 가장 큰 값을 가질 때 스텝 모터의 회전각을 계산하여 수신기가 위치한 각도를 판단하고 AoA 방식을 적용하여 수신기의 위치를 측정하였다. 수신기의 위치를 옮겨가며 측정한 결과 35~36cm 정도의 오차가 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.375-378
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• 2007

RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.147-153
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• 2018

저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.449-458
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• 2014

상황인식 서비스에서 위치설정은 매우 중요한 기술 요소이다. RSSI와 같은 전파특성 지수가 편리하고 저렴한 이유로 널리 사용되고 있다. 그러나 RSSI는 시간에 따른 변화가 크고 다중경로에 취약성으로 실내 환경에서 위치 설정에 적절하지 않다. 본 논문은 WLAN의 RF 전파특성 지수인 CSI(Channel State Information)를 이용하여 실내에서 임의 단말의 위치설정을 위한 거리추정에 소요되는 절차와 기법들을 제시한다. 먼저 거리추정의 포괄적인 절차를 정의하고, 거리대비 전파손실 모델의 환경 특성값을 보정하는 알고리즘을 제시한다. 상용 WLAN 통신모듈을 이용한 실험을 통하여 제안된 절차와 기법의 유용성에 대해서 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.9-18
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• 2013

본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.449-452
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• 2007

RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용한 자율 이동 로봇의 기능 중에서 선행적으로 요구되는 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로서 Spartan III를 사용하였으며, 현재의 위치 데이터는 계속적으로 Zigbee /IEEE802.15.4 무선통신을 사용하여 블라인드노드로 전송된다. 그리고 로봇에 탑재된 베이스스테이션노드는 블라인드 노드를 통해 수신된 위치 데이터를 수집하여 로봇을 제어하였고 서버로 전송하였다. 이동 중인 로봇은 Magnetic Compass를 사용하여 목적지의 방향을 인식하여 최종 목적지로 이동하였다. 또한 프로그램 내에 장애물회피 알고리즘을 이용하여 효율적이고 능동적으로 목적지에 도달하였다. 로봇에 부착된 베이스스테이션노드를 아용하여 서버프로그램에서 환경 데이터와 위치를 실시간으로 모니터링 할 수 있었으며, 서버프로그램에서의 능동적인 로봇제어가 가능하였다.