KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간 계측하기 위해서는 센서를 이용해 계측을 자동화하는 것뿐만 아니라, 계측된 데이터를 후방의 정보처리시스템에 안정적으로 전송하는 것도 중요하다. 본 연구에서는 TBM 커터헤드에 설치된 센서로부터 챔버 후방에 설치된 수신기로 데이터를 무선 전송할 때 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy, BLE) 기술의 활용 가능성을 검토하였다. 실험실 모사 실험을 통해 송신기의 신호강도, 송신기와 수신기 사이의 거리, 챔버 공간에 채워진 물질의 종류에 따라 변화하는 수신기의 신호 수신 강도(Received Signal Strength Index, RSSI)의 특성을 분석하였다. 송신기의 신호강도를 0 dBm 이상으로 설정하면 실험에서 고려한 모든 이격거리 조건과 챔버의 상태 조건에서 데이터를 무선 전송할 수 있었다.
지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
This paper researches location estimating method in CDMA system. Previously proposed positioning algorithms are difficult to estimate accurate position in indoor environments, and possible to limited position. This paper proposes enhanced algorithm using received PN pilot signals from base stations to enhance previous algorithms. For estimating position, we set the threshold value and use over the threshold value in received signals. After selecting signals, we estimate position using TDOA algorithm. And the cases which TDOA algorithm cannot use to estimate position, we use Pattern Matching algorithm. The proposed method system showed the improved performance in estimating parameters and locating positions by computer simulations.
본 논문에서는 Wi-Fi를 이용한 RSSI (Received Signal Strength Indication)기반의 측위 시스템에서 전파환경변화에 민감한 시스템의 문제를 보완하기 위하여 랜드마크 발신기 기반의 측위 시스템을 제안한다. 이를 위하여 핑거프린팅 알고리즘 및 랜드마크 발신기를 구현 하였으며 간단한 측위 정확도 예측모델을 만들어 수신된 전파세기를 기반으로 측위 정확도를 예측하였다. 이를 바탕으로 실내 TEST BED를 구축하였고 주요 지점에 랜드마크 발신기를 부착하여 시스템의 효용성을 검증하였다.
A typical AP (Access Point) selection policy is to select an AP based on the received signal strength indicator (RSSI), ignoring its load. If multiple stations are deployed densely at a particular area, a typical AP selection policy will bring about the overall network throughput degradation. This paper proposes a novel AP selection policy taking into consideration not only signal strength of the APs but also AP loads to avoid Hotspot congestion. An experiment on Alinker implementing proposed AP selection policy, demonstrates that the proposed policy achieves close to optimal load balancing and grants the maximum transmission rate to stations in comparison with SSF (Strongest-Signal-First) and LLF (Least-Loaded-First).
Recently, interests on positioning system for location-based services have been significantly increased. Many indoor environment systems using fingerprint scheme have been designed to take more accuracy of positioning, but they are inefficient in adapting to change of environments. In this paper, we focus on a client-based positioning system over WLAN for decreasing installation cost and adapting to change of environments. In the proposed system, APs with stable RSSI are selected as base APs independently for each reference point. Experimental results show that proposed system expands service area approximately 20% much than traditional systems using K-NN algorithm and needs only 20% modification process to fingerprint data compare with traditional systems whenever environment conditions are changed.
안전사고 발생 위험요소가 산재한 사업장 내에서의 이상 징후를 파악할 수 있는 안전관리 시스템의 구축이 필요하다. 또한 사람이 직접 안전관리를 하는 것이 어려운 장소와 사업장 환경의 변화가 중요한 경우까지 고려하고, 실시간으로 정보를 관리하고 대처할 수 있는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 유해가스 누출에 열악한 작업환경에서 인명보호 및 안전사고 예방을 위한 작업자 중심 사고 예방을 위한 다중센서 BLE 디바이스개발과 스마트폰 서비스를 연계방법에 대한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 AQ, AP, Motion, SmartPhone App, Server로 구성하였다.
실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에 서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
센서 네트워크는 환경 정보를 이용하여 재난방제, 스마트홈, 환경감시 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있으며, 특히 위치인식 기반 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치인식을 하기 위해 기본적이고 가장 중요한 기술은 센서와 사물 사이의 거리를 측정하는 것이다. 초음파와 RSSI, GPS 등 위치인식을 위해 거리를 측정하는 방식은 여러 가지가 있다. 본 논문에서는 소리와 RF신호를 이용하여 거리를 측정하는 시스템을 구현하고 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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