• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2019

최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.745-748
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• 2009

본 논문은 ZigBee 기술을 이용하여 실내 위치 인식 알고리즘을 설계하고 구현하였다. ZigBee의 가장 큰 장점은 RFID, 적외선, 초음파 기술 등과 비교하여 저전력으로 오랜 시간 동안 사용할 수 있으면서도 가격이 저렴하다는 것이다. 본 논문은 ZigBee를 이용한 위치 인식 기술에 RSSI와 삼각 측량법, 그리고 다수의 데이터에서 정확한 RSSI값을 선택하는 알고리즘을 설계하였고, 위치 인식의 정확도를 높이는데 초점을 두었다. RSSI값을 미리 실측하여 Curve Fitting을 이용하여 각각의 고정 AP마다 RSSI와 거리의 관계식을 산출하여 위치 계산에 사용하였다. 또한 실제 위치 인식 시스템을 기존의 삼각 측량법만을 사용하는 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 각각 구현하였다. 또한 모의실험을 통해 실제 모바일 노드의 위치와 측정된 위치의 오차율을 비교하여 성능을 측정하였다. 모의실험을 통해 성능을 비교하여 모바일 노드의 위치 인식 오차율을 줄이고, 정확도를 향상하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• 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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권6호
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• pp.268-277
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• 2016

사물인터넷이 대중화되면서 주차장에도 사물인터넷 환경을 구축해 이용객이 주차한 차량의 위치 식별 및 주차 위치 안내 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 기존 시스템들은 차량을 식별하기 위해 식별 장치를 차량에 부착하거나 이용객이 소지하는 방법 또는 고화질 카메라를 이용하여 주차된 차량의 번호판을 인식하는 방법 등을 이용하고 있다. 하지만 이 방법들은 이용 방법과 비용 측면에서 아쉬운 면을 보였다. 본 논문에서는 초음파 센서와 블루투스 통신을 이용한 스마트 실내 주차장 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 주차공간에 설치된 주차장 센서 모트의 초음파센서를 이용하여 차량의 점령을 판단하고 블루투스의 RSSI를 이용하여 주차된 차량의 위치 식별이 가능하다. 또한 블루투스 RSSI를 이용한 실시간 실내 위치 인식을 통해 주차된 차량까지의 길 안내 서비스가 가능하다. 시스템의 성능평가를 위해 주차된 차량의 위치 인식률과 RSSI를 변환해 얻은 거리의 정확도를 측정하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.364-367
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• 2007

실내위치인식을 위한 플랫폼으로서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반으로 Zigbee/IEEE802.15.4표준을 따르는 CC2431(Chipcon, Norway)과 베이스스테이션노드를 결합하여 실내위치인식 시스템을 구현하였다. CC2431은 지정된 위치에서 자신의 현재위치를 전송해주는 레퍼런스노드와 인접해있는 레퍼런스노드들의 현재위치(X, Y좌표)와 RSSI값을 수신받아 내장된 Location Engine에서 자신의 현재위치를 계산하여 베이스스테이션노드로 전송해주는 블라인드노드로 구성이 되어있다. 베이스스테이션노드는 블라인드노드의 현재위치를 전송받아서 PC로 데이터를 넘겨주기 위한 게이트웨이로 사용하였으며 서버측의 원격지뿐만 아니라 외부에서도 블라인드노드의 현재위치를 실시간으로 확인할 수가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권7호
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• pp.1307-1312
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• 2015

최근 스마트폰에 블루투스 LE의 적용을 계기로, 블루투스 비컨의 RSSI 기반 거리측정 기법에 의한 실내 측위 방법이 실용적인 측면에서 새로운 관심을 받고 있다. 정확한 위치정보의 계산을 위해서는 RSSI 측정은 안테나 패턴의 불규칙성, 환경의 영향, 동적인 사람의 움직임 등에 따른 오차를 고려해서 비컨의 위치를 결정하여야 한다. 본 논문은 비컨 송신기의 위치에 따른 RSSI/거리 확률모델을 바탕으로, 소형 서비스 공간에서의 측정의 정확성을 예측하고 보장하는 방안을 제시하였다. 그 결과, 전체공간상에서 평균적인 정확도를 최대화하기 위해서는 서비스공간에 골고루 신호가 도달할 수 있도록 분산해서 배치하는 것이 효과적인 반면, 측위오차의 최대치를 줄기위해서는 해당공간의 가장자리에 위치하는 것이 효과적임을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1129-1136
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• 2022

본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.681-681
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• 2006

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제2권2호
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• pp.67-77
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• 2008

Representation of various types of information in an interactive virtual reality environment on mobile devices had been an attractive and valuable research in this new era. Our main focus is presenting spatial indoor location sensing information in 3D perception in mind to replace the traditional 2D floor map using handheld PDA. Designation of 3D virtual reality by Virtual Reality Modeling Language (VRML) demonstrates its powerful ability in providing lots of useful positioning information for PDA user in real-time situation. Furthermore, by interpolating portal culling algorithm would reduce the 3D graphics rendering time on low power processing PDA significantly. By fully utilizing the CC2420 chipbased sensor nodes, wireless sensor network was established to locate user position based on Received Signal Strength Indication (RSSI) signals. Implementation of RSSI-based indoor tracking method is low-cost solution. However, due to signal diffraction, shadowing and multipath fading, high accuracy of sensing information is unable to obtain even though with sophisticated indoor estimation methods. Therefore, low complexity and flexible accuracy refinement algorithm was proposed to obtain high precision indoor sensing information. User indoor position is updated synchronously in virtual reality to real physical world. Moreover, assignment of magnetic compass could provide dynamic orientation information of user current viewpoint in real-time.