• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.4133-4137
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• 2011

신뢰성 있는 다중태그 인식은 최근 다중태그 애플리케이션 이슈 중의 하나이다. 하지만, 데이터 확보 단계에서 다중태그 리더를 통한 신뢰성 있는 다중태그 인식은 리더간의 충돌, 소음, 태그가 부착된 물건들의 이동 등으로 발생하는 거짓양성인식, 거짓음성인식, 비 인식같은 신뢰성 없는 인식으로 인하여 신뢰서 있는 데이터를 확보하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 다중태그 리더를 통한 인식에서 발생되는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 먼저 성능평가 기준을 소개하고, 1) 수신된 신호 강도 표시기 (RSSI)을 이용한 최소 중첩인식공간 설정방식, 2)시-공간 분할 처리방식, 3) 큰 사이즈의 이중 태그 부착 방식등과 같은 3가지 해결방안을 제시하였다. 그리고 본 논문은 멀티 RFID 리더가 설치된 스마트 사무실에서 태그의 성공 인식률 계산을 통하여 제안된 방법의 성능개선을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.600-608
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• 2020

머신러닝은 학습 데이터로부터 목적함수를 구성하고, 테스트 데이터를 통해 목적함수의 확인함으로써 발생하는 데이터에 대한 예측을 수행한다. 머신러닝에서 입력데이터는 전처리 과정을 통해 정규화 과정을 거친다. 이런 정규화는 입력데이터의 평균과 표준편차를 이용하여 표준화하거나, 수치 데이터가 아닌 nominal value는 one-hot 코드 형태로 변환하는 방식을 이용한다. 그러나 이 전처리 과정만으로 문제를 해결할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서 입력데이터의 정규화를 위해 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 테스트 데이터는 모바일 기기로부터 수집된 와이파이 장치의 RSSI값을 이용하고, 수집된 데이터의 노이즈와 이질적 문제는 온톨로지를 이용하여 정제하는 방법을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.3194-3210
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• 2022

Wall obstruction is the main factor leading to the non-line of sight (NLoS) error of indoor localization based on received signal strength indicator (RSSI). Modeling and correcting the path loss of the signals through the wall will improve the accuracy of RSSI localization. Based on electromagnetic wave propagation theory, the reflection and transmission process of wireless signals propagation through the wall is analyzed. The path loss of signals through wall is deduced based on power loss and RSSI definition, and the theoretical model of path loss of signals through wall is proposed. In view of electromagnetic characteristic parameters of the theoretical model usually cannot be accurately obtained, the statistical model of NLoS error caused by the signals through the wall is presented based on the log-distance path loss model to solve the parameters. Combining the statistical model and theoretical model, a hybrid model of path loss of signals through wall is proposed. Based on the empirical values of electromagnetic characteristic parameters of the concrete wall, the effect of each electromagnetic characteristic parameters on path loss is analyzed, and the theoretical model of regional path loss of signals through the wall is established. The statistical model and hybrid model of regional path loss of signals through wall are established by RSSI observation experiments, respectively. The hybrid model can solve the problem of path loss when the material of wall is unknown. The results show that the hybrid model can better express the actual trend of the regional path loss and maintain the pass loss continuity of adjacent areas. The validity of the hybrid model is verified by inverse computation of the RSSI of the extended region, and the calculated RSSI is basically consistent with the measured RSSI. The hybrid model can be used to forecast regional path loss of signals through the wall.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.89-91
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• 2022

실내에서 측위를 위해 주로 사용되는 무선 센서 네트워크(WSN)는 수신 신호 강도(RSSI)의 정확성에 의존한다. 이 RSSI는 간섭을 유발하는 여러 요인에 민감하며, 그 중 온도가 실내/외 환경에서 RSSI에 큰 영향을 미친다는 국외 연구 사례가 있다. 실내에서는 열원이나 공조 시스템으로 인해 실내 공간의 온도가 고르지 않으며, 특정 위치에서는 잦은 온도 변화가 발생한다. 특히, 실내 화재 상황 시 대피 경로 안내를 위해 정확한 측위 시스템이 요구되지만 Receiver 주변에서의 화재로 인해 국부적으로 높은 온도가 형성되어 RSSI 값에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 SoC 내부 및 국부 온도와 RSSI의 상관관계 분석을 통해 RSSI에 미치는 영향을 연구하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1087-1096
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• 2011

지능형 차량 네트워크(VANET)는 무선통신을 이용하여 차량 간 (V2V, Vehicle to Vehicle), 차량과 노변장치 간(V2I, Vehicle to Infrastructure)의 통신을 제공하는 네트워킹 기술이다. 현재 VANET통신은 자동차산업의 급속한 발전과 차량자동화로 인하여 산업계와 학계를 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET을 통해 유통되는 차량의 속도, 가속도, 도로 및 환경 모니터링정보는 운전자에게 안전운전과 관련된 서비스를 제공하는 분야로써 통신에서의 보안은 필수적인 요건이다. 지금까지 안전한 메시지 인증을 위한 많은 인증프로토콜들이 제시되어 왔다. 그 중에서도 Jung에 의해 제안된 VANET 알고리즘은 데이터베이스 검색 알고리즘인 블룸 필터를 RAISE 알고리즘에 적용하여 차량 밀집환경에서의 인증에 보다 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 하지만 RAISE에서 사용한 k-anonymity는 정확한 차량의 ID정보를 얻기 위해 모든 메시지에 대해 전수조사 연산을 수행해야 하므로 차량의 수가 증가함에 따라 해시연산량이 지수적으로 증가한다. 또한 핸드오버가 발생하는 경우 완벽한 키전달 알고리즘을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 RSSI기반 속도 및 거리 추정 알고리즘을 사용하여 사용자의 ID를 위치화하며 프로토콜의 핸드오버부분의 오류를 수정하여 안전하고 효율적인 알고리즘을 제공한다.