• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2007

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.352-354
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• 2016

최근 스마트 기기의 발전과 함께 실내 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 있다. 이를 위해 블루투스 4.0의 BLE(Bluetooth Low Energy) 스펙에 추가된 iBeacon 기술을 이용한 실내 측위 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 iBeacon과 수신 단말 사이의 거리 측정에 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 장애물과 같은 환경적 요인으로 부정확한 거리 측정의 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 RSSI 신호의 신뢰성 증가를 위한 필터링 기술과 단말의 액세스 포인트 기능의 브로드캐스팅 신호를 이용하는 개선된 실내 측위 기법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1483-1495
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• 2007

IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.11-19
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• 2010

ZigBee는 WPAN(Wireless Personal Area Networks)을 위해 IEEE 802.15.4 표준에 근거하여 저비용, 저전력 소모를 위해 만들어진 표준이다. ZigBee 표준에서 라우팅을 위해 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)와 트리 라우팅(Tree Routing) 두 가지 방법이 제시되었다. 트리 라우팅은 IEEE 802.15.4 MAC 계층의 토폴로지 형성 과정 동안에 만들어진 부모-자식 관계에 근거하여 센서 노드로부터 싱크 노드(Sink node)로 데이터를 전송한다. 이 방법에서 새로운 노드가 네트워크에 가입하기 위해 RSSI(Received signal strength indicator) 신호가 가장 강한 노드를 부모 노드로 선택한다. 그러므로 트래픽 분산이 이루어지지 않아 일부 노드는 많은 트래픽 양을 전달하게 되고 에너지는 빠르게 고갈된다. 본 논문에서는 트래픽 분산을 위해 링크 품질과 트래픽 양 정보를 이용하는 새로운 메트릭(Metric)을 제시한다. 제안되는 방법은 RSSI 신호 세기를 사용하는 대신에 새롭게 제안된 메트릭을 사용하여 부모 노드를 선택하여 네트워크에 가입한다. TinyOS TOSSIM(TinyOS mote SIMulator) 환경에서 시험을 통하여 제안한 방법이 기존 트리 라우팅 방법에 비해 우수한 성능을 가짐을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.473-476
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• 2008

유비쿼터스 센서 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스 등의 IT 산업분야를 비롯하여 물류, 유통, 환경, 교통 등 산업 전반에 다양하게 응용되고 있으며 이들 기술이 공통적으로 요구하는 기술 요소 중의 하나는 센서노드의 위치에 관한 정보를 추적하고 관리하는 것이다. 본고에서는 무선 센서 네트워크의 응용분야로서 무선센서노드의 전파수신강도(RSS)에 기반한 위치측정 기법을 캠퍼스 내 차량 위치 측정에 활용하는 것을 제안하고 그 구현방안에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 무선센서노드의 최적의 경로 탐색 및 멀티홉 설정 방안을 고찰하였으며 실제 적용 시스템의 구성 및 동작 절차를 제안하였다. 실외환경에서의 실험 결과 제안된 방식은 캠퍼스환경에서 차량의 주차위치를 관리하기에 충분한 위치 정확도를 제공하는 것으로 판명되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.684-690
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• 2015

This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.175-183
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• 2008

애드혹 네트워크의 실용 영역인 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 배터리에 의해 동작하고 일반적으로 한번 배치된 후 다시 회수 되지 않는다. 따라서 각각의 센서 노드는 한정된 에너지로 감지하고 통신해야 하며, 에너지 효율성은 무선 센서 네트워크의 수명을 결정하는 핵심 설계 요소로서 활발히 연구되고 있고 근래에는 크로스 레이어 최적화를 통해 더욱 개선되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 시스템인 ZigbeX 플랫폼에서 센서 노드의 전송 출력 제어를 통하여 데이터 수집 과정에서 소모되는 에너지를 절약하는 새로운 기법을 제안하여 구현하고 실험 및 측정을 통하여 성능 개선 효과를 입증한다. 클러스터 멤버를 구성하는 각 센서 노드에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 과정에서 멤버 노드의 송신 출력을 통신 가능한 적정 수준으로 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. 각 멤버 노드는 클러스터 헤드로부터 수신한 패킷의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 기반으로 하여 자신의 송신 출력을 조절한다. 즉 자신이 전송한 패킷을 클러스터 헤드가 안전하게 수신할 수 있는 적정 수준으로 출력을 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. ZigbeX 플랫폼 상에서 구현한 프로토콜을 자체 개발한 패킷 분석기를 이용하여 반복 측정한 결과에 의하면, 제안한 출력 제어 기법을 사용함으로써 통신량의 대부분을 차지하는 데이터 수집 과정에서의 에너지가 절약되어 네트워크 수명이 최대 21.9% 증가됨을 확인할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.91-98
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• 2015

There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT), The IoT enables physical world objects in our surrounding to be connected to the Internet. ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart devices. Accordingly studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi devices using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band. Because serious network performance deterioration of wireless sensor networks. In this paper, we will propose an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channels by mixing utilization of interference signal and RSSI (Received Signal Strength Indicator) Min/Max/Activity of Interference signal by wireless sensor nodes. In addition, it will verify our algorithm by using OPNET Network verification simulator.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.676-683
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• 2021

Wi-Fi Round-trip timing (RTT) based location estimation technology estimates the distance between the user and the AP based on the transmission and reception time of the signal. This is because reception instability and signal distortion are greater than that of a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based fingerprint in an indoor NLOS environment, resulting in a large position error due to multipath fading. To solve this problem, in this paper, we propose an end-to-end based WiFi Trilateration Net (WTN) that combines neural network-based RTT correction and trilateral positioning network, respectively. The proposed WTN is composed of an RNN-based correction network to improve the RTT distance accuracy and a neural network-based trilateral positioning network for real-time positioning implemented in an end-to-end structure. The proposed network improves learning efficiency by changing the trilateral positioning algorithm, which cannot be learned through differentiation due to mathematical operations, to a neural network. In addition, in order to increase the stability of the TOA based RTT, a correction network is applied in the scanning step to collect reliable distance estimation values from each RTT AP.

• 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.