본 논문은 ISM 대역의 WiFi의 주파수를 이용하여 피코셀 환경에서의 비콘신호 세기를 측정 및 분석에 관한 논문이다. 사용 AP의 비콘신호를 스마트폰의 비콘신호 측정 어플을 이용하여 측정하고 이를 PC의 어플리케이션을 이용하여 구글맵에 AP 신호세기를 표시한 것이다. 스마트폰의 측정 데이터는 비콘신호의 RSSI와 GPS신호를 맵핑시켜 측정하고 이 측정한 자료는 PC의 구글맵 위치 좌표로 변환하여 Tracking 자료를 분석할 수 있는 시스템이다. 이 측정 및 분석 시스템을 이용하여 AP가 위치한 지역마다 전파신호 변화를 분석 파악할 수 있다.
Over the past few years, Wi-Fi signal based indoor positioning system (IPS) has been researched extensively because of its low expenses of infrastructure deployment. There are two major aspects of location-related information contained in Wi-Fi signals. One is channel state information (CSI), and one is received signal strength indicator (RSSI). Compared to the RSSI, the CSI has been widely utilized because it is able to reveal fine-grained information related to locations. However, the conventional IPS that employs a single access point (AP) does not exhibit decent performance especially in the environment of non-line-of-sight (NLOS) situations due to the reliability degeneration of signals caused by multipath fading effect. In order to address this problem, in this paper, we propose a novel method that utilizes multiple APs instead of a single AP to enhance the robustness of the IPS. In our proposed method, a hybrid neural network is applied to the CSIs collected from multiple APs. By relying more on the fingerprint constructed by the CSI collected from an AP that is less affected by the NLOS, we find that the performance of the IPS is significantly improved.
최근 주목 받고 있는 사물인터넷(Internet of Things)환경에서는 와이파이와 블루투스 같은 다양한 무선 표준들이 공존한다. 이러한 사물인터넷(IoT) 환경에서는 이종 무선 통신망 간의 핸드오버를 통하여 보다 안정적이고 효율적인 패킷 전송이 가능하다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 다양한 무선표준과 통신프로토콜을 지원하는 IoT 브로커를 이용하여 와이파이와 블루투스 사이의 이종망 간 수직 핸드오버(Vertical handover) 시스템을 구현하였다. 핸드오버 시점 결정을 위하여 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 함수를 이용한 LQ(Link Quality)및 RSSI(Received Signal Strength Indication)측정 실험과 리눅스에서 제공하는 네트워크 정보를 활용한 사용자의 실시간 트래픽 측정 실험을 통해 최적의 Threshold값을 선정하였다. 실제 하드웨어를 사용한 실험을 통해 제안 방법이 에너지 효율을 향상시키고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있음을 확인하였다.
Wi-Fi 기반 위치 추적 기술은 다양한 방법들이 제시되어 있으나 일반적으로 지정한 참조위치에서 측정한 신호세기 정보를 활용하는 핑거프린트 기법을 주로 이용한다. 그러나 핑거프린트 기법이 높은 해상도와 정밀도를 가지기 위해서는 다수의 참조위치를 필요로 하지만, 다수의 정보를 위해서는 많은 비용의 소모가 발생한다. 본 논문에서는 서비스 지역을 격자로 구분하고 가상의 참조위치를 바탕으로 신호 세기 모델을 만들어서 격자의 신호 세기정보를 예측하고 신뢰도를 부여하여 핑거프린트 맵을 생성한다. 이렇게 생성된 맵은, 위치 추정을 위해 입력된 신호 세기 리스트와 비교하여 추정하고자 하는 대상이 어떠한 격자에 있는지 비교하는데 사용한다. 제안하는 기법과 시스템의 성능을 평가하기 위해 $20m{\times}22m$의 실내 환경에서 기존의 핑거프린트 기법(RADAR)과 비교한 결과 제안하는 시스템을 이용할 때 위치 측정 에러가 감소하는 결과를 확인하였다. 그리고 실험 결과 기존의 방법에 비해 1.74미터의 에러가 감소한 것을 확인했다.
인공위성 기반의 실외 측위 시스템과는 달리 실내 측위 시스템은 BLE, Wi-Fi, UWB 등 다양한 무선 기술을 활용한다. BLE 기반 비컨 기술은 일정 주기로 사전에 정의된 장치 ID와 위치 정보를 제공하고 이를 수신한 장치에서 RSSI를 활용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정할 수 있다. 기존의 BLE 기반 실내 측위 시스템 연구들은 단일 지점에서 사용자의 실제 위치와 계산된 위치의 오차를 비교하는 연구가 많았다. 본 논문에서는 엔트로피 분석 모델을 적용하여 이동 경로나 구역에 따른 측위 정확도를 평가하는 기법을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 서로 다른 경로에 대한 엔트로피 결과값을 추출하고 이를 비교하여 어느 경로가 더 정확한지에 대해 평가할 수 있음을 검증하였다.
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.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.869-875
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2009
Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권3호
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pp.183-187
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2020
The general Wi-Fi network connection structure is that a number of IoT (Internet of Things) sensor nodes are directly connected to one AP (Access Point) node. In this structure, the range of the network that can be established within the specified specifications such as the range of signal strength (RSSI) to which the AP node can connect and the maximum connection capacity is limited. To overcome these limitations, multiple middleware bridge technologies for dynamic scalability and load balancing were studied. However, these network expansion technologies have difficulties in terms of the rules and conditions of AP nodes installed during the initial network deployment phase In this paper, an intelligent edge computing IoT device is developed for constructing an intelligent autonomous cluster edge computing network and applying it to real-time road danger context aware and notification system through an intelligent risk situation recognition algorithm.
본 논문에서는 실내 위치 추적의 오차를 개선하기 위해 AP (access point)의 RSSI (received signal strength indication)가 미약한 지점에서 위치 정보의 정확성을 높일 수 있도록 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 보행정보를 검출하여 실내 위치 추적 오차를 개선할 수 있는 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 가속도 센서는 사용자의 보행 중 활동을 감지하고 이를 이용하여 보폭과 이동 거리를 검출할 수 있고, 방향 센서는 디지털 나침반으로써 활용되어 사용자의 이동 방향을 검출한다. 실험을 통해 센서를 이용한 보행 정보 검출 결과 걸음 수와 이동방향 검출에 대해 정확도를 높였다. 따라서 추가적인 장비와 비용 없이 센서와 RSSI를 활용하여 사용자의 이동 방향과 거리를 추정하고 기존 실내 위치 추적 시스템에서 오차를 보정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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