본 논문에서는 GPS의 사용이 불가능한 실내 교통 환경에서 이동 애드혹 네트워크 환경을 통해 차량 운전자가 시야에서 볼 수 없는 근처 보행자의 위치 추적을 통해 충돌 사고의 발생을 미연에 방지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와는 달리, 제안 알고리즘은 WiFi AP 또는 bluetooth 시스템과 같은 기반시설에 의존하지 않고, 자동차와 보행자 간의 애드혹 망을 실시간으로 구성함으로써 자동차와 보행자의 상대적 위치 추적을 제공한다. 또한 제안 알고리즘은 유전자 알고리즘을 기반으로 하여 기존의 방식보다 효과적으로 신속하고 정확한 위치추적을 수행한다. 시뮬레이션 성능 평가를 통하여 기존 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확성과 신속성을 비교한다.
Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.
최근 들어, 다층 건물 내 층간 위치 측위(Floor Determination)는 다양한 위치 기반 응용 서비스를 만족하기 위해 빠르게 해결해야 되는 문제가 되었다. 본 논문에서는 다층 건물 환경에서 Wi-Fi 신호를 기반으로 한 저복잡도 층간 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 WAP(Wireless Access Point)에 대한 자세한 좌표 정보가 필요 없이, 사용자 단말기에 나온 각 WAP의 층수와 각 WAP의 수신 신호 세기(Received Signal Strength) 값만을 이용한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 본 논문에서는 Multi-Wall-Floor 모델을 사용하였으며, 모의실험 결과를 통해 각층의 WAP 배치 밀도가 충분히 높을 경우 제안 기법의 정확도가 100%에 도달함을 보였다. 그리고 각층의 WAP 수가 적은 경우에서도 우수한 층간 위치 측위 성능을 보였으며, 특히 심지어 WAP 가 하나도 없는 층이 있어도 층간 위치 측위가 가능한 것을 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
With the development of ICT(Information and Communication Technology), the number of smart devices is rapidly increasing. LBS(Location Based Service) applications that provide user's location based service are used in various fields. There is also a growing demand for indoor precision positioning technology to provide seamless services. In this paper, we propose an indoor positioning system that estimates the location of a smartphone user. The proposed algorithm determines whether the received signal is LOS(Line-of-Sight) or NLOS(Non-Line of-Sight) in order to decrease multipath effect by the indoor environment. The proposed positioning algorithm is very simple and requires only the AP(Access Point) coordinates. In addition, it requires only two APs for estimating the location of a smartphone user. The proposed algorithm is a practically applicable technology without any additional hardware and kernel modification in the smartphone. In the experiment results, the reliability of the positioning system was found to be within 0.83 m.
최근, 스마트폰의 GPS (Global Positioning System) 및 Wi-Fi를 이용한 위치기반서비스 (Location Based Services : LBS)에 대한 관심과 수요가 국내외에서 증가하고 있다. 위치추정 실험결과, WPAN (Wireless Personal Area Network)에서 실내 위치추정의 경우 고정노드와 이동노드간의 거리 측정 시 빈번하게 많은 오차 값이 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 최대 측정거리 값을 이용하여 이동객체의 위치추정 성능을 향상시킬 수 있는 위치추정 보정 알고리즘 ($LCA_{MMV}$)을 제안하고, 이동노드가 이동하는 상황을 3가지 시나리오로 구성하여 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 평균 위치추정 정확도는 SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)과 삼변측량법 보다 시나리오 1-3에서 각각 40.9cm, 77.6cm, 6.3cm 더 정확하게 측정됨을 확인하였다.
최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.
기존의 위치 추정 기법인 AOA, TOA, TDOA는 실내 위치 추정 시 Wi-Fi와 Beacon을 이용한 기법보다 실내 사용자의 위치를 추정하기 부적합한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 실내 위치 추정에 AOA 기법이 부적합한 문제를 해결하기 위해 하나의 AP에 4개의 방향성 안테나가 부착된 단일 AP를 기반으로 AOA 기법을 이용한 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 4개의 안테나에 수신된 각도만을 이용하여 각각의 신호에 대한 직선 방정식을 도출하고, 직선 방정식들 간의 교차점을 구함으로써 사용자의 위치를 추정한다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
개인의 위치를 확인할 수 있는 기술은 위치기반제어, 개인화된 광고 등 다양한 응용분야에서 요구된다. 미아발생 방지나 현장 학습을 위한 지원, 사용자의 위치에 따른 적절한 Push 이벤트 등 그 응용분야는 무궁무진하다. 기존의 많은 연구들이 위치 확인의 정확도에 비중을 두고 연구되어, 별도의 장비를 장착하거나 시설물에 특정 장치를 해야 하는 등의 제약 조건이 있었던 것과 달리 본 논문에서 제안한 알고리즘은 대부분의 사용자가 갖고 있는 스마트폰의 기본 사양만으로 위치 추적을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 스마트 폰에 의해 수집 가능한 GPS와 WiFi RSS, 가속도계 센서 데이터를 파티클 필터를 적용하여 센서 융합을 실행하여 위치를 확인하는 알고리즘을 설계 구현하였고, 실험 결과, 사용자의 위치 확인 정확도가 다른 비교 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여, 해당 알고리즘의 실제 환경 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
GPS 수신이 어려운 실내 환경에서 이동 단말기 사용자나 로봇의 위치를 추정하기 위해 WiFi 신호 강도를 이용하는 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 불안정성과 불확실성에 효과적이고 이동 단말기에서 계산 성능을 고려하여 가우시안 프로세서를 변형한 방법을 적용하여, 실내 연속 공간에서 이동 중인 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 분석해보고, 성능 개선을 위한 확장 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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