무선전력전송은 각종 전자기기에 필요한 전력을 전선 없이 무선으로 공급하는 기술이다. 무선전력전송 기술은 자기 코일을 이용하는 근거리 무선전력전송 기술과 안테나를 이용하는 원거리 무선전력전송 기술로 구분된다. 본 연구에서는 시설물 관리용 전원공급 문제를 해결하기 위한 방안으로 UWB를 활용하여 초정밀 측위가 가능한 RTLS 태그와 무선 충전부를 설계하였다. 무선 충전 패드는 자기 공진 방식을 이용하여 4개의 기기를 충전할 수 있는 기능을 제공한다.
현재 측위에 대한 측정 대상이 점점 작아지면서, 그에 따른 정확도 까지 높아지고 있다. 실내 측위에 관한 기술은 대표적으로 단말기의 수신신호의 세기방식인 RSS(Received Signal Strength), 수신신호의 도달시간 방식 TOA(Time of Arrival), 수신 신호의 도달 시간차 방식 TDOA(Time Difference of Arrival), 수신신호의 입사각 방식인 AOA(Angle of Arrival) 등 여러 가지 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 특수 장비를 사용하지 않고, 무선 네트워크 기반의 실내 측위 중에 정확도가 높은 Fingerprinting 방법을 택하였다. WLAN 기반 실내측위에 가장 많이 사용되는 KNN은 k개의 이웃수와 RP의 수에 따라 민감하다. 본 논문에서는 KNN 성능을 향상 시키기 위해 SVM 이용하여 SNR 데이터를 군집화를 적용한 KNN과 SVM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 SVM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과 위치 오차가 2m이내에 KNN/SVM 혼합 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
UWB(Ultra Wide Band)는 기존의 스펙트럼에 비해 매우 넓은 대역에 걸쳐 낮은 전력으로 대용량의 정보를 전송가능하며 정확성면에서 탁월하며 신호 도달거리가 길다는 장점에서 실내 위치 측위기술로 가장 적당하다. 측위 기술 방법 중 각도를 측정하여 위치를 측정 하는 AoA방식과 도착 시간을 이용해서 위치를 측정하는 ToA방식, 그리고 두 리더기간의 시간의 차를 측정하여 리더기 간의 거리차가 일정함을 통해 얻는 쌍곡선의 교점을 이용하는 TDoA방식이 가장 대표적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 2개의 리더기에서 AOA방법을 통한 두 각의 교점과 ToA의 두 원들과의 교점, TDOA방식의 한 쌍의 쌍곡선의 교점을 이용하여 3개의 리더기가 아닌 2개의 리더기 사용으로 리더기의 개수를 최소화 하며 위치 추적의 정확도를 높이고자 한다. UWB의 특징과 실내 위치 결정 측위 방법 소개와 더불어 Hybrid를 통하여 얻을 수 있는 효과를 설명한다.
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.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)과 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌다. 이에 관성센서(IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내환경에서 응용하려는 시도가 정밀 측위의 관점에서 논의되고, 관성센서의 장착이 스마트폰에 일상화 되면서 실내 정밀 측위 확산의 시초를 갖게 되었다. 본 논문에서는 IMU와 WPS를 결합하여 각각의 단점을 극복하고 측위 품질을 혁신적으로 향상 시킬 수 있는 알고리즘 프레임워크를 제안한다. 본 연구를 위해 스마트폰에서 구현되는 측위 테스트 프로그램을 구현하고 이를 적용할 실질적인 실내외 테스트베드를 구성하여 활용하였으며 이로서 대규모로 확장 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서 충분한 의미를 지닌다.
최근 LBS는 모바일 단말의 보급화와 더불어 미들웨어, 무선통신, 위치 측위기술의 발전과 '위치정보 보호 및 이용에 관한 법률' 제정 등 제도적인 안전장치가 마련되면서 우리의 생활에 더욱더 밀접하게 자리 잡고 있다. 기존의 친구 찾기, 지도검색 등 초창기서비스에서 최근 모바일 119서비스, 모바일상거래, 네비게이션등 다양하고 부가가치가 높은 서비스형태로 발전하고 있다. 이에 기존의 각 통신사에 의존적인 서비스에서 통합된 위치정보 제공 시스템의 필요성이 대두되고 되고 있으며, 또한 위치정보의 이용 및 보호에 관한 법률제정으로 개인 위치정보 보호 기술이 절실히 요구되고 있다. 그리고 새로운 위치기반 서비스의 출현과 활성화에 따른 망 부하를 최소화하기 위한 미들웨어 기술의 요구와 기존 유 무선 위치기반 서비스들을 통합하기 위한 미들웨어 기술들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 각 통신사별 통합된 위치정보 제공을 위한 미들웨어 기술과 개인 위치정보 보호 기술, 그리고 유 무선 통합 미들웨어 기술들에 대해 살펴본다. 또한 기존의 위치 트리거링(triggering)기술을 확장하여 단말과의 연동을 통한 트리거링 서비스에 대해 살펴본다.
사용자들이 위치 정보를 가장 많이 요구하는 분야가 바로 육상교통 분야이다. 특히 보다 정확한 위치 정보를 제공함으로써 지능형 도로 교통 관리가 가능하고, 일반 사용자에게도 편리를 가져다준다. 무선 통신망의 발달로 언제 어디서나 주변 기준국의 GPS 정보를 수신할 수 있기 때문에 차량에서도 정밀 측위가 가능하다. 일반적으로 정밀 측위를 위해서는 코드, 반송파 측정치를 사용한다. 하지만 수신기에서는 코드, 반송파 측정치 뿐 아니라 도플러 측정치도 제공하고 있고 도플러 측정치는 속도에 대한 측정치이다. 속도는 육상교통 환경에서 요구되는 중요한 정보이기 때문에 본 논문에서는 도플러 측정치까지 추가하여 육상교통 환경에 적합한 정밀 측위 기법을 연구하였다. 정밀 측위 기법으로는 RTK(Real-Time Kinematic) 기법을 사용하였고, 여기에 측정치로 이중 차분된 도플러 측정치를 추가하였다. 그 결과 도심지역에서 발생하는 다중 경로 또는 반송파의 사이를 슬립(Cyde Slip)에 의한 위치 오차가 완화되었다. 하지만 여전히 발생하는 위치 오차를 완화시키기 위해서 도플러 측정치를 이용한 위치 영역에서의 스무딩 기법을 적용하였다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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