위치 기반 서비스가 증가함에 따라 WLAN 접속점 (Access Point)의 물리적 위치에 대한 지식은 점차적으로 중요시 되고 있다. 본 논문은 신경망접근법을 이용한 무선 접속점 새로운 측위 기법을 제안한다. GPS 위치 정보와 RSSI를 이용한 정확한 AP를 측위하기 위한 기초적인 이론과 Property를 유도한다. 이러한 이론 및 Property을 기반으로 정밀 AP 측위를 위해 신경망 모델에 적용시킨다. 제안된 AP 측위 방법에 대해 효율성을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행하였고 이를 성능 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안 방법이 매우 낮은 오류 확률로 AP 측위 할 수 있음을 보여준다.
WPS는 현실세계에 산재한 무선 신호를 활용하여 측위를 수행한다. 측위 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 radio map을 구성하는 구축단계, 구성된 정보와 수집된 무선 신호를 비교하는 측위 단계로 나누어진다. WPS는 측위 시 수집된 신호에 변화가 나타날 경우 측위 정확도의 하락을 가지고 온다. PDR은 관성 센서들을 활용하여 보행자의 걸음걸이 수, 이동거리, 방향을 분석하여 최종 이동지를 분석하는 시스템이다. WPS의 측위 결과가 두 개 이상의 위치로 나타날 경우 측위 정확도의 문제로 판단할 수 있다. 몇몇의 조건에서 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점이 발생하는 상황에 대하여 분석하고 이를 PDR을 통해서 보정하는 시스템에 대하여 제안한다. 이 복합측위를 적용할 경우 WPS에 문제가 발생할 경우에도 측위 정확도를 유지하거나 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
측위 기술에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으며, 측위 기술에 대한 정확도도 점점 증가하고 있는 추세이다. 또한 해당 기술을 활용한 응용분야들이 다양한 형태로 활용되고 있으며, 향후 또 다른 새로운 분야로도 점점 더 확대될 예정이다. 실외 측위는 GPS, 이동통신망 등을 통해 널리 지원되고 있고 오차 범위도 많이 줄어들고 있지만 무선망을 통한 실내 측위에 대해서는 무선의 여러 가지 제한사항으로 인해 오차 범위가 실외 측위에 비해 크게 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 802.11 WLAN 환경에서 활용될 수 있는 RSS-Map을 활용한 실내 측위 기술에 대해 제안한다. 본 연구는 기존의 실내 측위 모델보다 정확성을 가지고 있으며 실험평가를 통해 이동성을 가진 스테이션의 위치를 정확하게 확인할 수 있음을 보인다.
본 논문은 UWB(Ultra Wide Band) 펄스 기반의 단일 송수신을 통한 근거리 무선측위 시스템 및 방법에 관한 것으로서, UWB 펄스의 높은 시간 분해능을 이용하여 근거리에서 높은 정밀도를 가지고 태그의 위치를 획득할 수 있다. 특히, 마스터-슬레이브 형태로 구성된 비콘(beacon)들 간의 사전 설정을 통해 마스터 비콘과 무선측위 대상인 태그 사이의 단일 송수신만으로 ToA(Time of Arrival) 및 TDoA(Time Difference of Arrival) 기법을 적용할 수 있도록 하며, 이로써 태그의 신호 송신을 최소화하여 태그의 저전력 동작을 가능케하는 UWB기반 단일송수신을 통한 근거리 무선측위 시스템이다.
최근 IT분야의 눈부신 발전으로 Web 3.0의 시대를 맞아 유비쿼터스 시대에 점점 다가가고 있다. 그리하여, 일반 이용자도 전문 기술자들의 지식을 인터넷이나 스마트 폰과 같은 통신매체를 통해 쉽게 습득 할 수 있게 되어, 측량과 같은 전문적인 분야도 일반 사용자가 원할 때는 언제, 어디서나 사용할 수 있도록 하기 위해 연구를 진행 하였다. 본 논문의 목적은 전파를 통해 언제, 어디서나, 누구나 지식을 요하지 않아도 정적, 동적 객체 위치 개념의 정보, 해석, 관리 등을 할 수 있는 무선 측위 네트워크를 구축하기 위해, 실내에 무선 네트워크 망을 구성하여, 1차원 또는 2차원, 장애물 투과성, 이동 객체 대상물의 측위를 통하여, U-Surveying을 위한 기초 실험을 하였다.
무선 AP 기반 측위 시스템은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 팀색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 수행한다. 기존의 핑거 프린트 방식은 DB를 구성할 당시 특정 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존 무선 AP 측위 시스템의 특정에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 AP 정보의 특정을 활용한 DB 구축방안과 MSS 기법을 적용한 측위 기법에 대하여 제안하였다. 그리고 핑거프런트방식과 제안한 방식을 구현하고 실험한 결과를 최적의 조건에서 제안한 방식의 불일치율이 27%로 줄었음을 보여주었다.
최근 무선랜 기반 실내 측위시스템을 활용하는 위치정보 서비스가 주목을 받고 있다. 기존 측위 방식에서는 주로 삼각측량 기법에 의존하여 사용자 단말의 위치를 측정하고 있으나, 실내 벽 등의 장애물로 인하여 정확한 측위가 어려울 뿐만 아니라 측위 오차가 크다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 무선랜 기반 실내 측위시스템에서 방(room) 등의 블록(block) 단위로 사용자의 위치를 측정하는 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안 방식은 기존 방식에 비해 측위 오차를 50% 이상 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
본 논문에서는 비시선각 오차에 크게 영향을 받는 지상파 기반 무선측위의 정확도 개선을 위하여 근래에 제안된 무선신호 지도정합법의 성능을 실험을 통하여 검증하였다. 무선신호 지도정합법은 지상파 무선 네트워크 으로부터 다량의 익명 이동기기들로부터 무선신호를 자동적으로 무작위 채집하여 확률 통계적으로 비시선각 오차의 크기를 추정하고 보정하는 새로운 방법론이다. 무선신호 지도정합법은 이동성 관리가 필요한 어떠한 형태의 이동통신 네트워크에 적용이 가능하며 측위를 위하여 특별한 사양의 이동국 단말기와 기준국의 사양을 별도로 요구하지 하지 않으므로 향후 다양한 개형으로 전개될 ubiquitous sensor network의 고효율 측위 수단으로 전개가 가능하다. 실재 도심환경에서 획득한 CDMA 신호에 대하여 무선신호 지도정합법을 적용한 결과 비시선각 오차의 영향을 감소시키며 측위성능의 향상이 현실적으로 가능함을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권4호
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pp.353-361
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2017
선박을 통한 관광 수요가 증가함에 따라 선박 사고에 대비한 안전한 운항 및 대처가 필요하다. 해상에서는 외부구조 지원을 신속하게 받을 수 없으므로, 자체적으로 피해 최소화를 위한 초기 대응이 매우 중요하다. 따라서, 2차 피해 방지를 위해 신속하고 정확하게 선박 내 승객 위치 파악이 필요하다. 본 연구에서는 선박의 특성을 고려하여 저전력, 초소형 등의 장점을 가진 지그비(Zigbee) 무선측위기술(PDT, Position determination technology)을 향상시킨 e-Zigbee(enhanced-Zigbee) 무선 측위 기술을 적용하였고 사용자 니즈(needs)에 맞게 측위 정밀도를 고려한 저가형과 고정밀 승객 위치 태그(tag) 및 액세스포인트(AP, Access point)를 제공하였으며 특성조사를 통해 측위정밀도를 향상시킨 실선 테스트베드를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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