시간 영역에서 나노 초 이하의 임펄스 신호를 이용하는 초광대역 임펄스 통신을 이용하면 임펄스 특성으로 인해 노드의 위치 정보 파악이 가능하다는 것이 알려져 있다. 이를 위해 무선 측위(Wireless Position Location)용으로 펄스의 도착 시간을 측정하여 센서나 태그의 위치를 계산하는 많은 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존의 알고리즘들의 장단점을 비교한 후 무선으로 동기를 맞추는 TDoA 방안을 실용화 가능한 새로운 방안으로 제안한다. 기존의 알고리즘들은 완벽한 동기를 가정하거나 펄스 송,수신의 시간을 제약하는 등의 특수한 로직이 따로 필요하지만, 저가격, 저전력으로 동작하는 센서네트워크 등의 시스템을 위해서는 가급적 간단하게 노드를 만들어야 하고, 가급적 적은 펄스의 전송을 수행하여야 한다. 제안하는 방안은 동기를 임펄스를 이용해 맞추는 방법을 사용한다 따라서 실제로 구현이 가능하면서도 고정밀 측위를 요하는 시스템에서 측위의 정확도도 높다 시뮬레이션을 통해서 제안하는 방안이 50cm 이하의 에러를 나타낼 확률이 다른 구현 가능한 시스템보다 50%이상 개선됨을 확인하였다.
임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC (Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서의 측위 기법을 소개하고 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 FM (Frequency Modulation) 방식을 접목시킨 새로운 형태의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방안의 우수성을 검증하였다.
UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위에서 정화한 위치 정보를 추정하기 위해서는 무선 측위 과정에서 발생하는 오차를 보상하기 위한 알고리즘이 반드시 필요하다. 이러한 무선 측위 오차를 보상하고 정확한 위치 정보 추정이 가능한 Scanning 기법은 동일한 태그 위치에 대한 무선 측위를 반복하여 얻을 수 있는 위치 정보 후보군의 무게중심 점을 찾는 기법으로 처리 구조가 비교적 간단하고 정확한 위치 정보를 추정할 수 있는 장점이 있지만, 측위용 비콘 범위 내의 scanning 좌표들을 하나하나 탐색하고 연산해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Scanning 기법의 높은 연산량을 줄이기 위해 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 블록 윈도잉 (Block Windowing)의 적용 방안을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 얻은 거리 인지 오차 (ranging error) 정보를 사용하였으며, 모의실험 결과를 통하여 낮은 연산량으로도 기존 Scanning 기법의 위치 추정 정확도에 근사할 수 있음을 확인하였다.
IPS 측위는 GPS음영 지역인 실내의 특정 위치 정보를 판단하는 시스템으로 현재 위치에서 발생되는 신호 정보를 수집하는 시스템과 이 신호들로 구성된 실내 측위 지도, 측위 위치를 결정하기 위한 알고리즘 등에 따라 여러 종류로 나누어진다. 대표적인 IPS로 2.4Ghz, 5.0GHz 대역의 무선 신호(WiFi, BLE, Sensor Network, etc)를 활용하는 RF신호 기반 WPS 등이 있다. RF 신호를 기반으로 하는 실내 측위는 발생 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 등으로 인해 측위 시점 수집된 신호와 구축된 지도의 신호 정보가 달라 측위 정확도가 낮아지는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 기존 RF 환경을 사용하는 IPS 방안에 대하여 분석한다. 또한 RF 이외의 실내 측위 기술들에 대해서도 설명하고 측위 정확도를 위해 단일 측위 방식이 아닌 복합 측위 방식에 대한 설계를 제안한다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 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 성능은k개의 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 적용하여k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
승객대피분석은 승객이 안전한 최종 탈출지점까지 대피하는데 걸리는 시간을 산출 하는 것과 다수의 승객이 하나의 대피경로로 몰리면서 정체현상이 일어나는지를 판단하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무선측위 정보를 활용하여 데크별 선내인원정보를 확인하고 이를 바탕으로 안전한 탈출지점까지 모든 승객이 대피하는데 걸리는 시간이 실시간으로 산출 가능한 기술을 승객안전 대피지원 시스템에 적용하였고 선박의 운용중 발생 가능한 사고 대응시 초기대응에 도움을 주고 위기사항이나 승무원의 훈련에도 활용 가능하도록 제시하고자 한다.
기존의 전파에 의존한 실내 위치측위 시스템의 한계점 발생으로 실내환경에서 정확도 향상을 위한 새로운 방법의 도입이 필요한 시점이다. 최근 생태계 모방 기술이 미래의 핵심기술이 되었고, 이에 따라 귀소본능을 가진 동물들이 지구자기장을 탐색하여 생체자석으로 위치친지에 사용하는 점을 적용한 정확한 위치 측위 방법을 연구하였다. 실내 위치측위를 위한 새로운 자원인 지구자기장의 적용 가능성을 확인하기 위해 건물구조, 구성재료를 구분하고 실제 자기장센서를 탑재할 수 있는 구조물과 데이터수집 모듈을 설계한 뒤, Fingerprint 기법의 위치측위 시스템을 구성하여 위치측위 자원으로서의 지구자기장의 적용 가능성을 연구하였다. 위치측위 시스템 성능 평가에서 기존의 무선랜이 설치된 건물에서는 지구자기장 세기 기반의 위치측위 시스템이 무선랜 기반 위치측위 시스템과 유사하거나 약 20% 성능이 높이 나타났다. 이와같이 실내 위치측위를 위한 인프라 설치가 되어 있지 않는 환경에서는 지구자기장이라는 고유의 지구자원으로 실내 위치측위가 가능하다.
WPS는 2단계 과정으로 측위를 수행한다. 측위 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 라디오 맵을 구성하는 구축단계, 구성된 정보와 수집된 무선 신호를 비교하는 측위 단계로 나누어진다. WPS는 구축된 라디오 맵과 수집된 신호가 상이할 경우 측위 정확도가 하락한다. 정확도 하락은 측위 알고리즘에 따라 차이가 있지만 모든 WPS 시스템이 가진 문제이다. 신호의 변동 이유는 측위 신호 대상 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 때문이다. 본 논문에서는 신호 변동 문제점을 해결하기 위해 신호 변동에 강인한 라디오 맵 구축 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 구축 단계에서 신호 변경에 강인한 라디오 맵을 구성하는 방법과 측위 수행 단계에서 변동된 정보를 수집하여 라디오 맵에 반영하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 신호변동에 강인한 라디오 맵을 통해 WPS 측위의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 모바일 단말 기술의 발전과 무선망의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있는 추세이며, 위치정보인식시스템과 결합된 서비스에 많은 관심이 높아졌다. 본고에서는 GPS(Global Positioning System)의 신호가 미치지 못하는 건물의 실내환경에 적합한 경로 안내서비스 및 지하시설물 안내 등 초정밀 실내 측위 서비스를 제공하기 위한 융합 측위 방안을 제안한다. 융합 측위 방안은 실내외 연속 측위를 위해 실외에서는 GPS를 이용하고 실내환경에서는 WLAN 기반의 측위 전용 AP(Access Point)를 이용, 전파신호의 LoS(Line of Sight)를 확보하여 측위하고 전파음영지역에서는 스마트폰의 가속도, 자이로센서 등 여러 가지 관성센서를 활용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 등을 적용하여 측위한다. 또한 측위 정확도 향상 및 오차를 줄이기 위한 방법으로 LSE(Least Squire Estimation) 및 EKF(Extended Kalman Filter), KNN(K-Neighbor Node)/MSSM(Maximum Signal Strength Model) Algorithm 등 다양한 융합 측위 알고리즘을 적용하여 실내환경에 적합한 최적의 초정밀 실내 측위 서비스를 제공한다.
공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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