산재한 무선 네트워크를 활용하는 WPS(WiFi Positioning System) 측위시스템의 대표적 실내 측위 기법은 핑거프린트이다. Radio map 으로 구성된 AP의 정보와 수집된 AP의 정보 차이를 계산하여 측위를 수행한다. 즉, 저장된 정보와 오차가 가장 적은 위치를 판단하는 연산이다. 그러나 기존의 실내 핑거프린트와 radio map 방식을 실외에 사용할 경우 측위 성능 저하와 비용의 증가 등의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 기존 WPS 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 기존 핑거프린트 연산의 문제점에 대하여 언급한다. 또한 이를 해결하기 위한 실외 환경의 특징을 적용한 Radio map 구축과 WPS_WS(WiFi Positioning System_Weak Signal) 기법에 대하여 설계 및 구현 결과를 설명한다. 그리고 기존 시스템과 제안한 WPS_WS의 성능을 테스트를 통해 비교하여 이에 대한 결과를 제시한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.547-550
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2006
휴대 인터넷은 이동 중에도 무선으로 고속의 데이터 송수신이 가능한 통신 서비스로서 우리나라에서는 WiBro(Wireless Broadband)라고 명명되어 2006년 6월 상용 서비스를 시작하였다. 한국 정보 통신 기술협회(TTA)와 IEEE802.16e 표준에서 제시된 휴대인터넷 서비스는 기본적으로 기지국과 단말을 기반으로 한 CDMA통신 시스템과 유사한 셀룰러 망 구조를 가지고 있다. 와이브로에서 모든 RAS(Radio Access Station)는 매 5msec마다 프레임을 전송하고, 이 프레임의 앞 단에는 Preamble이 위치하고 있어 기지국과 단말의 Synchronization을 가능케 해준다. 각 RAS는 서로 다른 Preamble을 사용하므로 단말은 Preamble detection을 통해 기지국을 구분할 수 있다. 본 논문에서는 휴대인터넷을 이용한 무선측위의 해상도 및 가청성을 현장실험을 통하여 분석한다. 현재 상용화 되어 사용중인Wibro 신호를 기저대역으로 낮추고 이 신호를 디지타이저를 사용하여 20MHz의 샘플링 주파수로 수집한다. 5msec 주기의 Wibro프레임 중에서 Preamble을 Correlation detection 기법을 사용하여 기지국과 단말 사이의 relative delay를 측정하여 기지국들과 단말 사이의 거리의 차를 구한다. 거리측정치를 이용하여 Wibro 망에서의 무선측위 추정치를 구하고 해상도와 정확도 및 가청성 등의 Wibro의 측위성능을 분석한다.
선박 내부의 경우 철 구조물 특성 및 NLOS(Non-Line of Sight) 환경에 의하여 심한 RF 간섭이 발생하기 때문에 실내 위치 측정에 어려움이 있다. 본 논문에서는 선박 내부 환경에서 측위 정확성을 높이기 위해 ZigBee, UWB, LF 기술들을 이용하는 무선 복합 측위 시스템을 제안하고 실제 선박 환경에 적용하여 특성을 검증하였다. 제안된 시스템은 LF 기술을 이용하여 층간 구분을 하고, 선박 내부에 설치된 다수의 AP로부터 ZigBee, UWB 위치 데이터를 수집해 선박 내부 공간 유형에 따라 선택적으로 알고리즘을 적용하여 위치를 측정하고 편의 서비스 및 구조 지원 서비스를 제공 할 수 있다.
실내 무선측위 시스템은 정확한 태그 위치를 측정하기 위하여 비콘의 거리 정보를 사용한다. 시스템은 비콘과 태그 사이의 거리를 추정하기 위해서, 독립적인 클럭 오프셋을 포함하는 각 비콘에 도착하는 태그 펄스의 시간 정보를 계산한다. 이러한 클럭 오프셋은 비콘의 측위와 위치 추정 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 클럭 오프셋 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해여 랜덤하게 -1,000ppm~1,000ppm 사이의 클럭 오프셋을 가지는 상황에서 측위 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 클럭 오프셋 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
실내 무선 측위 시스템(IPS : Indoor Positioning System) 중 Wifi 신호를 활용하는 방식의 대부분은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단한다. 이 방식은 신호 세기의 변화가 없을 경우 실내에서 매우 높은 정확도로 측위를 수행할 수 있다. 그러나 현실세계에서는 구축된 radio map의 신호에 심각한 영향을 줄 수 있는 여러 가지 상황이 존재한다. 대표적으로 채널 간섭 현상을 둘 수 있다. radio map으로 구축되어 있는 AP의 신호 영역 내에 동일 채널 및 인접 채널을 가지는 AP 및 테더링 기기 등이 신규로 설치될 경우 기존 radio map 신호에 영향을 주어 측위 과정에서 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 AP의 특성 정보를 다중 그리드 Radio map으로 구성하는 방안을 연구하였다. 이 다중 그리드 Radio map을 통해 측위 단계에서 수집된 AP 신호를 더욱 정확하게 분석하고 신호 변동에 능동적으로 대처할 수 있도록 구성하여 기존의 문제점을 해결할 수 있는 방안에 대하여 제안한다.
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.
본 논문에서는 전파의 도달시간을 이용한 이동통신 측위 시스템에서 사용되는 직접해, 최소 자승, 테일러 시리즈 그리고 찬 알고리즘의 성능을 분석하고, 각 알고리즘을 사용하여 계산된 결과를 궤환시켜 이동국의 위치를 재계산함으로써 보다 향상된 측위를 할 수 있는 결정 궤환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 규칙 7셀 좌표와 불규칙 셀 좌표를 이용하여 이동국을 위치시킨 후, 전파의 지연시간에 따른 측위오차와 표준편차 그리고 각 알고리즘별 발산횟수를 조사하였으며, 실험결과 결정 궤환 방법을 사용하였을 경우 기존의 방법보다 향상된 성능을 보였다.
이동 통신망을 이용한 지상파 측위 기술은 GPS와 더불어 LBS를 구성하기 위한 핵심 기술이다. WiBro 시스템은 차세대 통신망으로 주목 받고 있으며, WiBro 망에서 매 프레임마다 방송되는 프리앰블 심볼의 특성을 이용하면 TDOA 방식의 무선 측위가 가능하다. 그러나 WiBro 시스템은 셀룰러 구조로 되어 있기 때문에 일반적으로 단말기가 다수의 기지국 신호로부터 거리정보를 구하기 어렵다. WiBro 망에서 삼변측량을 이용한 무선 측위를 하기 위해서는 수신 신호의 세기를 증가시켜야 하며, 장기 중첩 기법을 이용하여 가청성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 주파수 잔여 오차와 수신 신호의 SNR에 따른 동기 중첩 및 비동기 중첩의 성능을 비교하여 WiBro 망에서 최적의 혼합 중첩 방법을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 혼합 중첩의 성능을 분석하고 WiBro 망을 이용한 무선 측위의 가능성 및 한계를 확인하였다.
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.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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