다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.
의료 기기 관리의 중요성에 따라 의료 기기의 실시간 실내 측위의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 의료 기기에 Wi-Fi 태그를 부착하여 삼각 측량과 핑거프린트 방식을 이용한 의료 기기의 실시간 실내 측위 시스템을 구현하고자 한다. 중앙 제어 모듈과 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그와의 통신을 통하여, 의료 기기의 위치 정보를 관리하는 데이터베이스를 실시간으로 파악함으로써 의료 기기의 정확한 위치 확인이 가능하다. 본 시스템을 통해 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그의 실시간 위치 파악 및 정보 관리가 가능하여 의료 기기의 관리가 용이할 것으로 기대한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.551-556
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2006
위치 정보를 얻기 위해 GPS를 이용하며 다수의 GPS 안테나를 이용하면 자세까지 구할 수 있다. 그러나 실내에서는 GPS 신호 세기가 너무 약해 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 대신 Zigbee와 초음파를 이용하여 실내에서도 위치와 자세를 구하는 기법을 제시하였다. Zigbee 신호와 초음파 신호의 도착 시간차로부터 송신기와 수신기간의 거리를 구할 수 있으며 이로부터 위치를 구할 수 있다. 여기에 추가의 발신기를 장착하면 두 발신기의 위치 차이로 정의되는 기저선 벡터를 구할 수 있으며 이로부터 자세를 구할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 발신기를 이용하여 효과적으로 기저선 벡터를 구하는 기법과, 이로부터 자세를 구하는 시스템을 구축하였다. 추가로 오차해석을 통하여 구해진 자세의 정확도를 예측하였다. 실제 실험을 통하여 20cm 간격의 두 발신기를 이용하여 1도 이하의 오차를 갖는 방위각과 앙각을 연속적으로 구할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 실내 위치인식 시스템들이 가지는 신호 간섭과 측위 오차 등 제한점들을 최소화하고자, 전파 가시성이 뛰어나고 정밀 측위가 가능한 스마트 LED 기반 측위 시스템을 구성하여 실내 위치인식 정밀도를 개선하고자 한다. 이를 위해 스마트 LED의 SMPS 보드에 IEEE 802.4 Zigbee 모듈을 탑재하고 이동체 태그로부터 RSSI와 LQI 신호를 수신하여 게이트웨이를 통해 측위 서버로 전달하는 시스템을 구성하였다. 실험을 위해 게이트웨이, 스마트 LED 모듈 등 필요한 하드웨어는 별도로 설계하였으며, 외부 현장 사무실에서 시스템 구성 후 실험을 진행하였다. 스마트 LED에서 수신되는 이동체의 신호와 함께, 방향 센서로부터 획득한 이동체의 벡터 값을 전달하여 측위 서버에서 복합연산을 수행한 결과, 측위 오차가 70cm 이내로 이루어짐을 확인하였다. 이 결과는 기존 근거리 무선통신 기반 시스템보다 측위오차가 대폭 개선된 결과로서, 상용화 제품을 구현할 수 있는 수준을 보여준 것이라 할 수 있다. 또한, 본 실험 결과를 기반으로, 향후 신호 간섭이 상존하는 다양한 환경에서 시스템 성능을 튜닝할 경우, 신규 LED 설치 건물에서 위치 측위용으로 다양한 응용으로 사용이 가능할 것이다.
일반적으로 자가운전자들은 낯선 건물에 방문하거나 복잡한 주차장에 주차하는 경우, 간혹 본인이 주차해 놓은 차의 위치를 찾지 못하는 경우가 있다. 이를 해결하기 위해 넓은 주차공간을 가진 마트나 백화점 등에서는 최근 주차위치를 알려주는 서비스를 운영하기 시작했다. 그러나 대부분 NFC 태그를 이용하여 주차위치를 저장하거나 GPS를 이용하여 차량의 위치를 저장하는 방식을 사용한다. 이는 사용자가 직접 NFC태그를 인식시켜야 한다는 점과 GPS 수신이 어려운 실내 주차장의 경우에는 위치 수신이 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 주차장에 구역 별로 비콘을 설치하고 사용자가 주차장에 들어서면 자동으로 비콘의 푸쉬알림기능을 통해 주차위치를 알려주고 이를 저장하여 확인할 수 있는 주차위치 확인 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다.
본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 초광대역 무선통신을 이용한 양방향 위치인식 기법의 성능을 분석하였다. 실험 환경은 IEEE802.15.3a 채널을 사용하였고, 위치인식 기법으로 TOA를 적용하여 분석하였다. 초광대역 무선통신 기술은 낮은 송신 전력으로 기존 시스템에 간섭의 영향이 적고, 주파수 공유가 가능하므로 주파수 효율을 높일 수 있다. 그리고 매우 좁은 폭을 갖는 펄스를 사용하기 때문에 위치인식의 정밀도가 높다. 비동기 TWR 프로토콜을 이용한 TOA방식은 단말과 기지국뿐만 아니라 기지국들 간에도 동기화를 수행하지 않아도 되는 장점이 있다. 모의실험을 통하여 초광대역 무선통신을 이용한 위치인식 기법의 실내 채널 영향에 대한 오류 확률 및 위치인식 성능에 대해 분석하였고 제안된 기법의 유용성을 확인하였다.
This paper proposes a novel indoor positioning system (IPS) that uses a calibrated camera sensor network and dense 3D map information. The proposed IPS information is obtained by generating a bird's-eye image from multiple camera images; thus, our proposed IPS can provide accurate position information when objects (e.g., the mobile robot or pedestrians) are detected from multiple camera views. We evaluate the proposed IPS in a real environment with moving objects in a wireless camera sensor network. The results demonstrate that the proposed IPS can provide accurate position information for moving objects. This can improve the localization performance for mobile robot operation.
본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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