무선 통신의 발전과 IoT 센서의 발전으로 인해 휴대용 모바일 통신 장치와 센서 간의 근거리 무선 통신 기술들이 개발되어 다양한 응용서비스를 제공하는 고부가가치의 플랫폼으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 비콘, 블루투스, UWB(Ultra-wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Z-Wave, 6LoWPAN(IPv6 over Low power WPAN), D2D(Device to Device) 등과 같은 근거리 무선 통신 기술 중에서, 실내 위치 측위를 제공할 수 있는 비콘을 기반으로 IoT 서비스 플랫폼을 제안하였다. 그리고 무분별한 비콘 스팸 신호를 차단하고 유연성과 확장성을 가진 REST 웹 서비스 기술을 적용하여 비콘 연동 웹서버를 설계하였다. 데이터 전송 성공률, 비콘 Push 차단 성공률, 위치 측위 정확도, IoT 연동 처리 성공률, REST 웹 서비스 기반 데이터 처리 성공률 등을 테스트하여 다른 기종 간의 데이터 접근성을 검증하였다. 설계된 IoT 서비스 플랫폼을 통해 향후 근거리 무선 통신 기반의 비즈니스 모델과 서비스 플랫폼에 대한 다양한 제안과 연구가 진행될 것이다.
코로나 팬데믹 이후 비대면 주문 결제가 뉴 노멀로 자리잡고 있다. BLE 비콘은 블루투스 페어링 없이 70m이내의 범위에서 저전력 무선 통신을 지원하는 기술로, 실내측위에 특화되어 있다. 따라서 B2C(Business to Consumeri), B2B(Business to Business)서비스를 넘어 O2O(Online to Offline)서비스를 구축하고 제공하는데에 적합하다. 그러나 비콘은 장거리 무선 통신을 지원하는 wifi에 비해 구축된 플랫폼이 적어서 이용률이 낮은 편이다. 이에 본 논문에서는 BLE 비콘을 활용한 O2O 서비스 플랫폼을 설계 및 제안함으로써 이전보다 편리한 비대면 관련 서비스 제공을 목적으로 한다. 비콘을 스캐닝할 때, 단순히 비콘이 가진 광고 데이터를 수신하는 것만이 아니라 사용자 단말기와 비콘간 실제거리가 정확히 산출되도록 한다. 해당 O2O 서비스 플랫폼은 정확한 위치 파악을 통해 쿠폰이나 할인혜택 같은 상점정보, 박물관 전시물 정보, 교통정보 등을 적시적소에 사용자에게 제공할 수 있게 될 것이다. 비콘 거리 측정실험은 비콘 측위의 특징인 실내 공간을 가정하고 수행되었다.
기존 비콘은 비대면 서비스 제공에 적합한 기술이지만 환경에 따라 신호 세기의 편차가 커지기 때문에 정확한 실내 측위가 어렵다는 단점이 있다. 일반적으로 삼변측량기법을 사용하면 편차를 줄일 수 있으나 비콘 간 거리가 상당히 불규칙해지면 알고리즘 적용이 어려워진다. 이에 본 논문에서는 비콘 간 신호 세기 측정 오차를 줄일 방법에 대해 연구하였다. 먼저 TX값이 같다는 가정하에 RSSI를 이용한 거리 측정 공식을 변형하였다. 그리고 안드로이드로 구현한 비콘 스캐너 어플로 비콘 기기를 검색하여 기존 비콘과의 측정 오차를 비교하였다. 그 결과, 일정 거리가 멀어지면 측정값이 변동되지 않는 비콘보다 좀 더 먼 거리를 정확하게 측정하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 다양한 장애 상황에서도 정확한 실내 측위가 가능할 것이다. 또한 비콘을 비대면 서비스와 접목시킨 서비스 구축 사례도 늘어날 것으로 기대된다.
본 논문은 무선 센서네트워크에서 Zigbee를 적용한 위치추정시스템을 구현 하고자 하였다. 무선 센서네트워크는 유비쿼터스 환경에서 사용자기반의 위치인식 서비스를 제공한다. 위치인식 서비스는 사물이나 사람의 위치를 추정하고 이를 표현하여 제공한다. 본 논문에서 구현된 위치추정시스템은 실내 및 실외를 음영지역 없이 이동노드의 추정이 가능하도록 구현하였다. 실내추정의 경우 RSSI신호를 이용하며 실외추정의 경우 GPS를 연동하여 위치를 추정하였다. 또한 Zigbee를 적용하여 무선 센서네트워크 환경을 구축하고 이동노드의 위치를 제공받아 실시간 위치추정이 가능하도록 하였다.
최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.
In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 위치 기반 서비스(LBS)를 위해 객체 위치 인식은 필수적인 기술이다. 객체의 위치를 판별하기 위해서 GPS 시스템, 다수의 RF 신호 세기를 이용한 시스템이 이용되고 있다. GPS 시스템의 경우 고가의 수신기가 필요하며 실내 측위 환경에서 활용될 수 없으며, RF 신호를 이용한 위치 인식 시스템의 경우 빠른 신호 속도와 페이딩의 영향으로 충분한 신호의 해상도확보하기 어렵다. 하지만 상대적으로 느린 초음파를 이용한 경우 신호의 해상도가 높아 RF 기반 위치 측위 시스템보다 높은 정확도의 위치 인식이 가능하다. 초음파를 이용한 위치 인식 기술은 RF 통신을 통해 해당 초음파의 정보를 식별하고, 초음파와 RF 신호의 도달 시간의 차를 이용해 위치를 판별한다. 본 논문에서는 초음파 신호 부호화 기법을 통해 RF 통신 모듈 없이 다중 객체의 위치를 인식하는 시스템을 설계하고 구현한다.
위치정보를 얻기 위하여 초음파, 적외선, CCD카메라 등이 대표적으로 사용되고 있지만 주변 환경에 따라 오차가 범위가 크다 하지만 IR-UWB는 실내 외에서도 거리와 위치측정이 가능하여 차세대 측위기술로 주목을 받고 있는 기술이다. 1ns 단위로 짧은 신호 폭을 방사하고 반사되어 수신되는 신호와 시간적 지연을 이용하여 물체의 존재와 거리를 판단할 수 있다. 또한 주변 환경 조건과 상관없이 cm의 오차내의 정확한 위치측정이 가능하다. 수많은 반사 신호를 처리하기 때문에 각종 잡음을 신호의 평균값, Band pass Filter와 FFT를 이용하여 잡음을 개선하여 3차원 공간좌표를 분석하려 한다.
현재 실내 측위 분야에서 전파 지문을 이용하여 위치를 확인하는 기술이 광범위하게 사용하고 있다. 이때 성공적인 위치 확인을 위해서는 학습과 테스트에 필요한 데이터의 구성 및 다차원 데이터 구성이 필요하다. 즉 무선 AP, BLE iBeacon, Mobile 단말 등의 다양한 주변 전파 지문의 변화로 발생할 수 있는 환경 변화에 대응할 수 있는 위치 데이터 수집 및 데이터 관리 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 측위에 필요한 전파 지문의 환경 변화에 덜 민감한 다차원 데이터를 구성하고 관리하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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