무선 센서 네트워크에서 LBS(Location Based Services) 에 적합한 기술적인 요구사항이 증가하고 있다. 최근 LBS의 가장 기본이 되는 위치추정(Localization) 에 관련하여 많은 알고리즘이 제안되고 있지만 센서 네트워크를 위한 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 5가지 주된 위치추정방식의 요구사항을 정의하고 이를 만족하는 SCORE 알고리즘을 제안한다. 고정노드는 다중 파워의 비콘신호를 전승하게 되며, 이때 고정노드는 센서노드에게 위치정보를 비콘 신호에 담아서 전승하게 되는데 이때 다중 비콘신호에 신호 순서에 해당하는 SCORE 라고 고정노드로부터 센서노드까지의 거리에 대한 값을 포함하여서 전승하게 된다. 여러 고정노드로부터 수신한 위치정보를 수집한 센서노드는 간단한 연산과정을 거쳐 자신의 위치를 분산적으로 추정하게 된다. CAB 위치추정 알고리즘의 2 가지 알고리즘을 동시에 사용하는 복잡성 문제와 Diffusion 알고리즘의 네트워크 외곽에서 발생하는 큰 위치추정 오류의 문제점을 SCORE 알고리즘에서는 해결하였다. 시뮬레이션 결과 SCORE 알고리즘은 독립적인 알고리즘 사용임에도 불구하고 CAB 위치추정 알고리즘과 비슷한 성능을 나타내었으며, Diffusion 알고리즘에서 발생한 네트워크 외곽 센서노드들의 오류를 평균 7% 이상 향상 시켰다.
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
영구자석 동기전동기의 벡터제어를 위해서는 고분해능의 회전자 위치정보가 필요하다. 하지만 위치센서로 홀 센서를 사용 할 경우, 저분해능으로 인해 위치 추정에 한계가 있어 정밀한 위치정보를 얻기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 간단한 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 위치 추정 알고리즘은 홀센서 정보와 추정 위치의 직교 특성을 이용한 위치추정 방식을 통하여 회전자의 위치정보를 추정하는 방식으로 실험을 통하여 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 다양한 스테레오 환경에서도 정확한 음원 위치 추정이 가능한 방법을 제안한다. 기존의 음원 위치 추정 방법은 방향성을 가지고 있는 주성분 신호와 방향성이 없는 주변 성분으로 구성된 스테레오 환경에서만 음원의 위치 추정이 가능했다. 그러나 현재 제공되고 있는 스테레오 신호는 방향성을 가지는 다수의 음원으로 구성되어있고, 기존의 음원 위치 추정 방법으로는 정확한 음원 위치 추정이 어렵다. 이와 같은 문제 때문에 다수의 음원을 분리한 뒤, 음원의 위치를 추정하는 방법이 제안되었다. 그러나 음원의 분리 과정에서 생기는 분리 오차가 커서 음원 위치 추정이 정확하지 않다. 이에 본 논문에서는 정확한 음원 위치 추정을 위하여 음원 분리와 음원 위치 추정이 통합된 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음원 위치를 기존의 방법보다 정확하게 추정하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
음원 위치추정 시스템은 일반적으로 여러 개의 마이크에서 수집된 음원의 시간 간격을 이용해 음원의 위치를 추정하는 방식을 적용한다. 본 논문에서는 감시카메라에 적합한 4개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정 시스템에서 마이크로폰에 수신된 음원의 도착순서를 이용해 음원의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 프로그램을 통해 검증한 결과, 음원 추정각도의 오차는 $2^{\circ}{\sim}11.25^{\circ}$로 확인되었으며, 이는 실제각도의 오차범위인 $0^{\circ}{\sim}22.5^{\circ}$ 내에 해당하기 때문에 추정각도의 오차가 최대로 발생하더라도 음원이 발생한 위치를 파악 할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 2.45GHz 대역 RTLS 환경에서 탐색범위 확장을 고려한 위치추정 알고리즘을 제안하고 평균 추정오차 성능을 분석하였다. 확장 가능한 탐색범위는 $300m{\times}300m$, 2차원 평면상의 정사각형으로, 가용리더의 배치 형태는 원형 배치와 사각형 배치 그리고 탐색범위 확장을 위한 축소된 사각형 배치를 고려하였다. 또한, RTLS의 위치추정 실험 조건으로 LOS 전파환경을 가정하였으며, 수신된 sub-blink 수에 따른 가용리더의 배치 형태별로 위치추정 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제안하는 위치추정 알고리즘을 적용하여 위치를 추정한 결과, 원형 리더 배치가 탐색범위 확장이 유리한 사각형 리더 배치에 비하여 우수한 위치추정 정확도를 보였다. 이에, 위치추정의 정확도가 우수한 원형배치와 확장이 유리한 사각형 배치의 장점을 절충하여 탐색범위 확장을 위한 축소 사각형 배치를 제안하였으며, 실험 결과, 제안한 위치추정 알고리즘이 탐색범위 확장을 고려한 축소된 사각형 리더 배치에서도 높은 위치추정 성능이 나타남을 확인하였다.
IEEE 802.15.4a 표준은 정확한 위치추정 서비스를 지원하기 위하여 time-of-arrival (TOA) 기반의 거리측정 기술을 제공한다. 특히, non-line-of-sight (NLOS) 상황은 TOA 기반의 위치인식에서 중요한 문제이고, IEEE 802.15.4a 네트워크의 성능에 심각한 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 낮은 복잡도의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 TOA 거리측정을 위해 순차적인 acknowledgment (ACK) 패킷을 이용하고 위치추정지역을 제한 할 수 있는 작은 사각 영역을 설정함으로써 위치를 추정한다. 패킷 교환으로 인한 메시지 오버헤드는 순차적 ACK 패킷을 이용하여 감소될 수 있다. 사각 영역 설정을 통하여 NLOS 환경에 있는 거리측정 값을 제거하고, 위치 추정의 영역을 제한함으로써 추정하는 연산 시간과 에너지를 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 에너지 소모와 추정 위치의 정확도 측면에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 특성을 고려한 수신신호 세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기의 불안정한 요인으로 인해 낮은 위치추정 신뢰성을 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 사전에 실험한 전파특성 요인을 실내 환경의 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 제안하는 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 가로, 세로 $13.65m{\times}8.7m$의 실내에서 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, 전파특성 요인이 고려되었을 경우, 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적인 위치추정이 가능함을 확인하였다.
패치-스티치(patch-and-stitch) 기법을 사용하는 위치추정 알고리즘에서 발생하는 플립오류는 두 패치를 하나의 좌표계로 통합하는 과정에서 패치가 잘못 뒤집혀 병합되는 경우에 발생한다. 본 논문은 플립오류의 발생을 억제하는 앵커프리(anchor free) 패치-스티치 위치추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 두 단계를 거쳐서 플립 오류의 가능성을 제거한다. 첫째, 각각의 인접한 패치 쌍에 대해서 플립모호성(flip ambiguity) 검사를 통해 플립오류의 발생가능성이 높은 패치 쌍을 찾아낸다. 둘째, 전역적인 수준에서 플립충돌(flip conflict) 검사를 통해 플립 오류의 가능성이 높은 패치 쌍을 찾아낸다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가는 제안하는 알고리즘이 기존 것에 비해 더 우수한 위치추정이 가능함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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