최근 사물 사이의 정보 소통을 가능하게 하는 사물 인터넷 기술을 이용한 지능형 실내 위치 인식서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 스마트 기기를 이용한 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요와 적용 사례가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위해 실내 위치 측위 기술로서 BLE (Bluetooth Low Energy) 기술에 많은 관심이 증가되고 있다. 그러나 iBeacon이 제공하는 신호만을 이용하여 측위를 하게 되면 신호 간섭 등의 이유로 실내 위치 정보의 신뢰도는 떨어지게 된다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위한 데이터 수집 방법과 신뢰도 높은 위치 정보 연산 기법을 제안한다.
지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 가장 효과적인 확률 기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 로봇 측위 시스템의 구현에 대해 설명하고, 성능 평가를 위한 실험의 결과를 소개한다. 특히 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 실제 로봇 동작의 불확실성에 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있음을 보인다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선네트워크 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 성능은 k개의 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 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
LoRa는 최대 30km정도의 넓은 커버리지를 가지고 있어 장거리 위치 측위가 가능하다. 하지만 현재 LoRa환경에서의 위치 오차는 500m를 상회하고 있다. 이로 인하여 LoRa 환경에서 실질적인 위치 서비스를 상용화하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 LoRa 환경에서 각 구역별 레퍼런스 노드를 활용하여 모바일 노드에서 게이트웨이로 신호를 보낼 시 정확하지 않은 시각 오차를 보정하여 위치 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 실험은 MATLAB으로 시뮬레이션을 하였고 Hata 모델을 사용하여 고정적인 noise는 상쇄하고 환경적인 noise 값을 고려하여 실험하였다. 실험 결과 레퍼런스 노드가 많을수록, 모바일 노드에서 레퍼런스 노드가 가까울수록 오차범위가 줄어 든 것을 확인할 수 있었다.
향후 5G 기술은 4차산업시대를 견인하는 핵심 인프라가 될 것이며, 지능화된 초융합 서비스를 위해서는 위치정보 등 다양한 개인정보의 수집이 필요할 것이다. 특히, 자율주행차 등 높은 품질의 서비스 제공을 위해서는 고정밀 측위 데이터가 요구된다. 만약 특정 고정밀 위치정보가 악의를 가진 자에 의해 노출될 경우, 심각한 프라이버시 위험이 발생할 수 있다. 그러나 기존의 암호화, 더미 위치생성, 난독화 등의 위치정보보호 기법은 빅데이터 수집을 위한 정확성 유지 및 통계처리 등에서 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치정보를 노출시키지 않은 상태에서 통계질의 및 데이터 분석이 가능한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 랜덤 영역 버킷화와 다항식 기반의 변환처리를 통하여 원본을 재식별할 수 없도록 한다. 또한, 원본 데이터의 품질을 훼손하지 않으므로 고정밀 측위 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.
무선 AP 측위 시스템은 기존 GPS 측위 시스템의 단점인 신호 왜곡, 신호 수신 불량을 극복할 수 있다는 장점으로 인하여 연구 및 실용화가 활발히 진행 중이다. 이 시스템의 특징은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 탐색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 진행한다. 수집된 데이터와 DB 데이터의 비교는 핑거 프린트 방식을 활용한다. 핑거 프린트 방식은 확률론적 모델링 방식으로 DB구성 시 한 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존에 사용하고 있는 무선 AP 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 실외 측위를 위한 AP 정보 이용 방안을 제안한다.
GPS 보정정보를 방송하는 우리나라의 DGPS 기준국에서는 IALA의 권고와 같이 $5^{\circ}{\sim}10^{\circ}$의 Elevation Mask를 사용한다. Elevation Mask는 GPS 수신기의 안테나를 기준으로 일정 앙각 이하의 고도에 위치한 위성의 신호를 여과하는 방법으로, 잡음이 많아 정확도가 낮은 위성신호를 측위에 사용하지 않기 위한 방법이다. 또한, CNR Mask는 신호대 잡음비가 작은 신호를 직접 제거하여 측위정확도를 향상시키는 방법이다. GPS 보정정보를 생산하는 DGPS 기준국에서 이들 Mask를 사용하는 것은 보정정보의 생산량에 영향을 미치고, 사용자 측위정확도에 각각 영향을 미친다. 본 연구에서는 Elevation Mask와 CNR Mask의 변화에 따른 잡음의 변화와 이를 기반으로 생성된 보정정보를 적용한 사용자 측위정확도의 변화를 살펴봄으로써, DGPS 기준국에서의 Elevation Mask와 CNR Mask 사용이 보정정보 사용자에게 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다.
WiFi Fingerprinting기술의 측위 정확도에 가장 큰 영향을 주는 요인은 수신되는 신호세기(RSS)의 안정성이다. 하지만 실내 환경의 높은 복잡도로 인해 같은 위치에서도 RSS가 시간에 따라 변화하며 불안정하다. 이러한 RSS variance 문제를 해결 하기위한 다양한 연구들이 수행되었다. 하지만 기존 연구들의 경우 시스템의 복잡도가 증가하며, RSS가 급격히 변하는 경우에는 측위 성능을 보장 할 수 없다. 본 논문에서는 특수한 구조를 갖는 Neural Network설계하고 이에 최적화된 입력 Feature고안하며 이를 통해 급격한 RSS 변화에서도 성능을 보장하는 WiFi Fingerprinting 알고리즘 제안한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘을 동일한 조건에서 시뮬레이션을 통해 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 급격한 RSS 변화에서 상대적으로 높은 측위 정확도 보여줌을 확인 할 수 있었다.
저비용, 저전력 운영이 가능한 초광대역(UWB) 통신기술의 핵심 기술 분야 가운데 하나인 무선위치기반 시스템(Wireless Location Based System) 혹은 무선측위기술은 향후 전기-IT융합 유비쿼터스 메쉬네트워크에서 휴먼인터페이스접목, 지능형홈 뿐만아니라, 유비쿼터스 환경의 ad-hoc 센서 네트워크에서 중요한 역할을 맡게된다. 본 논문에서는 다양한 방식의 무선측위기술에 대해 소개하고자 하며, 순차송수신방식을 이용한 UWB 무선측위기반 시스템 및 운영방안을 새롭게 제안하고자 한다.
본 논문은 UWB(Ultra Wide Band) 펄스 기반의 단일 송수신을 통한 근거리 무선측위 시스템 및 방법에 관한 것으로서, UWB 펄스의 높은 시간 분해능을 이용하여 근거리에서 높은 정밀도를 가지고 태그의 위치를 획득할 수 있다. 특히, 마스터-슬레이브 형태로 구성된 비콘(beacon)들 간의 사전 설정을 통해 마스터 비콘과 무선측위 대상인 태그 사이의 단일 송수신만으로 ToA(Time of Arrival) 및 TDoA(Time Difference of Arrival) 기법을 적용할 수 있도록 하며, 이로써 태그의 신호 송신을 최소화하여 태그의 저전력 동작을 가능케하는 UWB기반 단일송수신을 통한 근거리 무선측위 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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