Beacon을 이용한 실내 재실 여부 결정 및 실내 측위 기술을 통해 다양한 실내 위치기반 서비스를 제공할 수 있다. 하지만, Beacon이 송출하는 BLE 신호는 다중 경로 페이딩 등의 문제로 인해 RSSI 값이 불안정하기 때문에 재실 여부 결정의 정확도를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 다양한 상황에서도 정확성을 보장하기 위해 강의실의 문이 열린 상태에서 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 기반으로 신호의 특성을 고려한 재실 여부 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVM 모델을 사용하며, 수신 신호 강도만을 사용한 결과에 비해 약 10% 정확도 향상을 보였다. 이 방법은 수신기 하나만으로도 재실 여부를 정확하게 판단할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법을 통해 정확도 높은 염가형 재실 여부 결정 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 IoT환경에서 다양한 위치기반의 서비스의 확산으로 인해 실내측위는 중요한 영역으로 자리잡고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 공간에 시설물, 서비스 등을 고려한 가상의 영역을 Zone으로 설정하였고, 다층퍼셉트론(MLP: Multi-Layer Perceptron)을 사용하여 Zone을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 다층퍼셉트론은 입력으로 BLE(Bluetooth Low Energy) Beacon의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)신호를 입력으로 활용하였고 현재 위치의 소속된 Zone을 출력하였다. 제안방법의 검증을 위해서 실제 역사와 유사한 크기의 실험환경을 구축하였으며 4개의 Beacon을 설치하였고 2개의 Zone영역을 설정하였다.
최근 IoT 기술에서 BLE Beacon은 실내 측위를 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그러나 정확한 측위를 위하여 필터링 기술은 필요하다. 그것은 대부분 고정형 비콘을 이용되었다. 정확한 위치 산출은 비콘을 통해 발생된 정보를 수신하여 측정하는 것은 정확성이 떨어지기 때문에 필터링이 중요하다. 그래서 위치를 산출하고, 불필요한 값을 필터링하는데 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 실내에 고정된 비콘이 아니라 이동하는 비콘의 정확한 위치 측정하고, 이를 재사용하는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 수신세기(RSSI)는 비콘과의 거리를 나타내는 대표적인 값이다. 이 값은 값들 간의 연관관계 분석을 통한 정규화로써 위치 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지는 이동하는 비콘의 위치 정보를 산출하는 방법이 된다. 사용자를 식별하기 위한 식별 온톨로지와 식별된 사용자를 위한 서비스를 제공하기 위한 서비스 온톨로지를 제공한다. 이는 실내에서 빠르고 정확한 위치 정보 및 서비스를 제공할 수 있다.
Lee, Jae Gu;Kim, Jin;Lee, Seon Woo;Ko, Young Woong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1162-1179
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2017
In this paper, we propose indoor location tracking method using RSSI(Received Signal Strength Indicator) value received from BLE(Bluetooth Low Energy) beacon. Due to the influence of various external environmental factors, it is very difficult to improve the accuracy in indoor location tracking. In order to solve this problem, we propose a novel method of reducing the noise generated in the external environment by using a double Gaussian filter. In addition, the value of the RSSI signal generated in the BLE beacon is different for each device. In this study, we propose a method to allocate additional weights in order to compensate the intensity of signal generated in each device. This makes it possible to improve the accuracy of indoor location tracking using beacons. The experiment results show that the proposed method effectively decrease the RSSI deviation and increase location accuracy. In order to verify the usefulness of this study, we compared the Kalman filter algorithm which is widely used in signal processing. We further performed additional experiments for application area for indoor location service and find that the proposed scheme is useful for BLE-based indoor location service.
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.
In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.
본 논문에서는 IoT (Internet of Things) 서비스 구현을 위한 스마트센서의 설계 방안을 연구하였다. 지속적인 데이터 수집을 위한 센서의 전원 공급부는 에너지 하베스팅 (Energy Harvesting) 기술을 적용하였으며, 주변 환경으로부터 영향을 줄일 수 있는 압전소자 (piezoelectric transducer)를 선택하여 전원 공급부를 설계하였다. 데이터 전송을 위한 무선통신 인터페이스는 BLE (Bluetooth Low Energy) 기술을 적용하여 설계하였다. BLE는 저전력 단거리 무선 통신에 적합하며, 주요 응용분야인 BLE 비콘 (beacon)은 O2O (Online to Offline) 서비스, 실내 측위 기반의 내비게이터, 도난/미아 방지 서비스에서 모바일 게임 등으로 활용 범위가 확대되고 있다. BLE 무선통신의 짧은 전송 거리를 보완하기 위해 무선 커버리지를 확대할 수 있는 방안을 연구하였으며, 네트워크 구축이 용이하고 무선 커버리지 확대할 수 있는 CATV 망을 활용한 BLE 센서 네트워크 구축 방안을 제안하였다.
인공위성 기반의 실외 측위 시스템과는 달리 실내 측위 시스템은 BLE, Wi-Fi, UWB 등 다양한 무선 기술을 활용한다. BLE 기반 비컨 기술은 일정 주기로 사전에 정의된 장치 ID와 위치 정보를 제공하고 이를 수신한 장치에서 RSSI를 활용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정할 수 있다. 기존의 BLE 기반 실내 측위 시스템 연구들은 단일 지점에서 사용자의 실제 위치와 계산된 위치의 오차를 비교하는 연구가 많았다. 본 논문에서는 엔트로피 분석 모델을 적용하여 이동 경로나 구역에 따른 측위 정확도를 평가하는 기법을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 서로 다른 경로에 대한 엔트로피 결과값을 추출하고 이를 비교하여 어느 경로가 더 정확한지에 대해 평가할 수 있음을 검증하였다.
최근 위치 기반 서비스는 실외에서 GPS와 같이 실외 위치 정보를 이용할 수 없는 실내의 서비스로 확대되고 있다. 이와 같이 BLE(Bluetooth Low Energy) iBeacon 기술의 발전과 더불어 실내 측위 시스템의 연구가 확대되고 있다. 그러나 측위를 위해 iBeacon과 단말의 거리정보로 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 무선 전파의 특성으로 인해 신호 감쇄 및 지연과 같은 왜곡된 정보의 발생이라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 신호의 신뢰성을 검증하기 위한 거리의 정보 검증 기법을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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