Recently, identifying user locations is becoming important as the society evolves into an ubiquitous society with the innovation of information technology. Particularly, many researches on identifying user locations are headed in direction to identify locations of users in the indoors, because a GPS that is widely used to identify the locations of users in the outdoors is inapplicable in the indoors. However, those researches are mostly not useful to general indoor environment because they are performed in a specific environment with specialized or customized devices such as UWB, RFID. Therefore, in this paper we propose a effective method to identify user locations in general indoor environments with wireless local network access points. Our approach enables to identify user location efficiently by measuring signal power of access points around the user and using the FRIIS formula which is used to calculate the distance among the things.
WPS는 무선 AP의 정보를 통해 현재 이동 객체의 위치를 찾는 시스템이다. 실외 및 실내의 AP 신호 세기 특징을 활용하여 현재 위치를 판단하며 이를 위해 AP 정보를 저장하기 위한 Radio Map구축이 선행되어야 한다. 최초 서비스를 위하여 map을 구성하더라도 실외의 경우 AP신호의 가변성에 의해 구축된 DB의 map 정보를 완전히 신뢰할 수 없다. 따라서 WPS의 정확도를 올리기 위한 다양한 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 이동객체의 현재 위치를 판단하기 위해 다양한 방법을 적용하여 측위 정확도를 높이기 위한 시스템에 대하여 제안한다.
본 논문은 MLP 모델과 전파 특성 파라미터를 이용하여 실내환경에서 무선근거리통신망에 대한 전파 경로 손실 예측 알고리듬을 제안하였다. 100mW의 송신출력과 2.4GHz의 주파수를 갖는 무선근거리통신망에 대한 실내 경로손실을 예측하고 측정된 값과 비교하였다. 비교된 측정값과 예측값 사이의 차이는 다양한 경로손실 요인들에 대한 정확한 분석을 통하여 감소시킬 수 있다. 제안된 전파 경로 손실 예측 모델을 이용하여 특정 실내환경에서의 AP 위치를 선정함으로써 최적 셀 설계를 수행하였다.
실내 환경에서 무선 LAN의 AP(Access Point) 위치의 최적화 설계는 서비스의 품질 및 비용 절감과 직결되는 중요한 문제이다. 최적의 AP위치를 찾기 위해서는 AP의 위치에 따른 서비스 지역의 전파 강도뿐만 아니라 환경 및 사용자 요구 트래픽에 대한 지역적 특성도 고려되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 전파 예측 모델을 기반으로 다중 AP의 위치를 최적화 시켜주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서비스 지역에 대하여 사용자 정의 파라미터를 설정하여, 유연성 있는 AP 위치 설정이 가능하도록 하였고, 홉필드 신경망 알고리즘을 이용한 최적화를 수행하였으며, 전파 예측 모델은 패스-로스 모델(path-loss model)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 최적의 AP위치를 계산하는 과정을 효과적으로 줄였고, 전체 서비스 지역에 대한 품질을 높일 수 있는 다중 AP의 위치 설정이 가능함을 확인하였다.
이제는 유비쿼터스이다. 초고속 인터넷이나, 휴대이동전화는 신규 가입자를 확보하기가 쉽지 않다. 이미 시장은 포화 정점에 머물러 있다. 새로운 시장 또는 서비스를 찾고 있으며, 이의 화두는 통합과 유비쿼터스이다. 위성 DMB, 휴대인터넷, 양방향 디지털 방송, 무선 랜 등등... 여기서는 Indoor AP를 이용한 무선랜 서비스를 Outdoor 용 Smart AP를 통해 확산을 꽤 하고자 한다.
본 논문은 실내에 구축된 무선센서네트워크 데이터를 효과적으로 가시화하기 위해 증강현실을 통한 WSN 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 구현하기 위해서는 무선센서네트워크, 실내위치측위, 위치기반 증강현실 기술의 연동이 필요하다. 이를 위해 먼저, 실내에 무선센서네트워크 환경을 구성하고 웹서버를 구축한 후, 안드로이드폰을 이용하여 서버 DB에서 데이터를 획득한다. 다음으로 사용자의 (x, y) 좌표를 측위하기 위해 실내에 설치된 AP중에서 신호세기가 가장 강한 3곳의 RSSI를 수집하여 삼각측량법을 통해 좌표를 얻는다. 그리고 칼만필터를 통해 위치를 보정하였다. 마지막으로, 칼만 필터를 통해 보정된 (x, y) 좌표를 Mixare에서 사용하는 GPS 신호의 위도와 경도에 대입하고, 현재 사용자의 위치와 서버 DB에 저장되어 있는 무선센서들의 위치를 획득하였다. 그 후, 안드로이드폰을 사용하여 현실세계의 영상과 무선센서의 위치 및 데이터를 정합하여 증강현실을 구현하였다.
최근 실내 위치측위 기술을 이용하여 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 실내 위치측위 방식에는 대표적으로 fingerprinting 방식과 삼변측량 방식이 있으나 활용의 제한성 및 위치추정 오차 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 측위 방식인 AOA, TOA, TDOA 등의 측위 기술을 응용한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 RSSI 차이를 이용한 AOA 기반 위치 추정 알고리즘에 대해 연구한다. 4개의 안테나를 가지는 하나의 AP를 가정하여 연구를 진행하며, RSSI를 기반으로 도래각을 추정 후 AOA 알고리즘에 적용한다. RSSI의 보정을 위해 재귀식 평균 필터를 이용하며, 도래각 추정을 위해 보정된 RSSI와 피타고라스 정리를 이용한다. 실험 결과 좁은 간격으로 배치된 4개의 무지향성 안테나의 방사 패턴으로 인하여 18%의 오차율을 보였으며, 지향성 안테나를 이용할 경우 실내 환경에서 AOA 알고리즘을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Optimal position of access point (AP) is important for multi-gigabit wireless transmission in terahertz (THz) wireless local area network (WLAN)-type applications, where there exist the THz characteristic multiple clusters in channel propagation. By considering the multiple clusters in THz indoor communications, this paper investigates the optimal AP position when two APs are issued for increasing the system capacity. Numerical results reveal that the central position of each AP within each half service region, which offers the shortest cumulated path length for line-of-sight paths, is optimal to achieve the maximal system capacity.
최근 무선 인터넷 기술의 발달과 보급으로 인해 실생활에서도 쉽게 무선 네트워크를 이용한 통신을 할 수 있게 되었다. 무선 네트워크를 이용한 통신을 위해선 통신 망을 유지해 주는 AP(Access Point)가 필수적이다. 이러한 AP를 활용한 AP의 신호 세기를 이용하는 실내 위치 측위 기술은 위치 기반 서비스의 발달과 함께 주목 받고 있다. 본 논문에서는 실내 위치 측위에 많이 사용되는 삼각측량법을 개선하기 위해 다수의 무선 네트워크 인터페이스를 사용한다. 최근에는 하나의 디바이스에 여러 개의 무선 인터페이스가 장착되는 것이 보편화 되었는데 이러한 여러 개의 인터페이스를 활용하여 실내 위치 측위 값을 보정하였다. 실험 결과, 2개의 모듈을 사용할 때의 결과가 1개의 모듈을 사용했을 때 보다 평균 4.9% 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 GPS의 사용이 불가능한 실내 교통 환경에서 이동 애드혹 네트워크 환경을 통해 차량 운전자가 시야에서 볼 수 없는 근처 보행자의 위치 추적을 통해 충돌 사고의 발생을 미연에 방지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와는 달리, 제안 알고리즘은 WiFi AP 또는 bluetooth 시스템과 같은 기반시설에 의존하지 않고, 자동차와 보행자 간의 애드혹 망을 실시간으로 구성함으로써 자동차와 보행자의 상대적 위치 추적을 제공한다. 또한 제안 알고리즘은 유전자 알고리즘을 기반으로 하여 기존의 방식보다 효과적으로 신속하고 정확한 위치추적을 수행한다. 시뮬레이션 성능 평가를 통하여 기존 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확성과 신속성을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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