기존의 전파에 의존한 실내 위치측위 시스템의 한계점 발생으로 실내환경에서 정확도 향상을 위한 새로운 방법의 도입이 필요한 시점이다. 최근 생태계 모방 기술이 미래의 핵심기술이 되었고, 이에 따라 귀소본능을 가진 동물들이 지구자기장을 탐색하여 생체자석으로 위치친지에 사용하는 점을 적용한 정확한 위치 측위 방법을 연구하였다. 실내 위치측위를 위한 새로운 자원인 지구자기장의 적용 가능성을 확인하기 위해 건물구조, 구성재료를 구분하고 실제 자기장센서를 탑재할 수 있는 구조물과 데이터수집 모듈을 설계한 뒤, Fingerprint 기법의 위치측위 시스템을 구성하여 위치측위 자원으로서의 지구자기장의 적용 가능성을 연구하였다. 위치측위 시스템 성능 평가에서 기존의 무선랜이 설치된 건물에서는 지구자기장 세기 기반의 위치측위 시스템이 무선랜 기반 위치측위 시스템과 유사하거나 약 20% 성능이 높이 나타났다. 이와같이 실내 위치측위를 위한 인프라 설치가 되어 있지 않는 환경에서는 지구자기장이라는 고유의 지구자원으로 실내 위치측위가 가능하다.
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.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)과 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌다. 이에 관성센서(IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내환경에서 응용하려는 시도가 정밀 측위의 관점에서 논의되고, 관성센서의 장착이 스마트폰에 일상화 되면서 실내 정밀 측위 확산의 시초를 갖게 되었다. 본 논문에서는 IMU와 WPS를 결합하여 각각의 단점을 극복하고 측위 품질을 혁신적으로 향상 시킬 수 있는 알고리즘 프레임워크를 제안한다. 본 연구를 위해 스마트폰에서 구현되는 측위 테스트 프로그램을 구현하고 이를 적용할 실질적인 실내외 테스트베드를 구성하여 활용하였으며 이로서 대규모로 확장 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서 충분한 의미를 지닌다.
무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.
Location-Based Services(LBS) is a service that provide location information by using communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we studied how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. We focus on using the least square method and triangulation positioning method to improves the accuracy of the existing location determination method. Above two methods is useful if the distance between the AP and the tags can be find. Though there are a variety of ways to find the distance between the AP and tags, least squares and triangulation positioning method are wildely used. In this thesis, positioning method is composed of preprocessing and calculation of location coordinate and detail of methodology in each stage is explained. The distance between tag and AP is adjusted in the preprocessing stage then we utilize least square method and triangulation positioning method to calculate tag coordinate. In order to confirm the performance of suggested method, we developed the test program for location determination with Labview2010. According to test result, triangulation positioning method showed up loss error than least square method by 38% and also error reduction was obtained through adjustment process and filtering process. It is necessary to study how to reduce error by using additional filtering method and sensor addition in the future and also how to improve the accuracy of location determination at the boundary location between indoor and outdoor and mobile tag.
본 논문에서는 ZigBee와 GPS를 이용한 실내 위치 인식 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 위치 인식 시스템은 실외 위치 인식에 대표적으로 사용되는 GPS 값을 실내 위치인식에 사용함으로서 기존 실내와 실외로 구분되던 위치 인식 기술을 하나로 통합하였다. 개발된 시스템은 노드간의 거리를 이용하여 위치를 구하는 방식으로 노드 간의 거리는 ZigBee의 수신 신호 세기를 이용하여 거리를 계산하는 방식을 사용하였다. 그러나 ZigBee의 수신 세기의 경우 거리에 따라 달라지나 그 값이 정확하지 않아 오차가 크다. 이 오차를 줄이기 위하여 개발 시스템에서는 ZigBee의 출력 파워를 5단계로 조절하여 거리에 따른 수신 신호 세기를 세분화하였다. 이동 노드가 신호를 발생하면 고정 노드에서는 수신된 신호의 세기와 자신의 GPS 정보를 고정 노드로 전송을 한다. 이동 노드에서는 수신된 정보를 이용하여 자신의 위치를 구하는 방식을 제안하였다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 라는 시대적 흐름에 따라 상황(Context)을 고려한 응용 서비스들에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 서비스들은 대부분 사용자의 현재 위치 정보를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 형태를 띠고 있다. 현재 GPS(Global Positioning System)나 지상파를 이용한 위치 측정 방법이 널리 사용되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 위치 측정을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 최근에는 실외를 대상으로 하는 서비스뿐만 아니라 홈 서비스, 대형 건물 안내 서비스와 같은 실내를 중심으로 하는 서비스가 각광을 받고 있다. 실외 위치 측정 분야의 경우 이미 많은 상용 제품들이 출시되어 사용되고 있지만 상대적으로 실내의 위치를 알아내는 방법에 있어서는 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방법 중 하나인 무선랜을 이용한 실내 위치 측위 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 연구되어져 온 대표적인 두 가지 실내 위치 측위 방법론과 이들에 대한 장단점을 분석하고 실제 구축된 시스템을 사례로 구체적인 시스템 구축 방법 및 실험 결과를 제시하였다 또한 기존 시스템의 위치 정확도를 향상시키고 연산 속도를 개선시키기 위한 몇 가지 새로운 방안을 제시하였다.
In recent days, navigation technology becomes more important as location based service (LBS) such as E911 and telematics are considered as attractive business fields. Commercial LBS requires that navigation system should be inexpensive and available anytime and anywhere - indoors and outdoors. If we consider these requirements, it is out of question that GPS is the most favorite system in the world. However, GPS has a serious problem. The one is that GPS does not operate indoors well. This is because GPS satellites are about 20,000km above the ground so that indoor signals are too weak to be tracked in GPS receiver. And the other is that vertical accuracy is less than horizontal accuracy, because of GPS satellites' geometry. To solve these problems, many researches have been done around the world since 1990s. This paper is also one of them and we will introduce an excellent solution by use of pseudolite. Pseudolite is a kind of signal generator, which transmits GPS-like signal. So it is same as GPS satellite in ground. In this paper, we will propose the integrated navigation system of GPS and pseudolite and show the flight test results using RC airplane to proof our navigation system. As a result, we could improve the vertical accuracy of airplane into the horizontal accuracy.
최근, 스마트폰의 GPS (Global Positioning System) 및 Wi-Fi를 이용한 위치기반서비스 (Location Based Services : LBS)에 대한 관심과 수요가 국내외에서 증가하고 있다. 위치추정 실험결과, WPAN (Wireless Personal Area Network)에서 실내 위치추정의 경우 고정노드와 이동노드간의 거리 측정 시 빈번하게 많은 오차 값이 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 최대 측정거리 값을 이용하여 이동객체의 위치추정 성능을 향상시킬 수 있는 위치추정 보정 알고리즘 ($LCA_{MMV}$)을 제안하고, 이동노드가 이동하는 상황을 3가지 시나리오로 구성하여 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 평균 위치추정 정확도는 SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)과 삼변측량법 보다 시나리오 1-3에서 각각 40.9cm, 77.6cm, 6.3cm 더 정확하게 측정됨을 확인하였다.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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