For any pattern matching based algorithm in WLAN environment, the characteristics of signal to noise ratio(SNR) to multiple access points(APs) are utilized to establish database in the training phase, and in the estimation phase, the actual two dimensional coordinates of mobile unit(MU) are estimated based on the comparison between the new recorded SNR and fingerprints stored in database. The system that uses the artificial neural network(ANN) falls in a local minima when it learns many nonlinear data, and its classification accuracy ratio becomes low. To make up for this risk, the SVM/ANN hybrid algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm is the method that ANN learns selectively after clustering the SNR data by SVM, then more improved performance estimation can be obtained than using ANN only and The proposed algorithm can make the higher classification accuracy by decreasing the nonlinearity of the massive data during the training procedure. Experimental results indicate that the proposed SVM/ANN hybrid algorithm generally outperforms ANN algorithm.
실내 위치 인식 기술은 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 대표적인 기술로는 Wi-Fi 기반 위치 인식과 Bluetooth Low Energy 기반의 위치 인식이 있다. 하지만 Bluetooth Low Energy는 10m 거리 밖에선 오차가 많아지고 정밀도가 낮아지는 특성으로 인해 Wi-Fi가 보편화되었다. 본 논문에서는 핑거프린팅 기법을 이용하였을 때 Wi-Fi와 Bluetooth Low Energy의 위치 인식 기술의 성능 분석을 목적으로 기술되었다.
의료 기기 관리의 중요성에 따라 의료 기기의 실시간 실내 측위의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 의료 기기에 Wi-Fi 태그를 부착하여 삼각 측량과 핑거프린트 방식을 이용한 의료 기기의 실시간 실내 측위 시스템을 구현하고자 한다. 중앙 제어 모듈과 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그와의 통신을 통하여, 의료 기기의 위치 정보를 관리하는 데이터베이스를 실시간으로 파악함으로써 의료 기기의 정확한 위치 확인이 가능하다. 본 시스템을 통해 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그의 실시간 위치 파악 및 정보 관리가 가능하여 의료 기기의 관리가 용이할 것으로 기대한다.
최근 고령화에 따른 치매 환자 증가 추세로 인해 실내 치매 환자 케어 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 비콘과 센서를 이용한 치매 환자의 배회 방지 및 위험 장소 접근 알림 시스템을 개발하였다. 치매 환자의 실내 위치를 추적하기 위해 비콘을 실내 곳곳에 부착하고, 치매 환자의 위험 행동을 감지하기 위해 센서를 위험지역에 설치한다. 스마트폰을 사용하여 비콘 신호를 측정하고 측정된 비콘 신호를 사용하여 치매 환자의 위치를 계산하여 치매 환자가 위험에 처했다고 판단되면 이를 간병인에게 알린다. 위 시스템을 통해 간병인의 부담을 덜고, 간병 비용을 절약할 수 있다.
본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 GPS 전파위협원 위치추적 시스템을 설치하고 초기 운영을 실시한 결과를 분석하였다. GPS 전파위협원 위치추적 시스템은 2011년부터 한국항공우주연구원에서 개발하였으며, 4기의 전파위협 수신국, 1기의 위치추적 중앙국과 모니터링 장치로 구성된다. 2014년 12월에 시스템을 인천국제공항에 설치하였으며, 각 전파위협 수신국은 약 4 km 떨어진 건물의 옥상에 설치하였고 위치추적 중앙국과 모니터링 장치는 실내에 설치하였다. 모니터링 결과는 웹 브라우저를 통해 실시간으로 확인할 수 있으며, 한국항공우주연구원과 인천국제공항공사가 공동으로 상시 모니터링을 수행하고 있다. 초기 운영 결과, 현재까지 GPS 전파위협 신호는 유입되지 않았으나 각 수신국 주변에서 이상 신호가 유입된 사례가 있어 이러한 신호의 특성을 분석하였다.
위성항법장치(GPS)를 이용한 위치 추정 방법은 자동차의 내비게이션 시스템을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다. 또한 본 연구에서 기존의 삼변 측량법의 오차를 감소시키기 위해 4개의 수신기를 사용하는 4축 측량알고리즘인 "대각측량"을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 삼변측량대비 우수한 성능을 보였으며 공장에 시스템을 설치하여 실험을 수행함으로써 본 연구에서 제안하는 시스템과 알고리즘의 실효성을 증명하였다.
IoT 기술이 발전함에 따라 사용자의 이동성 및 정체성을 확인하기 위한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 수요가 증가되고 있다. 초기의 LBS 시스템은 GPS(Global Positioning System) 위성에서 보내오는 신호의 위상을 측정하거나 반송파 신호의 코드를 추적하여 위성까지의 거리를 측정함으로써 위치정보를 확인하는 기술이 주로 사용되었다. 그러나 GPS위성을 사용하는 방식은 실내에서는 위성 신호의 수신이 어렵기 때문에 그 효용성이 떨어진다. 따라서 실내 환경에서 활용할 수 있는 위치인식기술을 위해 UWB, RFID, Zigbee 등과 같은 무선 통신 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 저전력 기반의 위치 인식을 위한 IEEE 802.15.4a의 표준을 활용하여 CSS를 위한 2.45GHz 대역과 UWB를 위한 3.1~10.6GHz대역 및 250-750 MHz대역의 주파수 대역을 포함을 하는 LBS 시스템을 설계하였다. 그 결과로서 2.45GHz ISM RF 트랜시버와 Ranging 기능을 하드웨어로 구현하여 0dBm의 출력파워를 갖음을 확인하였다.
최근 정부기관 및 지자체에서는 화재, 납치 등 긴급구조에 스마트폰의 위치정보를 활용하기 위한 방안을 모색하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급상황에서 활용 가능한 정밀측위정보를 구축하기 위해 스마트폰 위치정보와 mobile mapping system을 활용하여 정위치 기반의 Wi-Fi AP 데이터를 신속하게 수집 구축할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 성과를 통해 GPS/INS/DMI에 대한 보정작업을 실시하여 정확한 수집차량의 위치를 취득하였다. 또한 Wi-Fi AP 수집기와 GPS 시각을 기준으로 커플링하여 Wi-Fi 정보와 수집위치를 통합한 원시데이터를 구축하고, 측위성능을 저하시키는 Wi-Fi AP 신호의 잡음 제거를 통해 Wi-Fi radiomap을 구축하였다. 각 자치구별로 10개의 테스트 지점을 선정하여 측위성능평가를 실시한 결과, 전체 자치구 평균은 25.46m, 표준편차는 27.76m의 결과 값을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 현재 사용하고 있는 이동통신사 기지국 측위(200m~2km)와 실내에서 불가능한 GPS 측위기술을 보완하거나 대체할 수 있는 기술로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
최근 유비쿼터스라는 시대적 흐름에 따라 실내환경을 고려한 응용서비스들에 대한 요구가 증가 하고 있다. 실내 위치기반 서비스의 경우 가장 많이 사용 되고 있는 방법은 WLAN을 이용한 방법이다. 그러나 WLAN는 환경변화에 많은 영향을 받는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 UWB를 이용한 연구가 많이 진행 되고 있다. UWB에 관한 연구가 많이 진행 되는 이유는 UWB전파 특성으로 환경변화에 적은 영향을 받기 때문이다. 그래서 본 논문은 UWB기술을 이용한 시스템인 Ubisense 시스템을 이용하여 환경변화에 영향이 적고 정밀도가 높은 값을 추출한 후 위치정보를 더 정확한 값으로 보정하는 위치 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 위치 보정 알고리즘은 정밀도가 높은 위치 측정 시스템에서 더욱 정확한 위치를 추정하기 위해 환경 데이터베이스를 구축한 후 이를 이용한 알고리즘이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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