• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권1호
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• pp.62-68
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• 2016

실내 위치인식 기술 중 하나인 WiFi Fingerprint는 기존의 WiFi access point(AP)의 거리에 따른 신호 세기를 활용하여 위치를 추정하는 편리함 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이 방식은 Radio map에 저장된 Reference point에 의존하기 때문에 다른 방식에 비해 위치의 분해능이 떨어지고 연산량이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 WiFi와 BLE를 융합한 Log-Distance Path Loss Model 기반의 Radio map 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model이 적용된 변수 값을 추출하여 Radio map을 설계하는 방식이며 Median Filter를 적용하여 오차를 개선하였다. 기존 Fingerprint와 비교하여 실험한 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.846-849
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• 2008

최근 무선 센서 네트워크의 실내 응용분야에 대한 관심이 높이자고 있다. 본 논문에서는 RSSI 기반의 실내 환경의 위치 인식 시스템을 제안한다. 거리와 RSSI의 관계를 검증하기 위하여 log-normal path loss 모델을 사용하고, 태그를 부착한 사용자와 고정 위치의 다수의 노드를 배치하여 사용자의 위치를 결정한다. RSSI 정보를 베이스 스테이션에서는 저장하고, 계산한다. 유클리드 거리 방법을 이용하여 실시간으로 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 위치 인식 정확도를 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.2985-2991
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• 2013

경부고속철도 2단계 구간에 도입된 열차무선시스템은 TETRA 기반으로 851MHz 대의 주파수를 사용하고 있다. 이와 같은 열차무선시스템에서 운행중인 차량과 지상과의 끊임없는 정보송수신을 위하여 전파 경로손실을 감안한 기지국 설계가 필수적이다. 본논문에서는 고속철도 선로에서의 측정데이터를 토대로, 열차무선의 전파 경로손실을 정량적으로 분석하였다. 열차무선 기지국 설계에서는 자유공간 전파 경로손실모델 및 Okumura-Hata모델이 사용되고 있는데, 이 모델들에 의한 예측치는 현장측정치보다 10dB 이상 작거나 20dB 이상 크게 나타남에 따라 고속철도 열차무선의 경로손실 예측에는 적합하지 않은 것으로 나타났다. 측정결과를 log-distance 경로손실모델에 적용하여 회귀분석을 수행한 결과 경로손실지수는 2.8~3.2의 범위로 나타났으며, 이 결과는 향후 고속철도 열차무선에서의 전파경로손실 예측에 적용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.3194-3210
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• 2022

Wall obstruction is the main factor leading to the non-line of sight (NLoS) error of indoor localization based on received signal strength indicator (RSSI). Modeling and correcting the path loss of the signals through the wall will improve the accuracy of RSSI localization. Based on electromagnetic wave propagation theory, the reflection and transmission process of wireless signals propagation through the wall is analyzed. The path loss of signals through wall is deduced based on power loss and RSSI definition, and the theoretical model of path loss of signals through wall is proposed. In view of electromagnetic characteristic parameters of the theoretical model usually cannot be accurately obtained, the statistical model of NLoS error caused by the signals through the wall is presented based on the log-distance path loss model to solve the parameters. Combining the statistical model and theoretical model, a hybrid model of path loss of signals through wall is proposed. Based on the empirical values of electromagnetic characteristic parameters of the concrete wall, the effect of each electromagnetic characteristic parameters on path loss is analyzed, and the theoretical model of regional path loss of signals through the wall is established. The statistical model and hybrid model of regional path loss of signals through wall are established by RSSI observation experiments, respectively. The hybrid model can solve the problem of path loss when the material of wall is unknown. The results show that the hybrid model can better express the actual trend of the regional path loss and maintain the pass loss continuity of adjacent areas. The validity of the hybrid model is verified by inverse computation of the RSSI of the extended region, and the calculated RSSI is basically consistent with the measured RSSI. The hybrid model can be used to forecast regional path loss of signals through the wall.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.67-73
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• 2008

본 논문에서는 무선 센서 노드의 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 위치 추정에 사용하는 센서 값으로 RF 인터페이스의 수신 신호 강도 (RSSI)를 사용한다. 이동 노드를 부착한 사용자와 실내에 고정된 다수의 고정 노드의 신호 강도를 수신하여 사용자의 위치를 결정한다. 제안한 시스템은 측정에 의한 2.4GHz log-normal path loss 모델의 수신강도와 유클리드 거리 계산 방법과 신호 강도를 결합한다. 실험결과를 통해서 1.3m 이내의 오차로 위치를 추정함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.430-435
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• 2007

본 논문에서는 센서 네트워크의 원활한 전송을 위해 SOFM을 이용한 센서 네트워크의 지능적인 배치를 제안한다. 제안한 방법은 무선 채널 분석을 통해서 센서 노드 사이의 통신이 가능한 거리를 구하고, 신경회로망의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)방식을 이용하여 지능적으로 최적의 센서 노드의 개수와 센서 노드가 배치할 최적 위치를 결정한다. Log-normal path loss 모델을 이용하여 거리에 따른 PRR(Packet Reception Rate)을 구하고, 이것으로부터 센서 노드의 통신 범위를 결정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 센서 노드의 지능적인 위치 탐색과 센서 네트워크의 연결 상태에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.444-452
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• 2017

최근 사물인터넷 (IoT; Internet-of-things)의 필요성이 급격하게 대두됨에 따라 Low Power Wide Area (LPWA) 표준에 대한 관심이 커지고 있다. 이 논문에서는 LPWA의 표준 중의 하나인 LoRa 기술에 대한 성능을 실측 데이터에 기반하여 분석한다. 특히, Line-of-sight (LoS) 및 Non-line-of-Sight (NLoS) 환경에서 수신 신호의 Received Signal Strength Indication (RSSI) 값을 측정하여 이론적인 경로손실 모형을 적용한 RSSI 값과 비교한다. 이를 위해 다양한 경로손실 모형 중에서 Log-distance 및 Two-ray 모형 그리고 실측 데이터에 기반한 통계적 모형인 Okumura-Hata 모형을 적용한다. 그 결과, LoS 및 NLoS 환경 모두에서 Okumura-Hata 모형이 RSSI 실측 데이터와 가장 근접한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 LoRa를 이용하여 네트워크를 구성할 때 최적의 노드 배치를 위한 기준을 제공하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권9호
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• pp.728-737
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• 2012

본 논문은 계층변조(Hierarchical Modulation) 기법이 적용된 지상파 방송 전송 시스템의 지상파 방송권역 판단을 위한 해석적 기법을 제시한다. 계층 변조된 비균일 QAM 성상도에 대하여 AWGN 환경에서의 Q-함수 해석을 기반으로 비트오류율(BER, Bit Error Rate)을 유도한다. 도출된 비트오류율은 계층변조 지수(Hierarchical Modulation Factor, HMF, ${\alpha}$)와 연관성을 가지며, Log-distance 경로 손실 모델에 따라 전송 신호에 대한 링크 해석을 시행 하면 방송권역의 유효 반경으로 연결될 수 있다. 최종적으로 HMF에 따른 기본계층(High Priority, HP) 정보의 방송 권역과 향상계층(Low Priority, LP) 정보 방송 권역의 비율을 계산하며 이를 기반으로 하여 선택된 비율에 따른 HMF를 결정하게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.378-381
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• 2011

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 및 스마트폰 디바이스를 기반으로 한 그룹 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무선 센서 네트워크 기반의 개인단말, 스마트폰으로 구성된 인솔자단말, 그리고 웹서버로 이루어진다. 각 그룹 멤버들의 개인단말로 사용되어 지는 센서노드는 2초마다 데이터 패킷을 인솔자 단말로 전송한다. 인솔자 단말은 개인 단말로부터 받은 정보를 화면상에 표시하고, 화면에 표시된 정보를 웹서버로 전송한다. 서버에서는 수신한 데이터를 웹페이지에 나타내고, 각 그룹 멤버의 보호자는 이를 통하여 멤버의 현재 상황을 확인할 수 있다. 센서 노드로부터 전송된 RSSI 값은 도출된 log-normal path loss 모델을 이용하여 거리 값으로 변환한 후 인솔자 단말에 표시된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1295-1302
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• 2010

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.