• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.233-247
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• 2023

최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.108-116
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• 2011

Non-line-of-sight (NLOS) error is the most common and also a major source of errors in wireless location system. A novel weighting factor (NWF) method is presented in this paper, based on the RSS(Received Signal Strength) measurements, path loss model and Circular Disk of Scatterers Model (CDSM). The proposed positioning method effectively weighted the TOA distance measurements for each Base Station (BS). Simulation results show that the proposed method efficiently weighted the distance measurements and achieve higher localization accuracy than that of Linear Line of Position (LLOP) and Believable Factor Algorithm (BFA).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4698-4716
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• 2017

Wireless signal transmission is influenced by environmental effects. These effects have also been challenging for Vehicular Ad hoc Network (VANET) in real-time communication. More specifically, in an urban environment, with high mobility among vehicles, a vehicle's status from the transmitter can instantly trigger from line of sight to non-line of sight, which may cause loss of real-time communication. In order to overcome this, a deterministic signal propagation model is required, which has less complexity and more feasibility of implementation. Hence, we propose a realistic path loss model which adopts ray tracing technique for VANET in a grid urban environment with less computational complexity. To evaluate the model, it is applied to a vehicular simulation scenario. The results obtained are compared with different path loss models in the same scenario based on path loss value and application layer performance analysis. The proposed path loss model provides higher loss value in dB compared to other models. Nevertheless, the performance of vehicle-vehicle communication, which is evaluated by the packet delivery ratio with different vehicle transmitter density verifies improvement in real-time vehicle-vehicle communication. In conclusion, we present a realistic path loss model that improves vehicle-vehicle wireless real-time communication in the grid urban environment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1248-1253
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• 2010

본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하기 위하여 균등거리비율 개념을 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 위치인식 측정 성능을 분석하였다. SDS-TWR의 Ranging 오차는 실험에 의하면 비콘노드와 이동노드의 특정 거리구간에서 평균 1m~8m로 측정되었다. 그러나 제안한 AEDR에 의한 위치인식 성능은 실험을 통해 전체적으로 교내 강당과 복도 모두에서 SDS-TWR 보다 4배 정도 우수하였으며, 측정된 3~10m 이상의 위치인식 오차를 평균 2m 내외로, 3m 이내의 위치인식 오차를 평균 1m 내외로 각각 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 AEDR은 LOS(Line Of Sight) 보다 NLOS(Non Line Of Sight)에서 훨씬 더 위치인식 보정 성능이 우수함을 나타내며, 대부분의 센서 네트워크의 환경이 NLOS임을 고려할 때 AEDR이 실제환경에서의 위치인식에 큰 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8A호
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• pp.950-961
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• 2004

이 논문에서는 최근 무선 통신 환경으로 증가하고 있는 지하철 터널 환경에서의 전파 특성을 측정하고 분석하였다. 측정은 지하철 터널에서 2.45㎓와 5.8㎓의 주파수 대역을 가지고 수행하였다. 측정을 위해 사용된 터널의 길이는 LOS(line of sight: LOS)가 175m이고, NLOS(non line of sight: NLOS)가 270m이다. 지하철 터널은 곡선형이며, 그 단면은 마제형(horseshoe type)이다. 측정 시스템은 협대역 시스템과 광대역 시스템을 이용한다. 협대역 시스템은 경로손실(path loss: PL) 측정을 위해 사용되고 광대역 시스템은 전력지연프로파일(power delay profile: PDP) 측정을 위해 사용된다. 특히, 광대역 시스템은 슬라이딩 코릴레이션 기법을 기반으로 80MHz 칩율과 1023길이의 PN 시퀀스 발생기로 구성하였다. 안테나 빔 형태에 따른 전파특성을 분석하기 위해서 무지향성 안테나와 지향성 안테나를 사용하였다. 경로손실은 터널 환경의 순수한 경로손실만을 나타내었다. 지연 프로파일은 평균초과지연(Mean Exess Delay)와 RMS 지연확산(RMS delay spread)에 대해서 분석하였다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.91-97
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• 2018

본 논문은 VLC (Visible Light Communication)의 컬러그리드 기반 가시광 IoT 도어락 시스템의 구현 가능성을 제시한다. 이 논문에서 논의된 컬러그리드 기반의 VLC 변조 방식은 빛의 직진성과 빛의 특성 인 풍부한 주파수 자원을 이용한다. 이 시스템의 성능 결과는 비트 오류율 (BER) 및 신호 대 잡음비 (SNR) 시뮬레이션을 사용하는 기존 변조 방식과 비교한다. 채널 모델과 관련하여 제안된 혼합변조 방식은 NLOS (Non Line Of Sight)를 제외한 가장 가까운 LOS (Line Of Sight)를 선택한다. 이 논문의 실험은 실내 환경에서 Tx와 Rx 사이에서 3m의 거리에서 전력 dB을 변화시킴으로써 수신 된 심볼의 에러율을 보여준다. 성능 결과 및 실험을 통해 제안 된 컬러그리드 기반 변조 방식의 우수성을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.87-95
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• 2010

본 논문에서는 UWB (Ultra Wide Band) 시스템에서 PSO (Particle Swarm Optimization)를 사용하는 향상된 TDoA (Time Difference of Arrival) 무선측위 기법을 제안한다. 제안된 기법은 TDoA 파라미터 재추정과 태그(Tag) 위치 재측정을 수행하는 두 단계로 구성된다. 이들 두 단계에서 PSO 알고리즘은 무선측위 성능 향상을 위해 고용된다. 첫 번째 단계에서 TDoA 추정 오차를 줄이기 위해, 제안된 기법은 전형적인 TDoA 무선측위 방식으로부터 얻어진 TDoA 파라미터를 재추정한다. 두 번째 단계에서 무선측위 오차를 최소화시키기 위해, 첫 번째 단계에서 추정된 TDoA 파라미터를 가지고 제안된 기법은 태그의 위치를 다시 측정한다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 LoS (Line-of-Sight)와 NLoS (Non-Line-of-Sight) 채널 환경에서 모두 전형적인 TDoA 무선측위 방식에 비해 우수한 무선측위 성능을 달성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12A호
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• pp.1177-1184
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• 2008

Non-line-of-sight (NLOS) propagation can severely weaken the accuracy of ranging and localization in wireless location systems. NLOS bias mitigation techniques have recently been proposed to relieve the NLOS effects, but positively rely on the capability to accurately distinguish between LOS and NLOS propagation scenarios. This paper proposes an energy-capture-based NLOS identification method for LDR-UWB systems, based on the analysis of the characteristics of the channel impulse response (CIR). With this proposed energy capture method, the probability of successfully identifying NLOS is much improved than the existing methods, such as the kurtosis method, the strongest path compare method, etc. This NLOS identification method can be employed in adaptive modulation scheme to decrease bit error ratio (BER) level for certain signal-to-noise ratio (SNR). The BER performance with the adaptive modulation can be significantly enhanced by selecting proper modulation method with the knowledge of channel information from the proposed NLOS identification method.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-8
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• 2016

In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.