• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권5호
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• pp.498-509
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• 2015

The existing mobile antenna networks in the military use have been operated by the manual pointing between two antennas. The work presented here describes the study of ATPC(Automatic Tracking and Pointing Control) system between facing antennas and the related tracking and pointing performances. This system is able to automatically track the maximum RSSI(Received Signal Strength Indication) value from the source's RF(Radio Frequency) signal and then control for maintaining the LOS(Line of Sight) between two antennas. The system has three major units; the driving unit consisting of motors, harmonic drives and encoders, the sensor unit with a GPS(Global Positioning System) and AHRS(Attitude and Heading Reference System) and the control unit regulating all the tracking and pointing events. By using PI(Proportional and Integral) controller, this system is able to properly track and point the other antenna under the external disturbance like the wind load. Both the simulation and the experimental works have been successively carried out to prove the performances of the system.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.9-18
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• 2013

본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.27-33
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• 2010

본 논문은 실내 위치 인식을 위하여 ZigBee 이동 장치의 위치를 측정하였으며 Bayesian Markov 위치 추론 기법을 적용하였다. 정확도 분석을 위해 기존의 지도 기반의 위치 인식 기법과 비교하였는데 이 기법은 이미 지정된 위치에서의 RSSI 데이터를 데이터베이스화하여 참조하도록 하는 반면 Bayesian Markov 추론 방법은 시간, 방향, 거리의 변화에 영향을 받았다. 이 두가지 방법에 따른 측정은 지그비 모듈을 사용하여 RSSI를 측정한 결과를 토대로 이루어졌으며 그 결과 실내에서의 RSSI와 거리와의 관계로 접근하는 것이 바람직하며 Bayesian Markov에 의한 분석결과 기존의 지도 기반 위치 인식 기법에 비하여 높은 정확도를 보여주었다. 결과적으로 기존의 지도 기반 위치 인식 기법은 사전에 환경 요인에 대한 설정을 해주어야 하고, 보다 낮은 정확도를 가지고 있으므로 환경 변화가 잦은 실내에서는 부적합하다고 생각된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1800_1801
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• 2009

본 논문에서는 실내 환경에서 신호세기를 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication)인식 방법과 신호의 도착 시간 차이를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival )인식 방법을 이용하여 태그 위치 측정 및 오차 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 물체 위치 인식을 위해 기존의 제안된 거리에 따라 발생하는 경로손실(Path Loss) 방정식과 신호의 도착 시간차이를 이용하여 태그를 인식한 다음 삼각측량법과 SX 알고리즘을 이용하여 태그의 위치를 측정한다. 또한, 실내 환경의 다양한 오차를 포함하고 있는 태그의 위치 측정 데이터에 대해 확장된 칼만 필터를 사용하여 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 몇 개의 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.158-163
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• 2010

In this paper, we propose the location measurement algorithm of unknown tag based on RFID (Radio-Frequency IDentification) by using RSSI (Received Signal Strength Indication) and TDOA (Time Difference of Arrival) and extended Kalman filter in smart space. To do this, first, we recognize the location of unknown tag by using the RSSI and TDOA recognition methods. Second, we set the coordinate of the tag location measured by using trilateration and SX algorithm. But the tag location data measured by this method are included complex environmental error. So, we use the extended Kalman filter in order to revise error data of the tag location. Finally, we validate the applicability of the proposed method though the simulation in a complex environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.947-948
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• 2018

ICT 기술이 발전함에 따라 다양한 분야에서 사물 인터넷을 활용한 서비스들이 구현되고 있다. 그중에서 비콘을 이용한 위치기반서비스(Location-Based Service)는 산업분야에서 활용성이 높다. 스마트 팩토리에서 비콘을 제품이나 박스에 부착하여 통합 물류관리를 시스템을 구축하고, 병원에서는 환자의 상태 혹은 위치를 모니터링하기 위해 비콘을 활용한다. 위치기반서비스를 구현하기에 있어 비콘의 위치를 파악하는 기술이 선행되어야 하고 본 논문에서는 신경망 학습(Neural Network)을 활용하여 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 비콘의 위치를 추론하는 기법에 대해서 연구한다. 신경망 학습결과 94.89%의 위치 정밀도를 보였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.23-28
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• 2016

본 논문에서는 ISM(Industry-Science-Medical) 대역의 와이파이-AP(Access Point)의 채널추정에 따라 스마트 미디어의 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 해상도를 조정하고자 한다. 2.4/5GHz 대역에서의 채널모델은 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 같은 RF특성에 따라 광범위하게 적용할 수 있다. 특별히, 스마트 디바이스의 증가와 무선 랜 공유기(AP)로 인한 동일채널 간섭으로 인한 와이파이의 전송 속도저하와 미디어 스트리밍의 화질저하가 발생된다. 이때 무선채널의 전송속도에 따라 HDMI-CEC(Consumer Electronics Control)를 활용한 동영상 비디오 형식(Video Format Timing)의 최적화를 설계한다. 이로서 스마트 다바이스와 DLNA(Digital Living Network Alliance) 등의 다양한 전송방식(Protocol)에 따라 홈 게이트웨이와 디지털TV 등의 HDMI 해상도를 가변적으로 조절하는 화질유지의 기법 및 PIP 위치설정 방법을 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1256-1262
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• 2008

이동 방송망에서 핸드오버는 단말의 이동성을 보장하는 매우 중요한 요소중의 하나이다. DVB-H (Digital Video Broadcasting for Handhold) 표준은 DVB-T(Digital Video Broadcasting - Terrestrial) 표준에 단말의 이동성을 향상시키기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 DVB-H 네트워크에서 핸드오버 성능을 향상시키기 위하여 새로운 방식을 제안한다. 제안된 핸드오버는 두 가지 형태의 단말을 대상으로 하는데 하나는 GPS수신기를 탑재한 단말이며 다른 하나는 GPS없이 동작하는 단말이다. 본 논문에서는 첫 번째 단말에서의 핸드오버를 위해 논문[1]에서 제안된 CDT(Cell Description Table)을 개선하였으며 두 번째 단말의 경우 새롭게 제안된 HMT(Handover Map Table)에 기반하여 미리 정해진 핸드오버 영역을 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 핸드오버 방식에서는 RSSI(Received Signal Strength Indication)의 신호패턴을 이용하여 핸드오버 영역을 추정한다. 제안된 핸드오버 알고리즘을 이용하여 핸드오버 시 소요되는 시간 및 전력소모를 최소화 할 수 있으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이와 같은 핸드오버 알고리즘의 성능을 분석하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권4호
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• pp.93-104
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• 2005

Recently, RFID/USN is one of fundamental technologies in information and communications networks. Low-Rate WPAN, IEEE802.15.4 is a low-cost communication network that allows wireless connectivity in applications with limited Power and relaxed throughput requirements. Its applications are building automation, personal healthcare, industrial control, consumer electronics, and so on. Some applications require location information. Of course location awareness is useful to improve usability of data Low-Rate WPAN Is regarded as a key specification of the sensor network with the characteristics of wireless communication, computing, energy scavenging, self-networking, and etc. Unfortunately ZigBee alliance propose a lot of applications based on location aware technologies, but the specification and low-rate WPAN devices don't support anything about location-based services. RSSI ( Received Signal Strength indication) is for energy detection to associate, channel selection, and etc. RSSI is used to find the location of a potable device in WLAN. In this paper we studied indoor location awareness using vector matching of RSSI in low-Rate wireless PAN. We analyzed the characteristics of RSSI according to distance and experimented location awareness. We implemented sensor nodes with different shapes and configured the sensor network for the location awareness with 4 fixed nodes and a mobile node. We try to contribute developing location awareness method using RSSI in 3-dimension space.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.536-544
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• 2017

무선 RSSI fingerprinting 방식은 기존 무선 인프라를 이용하면서 적정수준의 정확도를 얻을 수 있는 실내위치인식 방법 중의 하나이다. 하지만 라디오 맵 구성( fingerprint calibration) 과정에서 목표 환경의 다양한 위치에서 정확한 물리적 좌표와 무선 신호를 측정해야 하므로 시간과 노력이 많이 소요된다. 이 논문은 이러한 방식으로 위치 정보를 수집하지 않고 반지도식 자기조직화지도 학습 알고리즘을 사용하여 labeled RSSI를 얻고 RSSI 조합으로부터 맵을 구성하는 방법을 제안한다. 모의 데이터에 대한 실험을 통해 제안 방법이 fingerprint 데이터베이스로 부터 1%의 RSSI 샘플을 가지고 효과적인 전체 맵을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다.