• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.742-745
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• 2009

본 논문에서는 신경회로망을 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 위치인식 시스템을 제안하였다. 위치를 지정한 다수의 고정노드를 구성하고, 이동노드로부터 수신되는 RSSI를 측정한다. LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크의 학습을 위해 정해진 위치 정보를 목표값으로 하여 고정노드에서 측정된 RSSI를 입력으로 사용하여 학습을 진행한다. 실내에 고정노드를 배치하고, 실험을 통해서 삼각측량법과 위치 추적 성능을 검토하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.181-188
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• 2013

본 논문은 GPS 신호를 수신할 수 없는 대형선박의 내부에서 현재 위치를 정확하게 측정하기 위해서, GPS 신호를 대신하여 선박내부에 설치되어 있는 Wireless AP (Access Point)에서 발신되는 RSSI (Received signal strength indication)를 이용하였다. 선박내부에서 수신되는 RSSI 신호 중 신호세기가 가장 강한 3곳의 AP에서 발신되는 RSSI를 Friis 공식을 통해 거리로 환산 후, 삼각측량법을 통해 위치로 변환하였다. 그리고 AP에서 발신되는 신호에는 노이즈가 발생되기 때문에 신호세기가 불규칙하게 변함으로써 정확한 위치를 얻기 힘들다. 그래서 칼만필터를 통해 실시간으로 위치를 보정하고, 보정된 위치는 서버 DB에 저장된다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.187-188
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• 2016

실내에서 작업자의 위치 정보를 취득하면 사용자의 이동 경로 파악이나 물체의 지역화 및 상황인지 서비스가 가능하다. 최근, BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 사용하여 작업자의 실내 위치를 파악할 수 있는 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 BLE 비콘의 신호세기 강도와 RSSI(Received signal strength indication)의 정확도에 대한 에러율 증가로 인해 실내 작업자 위치 파악 연구에 어려움이 있다. 본 연구에서는 BLE 비콘에서 취득한 RSSI 정보에 대해 PCA, ICA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도를 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 측면에서 적용이 가능한지 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.9-14
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• 2008

실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 구현에 관해 기술한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.71-78
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• 2012

Based on the Zigbee-based wireless sensor network, I suggest the way to reduce errors between the short distance, improving the accuracy of the presumed distance by revising the deviation of RSSI(Received Signal Strength Indication) values is to estimate the distance using only the RF signal power without the additional hardware. In general, the graph measured by RSSI values shows the proximity values which are ideally reduced in proportion to the distance under the free outdoor space in which LOS(Line-Of-Sight) is guaranteed. However, if the result of the received RSSI values are each substituted to the formula, it can produce a larger margin of error and less accurate measurement since it is based upon the premise that this free space is not affected by reflected waves or obstacles caused by the ground and electronic jamming engendered by the environment. Therefore, the purpose of this study is to reduce the margin of errors between the distances and to measure the proximity values with the ideal type of graph by suggesting the way to revise the received RSSI values in the light of these reflected waves or obstacles and the electronic jamming. In conclusion, this study proves that errors are reduced by comparing the proposed deviation correction method to the revised RSSI value.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.725-730
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• 2012

In this paper, we propose the localization algorithm for the cooperative behavior of the swarm robots based on WSN (Wireless Sensor Network). The proposed method is as follows: First, we measure positions of the L-bot (Leader robot) and F-bots (Follower robots) by using the APIT (Approximate Point In Triangle) and the RSSI (Received Signal Strength Indication). Second, we measure relative positions of the F-bots against the pre-measured position of the L-bot by using trilateration. Then, to revise a position error caused by noise of the wireless signal, we use the particle filter. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method though some simulations.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.163-168
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• 2008

이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.

• 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.