사용자 데이터뿐만 아니라 무선 신호에 담긴 물체 혹은 사람에 대한 물리적인 정보를 알아내기 위한 활발한 연구가 진행 중이다. RSSI, 도플러 주파수 등 무선 신호에서 얻을 수 있는 값들을 이용하여 물리적인 정보를 알아낼 수 있다. 예를 들어, 통신을 위해 사용되는 무선 신호에는 물리적으로 이동하는 물체에 의해 도플러 주파수가 발생한다. 도플러 주파수를 분석하면 물체의 이동 속도와 방향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 무선 신호로 802.11a 신호를 사용하고 무선 신호에서 움직이는 물체 혹은 사람을 알아내기 위한 선행 연구를 진행하였다. 움직임에 의해 발생하는 도플러 주파수를 관찰하여 움직임에 대한 정보를 알아내고자 802.11a 수신기의 주파수 영역 해상도를 향상시키는 방법을 소개하고 검증한다.
최근 LTE(Long-Term Evolution) 이동통신시스템이 보급되어 본격적인 서비스가 제공되고 있다. 특히 LTE 시스템은 3G 시스템 등 과거 이동통신시스템 대비 월등한 전송 속도를 보장함으로써 높은 전송 속도를 요구하는 서비스도 이동단말을 통해서 제공될 수 있도록 하고 있다. 향후 IPTV와 같은 멀티미디어 서비스가 LTE 시스템을 통해서 제공되기 위해서는 실제 사용 환경에서 LTE 시스템이 보여주는 전송 속도의 변화에 대한 기본적인 이해가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 CQI와 BLER과 같은 무선 품질 지표가 LTE 시스템의 전송 속도에 영향을 미치는 체제에 대해서 살펴보고 실측 결과를 통해서 이를 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권1호
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pp.119-133
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2009
The purpose of this research is to accurately estimate the location of a device using the received signal strength indicator (RSSI) of IEEE 802.11 WLAN for location tracking in indoor environments. For the location estimation method, we adopted the calibration model. By applying the Adaptive Zone Based K-NNSS (AZ-NNSS) algorithm, which considers the velocity of devices, this paper presents a 9% improvement of accuracy compared to the existing K-NNSS-based research, with 37% of the K-NNSS computation load. The accuracy is further enhanced by using a Kalman filter; the improvement was about 24%. This research also shows the level of accuracy that can be achieved by replacing a subset of the calibration data with values computed by a numerical equation, and suggests a reasonable number of calibration points. In addition, we use both the mean error distance (MED) and hit ratio to evaluate the accuracy of location estimation, while avoiding a biased comparison.
Taewoong Hwang;Mario R. Camana Acosta;Carla E. Garcia Moreta;Insoo Koo
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.92-100
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2023
Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).
본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.
건물에 설치된 조명의 경우, 야간 통행자 및 광량이 부족한 곳을 위해 인체 감지센서를 이용하여 조명을 제어한다. 그러나 부적절한 센서 위치로 인한 오작동의 문제가 있으며, 대형 건물 통로의 경우 통행자 통과 후에도 장시간 조명기구가 점등되어 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 실내 위치 측위를 통해 상주자의 위치에 따라 조명을 제어하는 위치측위 기반 조명 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 위치측위 기술 중 하나인 fingerprinting 기술을 이용, 스마트 디바이스를 통해 수집된 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 데이터를 토대로 측위 된 영역에 해당하는 조명만을 점등함으로써 불필요하게 소비되는 소비전력을 감소시킨다. 4인의 상주자가 존재하는 환경에서 실험결과 개별 조명의 조도는 308 lux였으며, 기존 방식에 비해 49 Wh의 소비전력 절감 효과가 나타났음을 확인하였다.
In this paper, we describe an implementation of small mobile robot that can be used at research and application of mobile sensor networking. This robot that will constitute the sensor network, as a platform of multi-robot system for each to be used as sensor node, has to satisfy restrictions in many aspects in order to perform sensing, communication protocol, and application algorithms. First, the platform must be designed with a robust structure and low power consumption since its maintenance after deployment is difficult. Second, it must have flexibility and modularity to be used effectively in any structure so that it can be used in various applications. Third, it must support the technique of wireless network for ubiquitous computing environment. At last, to let many nodes be scattered, it must be cost-effective and small. Considering the above restrictions of the mobile platform for sensor network, we designed and implemented robots control the current of actuator by using additional circuit for power efficiency. And we chose MSP430 as MCU, CC2420 as RF transceiver, and etc, that have the strength in the aspect of power. For flexibility and modularity, the platform has expansion ports. The results of experiments are described to show that this robot can act as sensor node by RF communication process with Zigbee standard protocol, execute the navigation process with simple obstacle avoidance and the moving action with RSSI(Received Signal Strength Indicator), operate at low-power, and be made with approx. $100.
지능형 차량 네트워크(VANET)는 무선통신을 이용하여 차량 간 (V2V, Vehicle to Vehicle), 차량과 노변장치 간(V2I, Vehicle to Infrastructure)의 통신을 제공하는 네트워킹 기술이다. 현재 VANET통신은 자동차산업의 급속한 발전과 차량자동화로 인하여 산업계와 학계를 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET을 통해 유통되는 차량의 속도, 가속도, 도로 및 환경 모니터링정보는 운전자에게 안전운전과 관련된 서비스를 제공하는 분야로써 통신에서의 보안은 필수적인 요건이다. 지금까지 안전한 메시지 인증을 위한 많은 인증프로토콜들이 제시되어 왔다. 그 중에서도 Jung에 의해 제안된 VANET 알고리즘은 데이터베이스 검색 알고리즘인 블룸 필터를 RAISE 알고리즘에 적용하여 차량 밀집환경에서의 인증에 보다 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 하지만 RAISE에서 사용한 k-anonymity는 정확한 차량의 ID정보를 얻기 위해 모든 메시지에 대해 전수조사 연산을 수행해야 하므로 차량의 수가 증가함에 따라 해시연산량이 지수적으로 증가한다. 또한 핸드오버가 발생하는 경우 완벽한 키전달 알고리즘을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 RSSI기반 속도 및 거리 추정 알고리즘을 사용하여 사용자의 ID를 위치화하며 프로토콜의 핸드오버부분의 오류를 수정하여 안전하고 효율적인 알고리즘을 제공한다.
USN의 중계경로에 대한 연구는 주로 비공간 데이터를 위주로 이루어지고 있으며 지도 중첩법에 의한 공간분석이 이루어지지 않아 신뢰성에서 한계를 노출하고 있다. 본 연구는 공간변수별로 가중치를 부여하고 전파 확산 예측모델과 연계하여 전계강도를 산출하고 이에 의거하여 중계망의 분포를 지도화하였다. 전파장애에 개입되는 다양한 공간 변수를 통합하여 제작된 컴퓨터 지도는 기존에 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 지닌 한계를 극복하고 시청각 효과를 이용하여 광역적인 중계망 변화 추이를 시각적으로 제시하였다. 개별 셀과 연구지역 전체에 대해 전파중계망에 대한 정량적인 근거는 다양한 자료처리능력, 신속성을 바탕으로 지금까지는 불가능했던 전파 중계망에 대한 실시간 지도화 기능을 제공하였고 노드의 장애가 발생하였을 경우 대안을 마련하기 위한 보조수단으로서 활용가치가 매우 높을 것으로 사료된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권10호
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pp.899-905
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2016
Wireless access in vehicle environment (WAVE) communication is currently being researched as core wireless communication technologies for cooperative intelligent transport systems (C-ITS). WAVE consists of both vehicle to vehicle (V2V) communication, which refers to communication between vehicles, and vehicle to infrastructure (V2I) communication, which refers to the communication between vehicles and road-side stations. V2I has a longer communication range than V2V, and its communication range and reception rate are heavily influenced by various factors such as structures on the road, the density of vehicles, and topography. Therefore, domestic environments in which there are many non-lines of sight (NLOS), such as mountains and urban areas, require optimized communication channel modeling based on research of V2I propagation characteristics. In the present study, the received signal strength indicator (RSSI) was measured on both an experience road and a test road, and the large-scale characteristics of the WAVE communication were analyzed using the data collected to assess the propagation environment of the WAVE-based V2I that is actually implemented on highways. Based on the results of this analysis, this paper proposes a WAVE communication channel model for domestic public roads by deriving the parameters of a dual-slope logarithmic distance implementing a two-ray ground-reflection model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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