본 논문에서는 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS)의 핵심 기술에 속하는 측위 기술 중 Wi-Fi을 이용한 실내 위치 추정 시스템(Indoor Positioning System)을 제안한다. 제안하는 측위 시스템은 수신 받은 신호의 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 경로 손실 모델(Path-Loss Model)을 이용하여 단말기와 AP(Access Point) 간의 거리를 추정한다. RSSI는 실내 환경 구조나 장애물 등으로 인해 발생하는 이상 잡음(outlier)의 영향을 받는다. 이러한 이상 잡음을 제거하기 위해 본 논문에서는 이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 측위 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 측위 시스템의 성능을 확인하기 위해 단말기로 PDA를 이용하였으며, 실내 측위 시스템을 구현한 결과를 통해 원활한 실내 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
RFID(: Radio Frequency Identification)기술은 무선통신 기술이 발전하면서, 그 응용분야가 산업 전반에 걸쳐 확대되었다. RFID 기술의 대표적 응용 분야로는 의료, 물류, 유통 등이 있으며, 라디오파를 이용하기 때문에 비접촉 환경에의 사용이 용이하다. 최근 들어 RFID를 사용하여 건축자재의 재고 관리를 위한 자재관리 시스템의 구축사례가 증가 하고 있지만, 자재의 재사용에 관한 관련 연구나 실험은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 기존의 재고관리 시스템의 재고관리 기능에, 자재의 재사용을 효과적으로 관리할 수 있는 위치추정 유닛이 탑재된 RFID 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 RFID 리더부와 저장부로 구성되고, 자재 위치정보는 RFID 리더의 위치를 추정하여 획득하게 된다. 리더의 위치추정을 위한 거리 값은 Zigbee의 RSSI(: Received Signal Strength Indicator)값을 활용하여 계산되며, $5m{\times}5m$의 실내공간에서 제안한 시스템의 위치추정 성능평가를 진행 하였다.
무선 센서 네트워크 환경에서 요구되는 데이터는 기술의 발전과 그 복잡성이 증가함에 따라 더욱 정확한 수치를 요구한다. 하지만 넓은 지역에서 많은 수의 센서노드를 운용하는 경우, 소모되는 전력 및 비용과 그에 따라 획득할 수 있는 데이터 품질의 균형은 그 목적에 따라 고려되어야 한다. 특히 인구 밀도가 높은 복잡한 도심 지역이나 특정 목표를 가진 군사작전에서 위치 데이터는 넓은 범위에 점차 세밀하고 높은 정확도를 요구한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 전개된 센서노드 중 일부에만 GPS(: Global Positioning System)을 탑재하고, 해당 센서노드에서 측정된 GPS 위치 데이터의 오차를 센서노드간 주고받는 무선 신호수신 각도인 AoA(: Angle of Arrival)와 수신 신호 세기 지표인 RSSI(: Received Signal Strength Indicator)를 통해 향상시키는 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 차등 RSSI(DRSSI: Differential Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 핸드오프 처리 방안에 대해 제안한다. DRSSI는 이동국의 이동 방향을 예측하는데 사용할 수 있다. 즉, 이동국의 움직임이 바뀌는 경우 DRSSI의 극성(+, -)이 바뀌는 특성을 이용하여 이동국이 셀 사이의 중첩 지역에 머무는 동안 극성의 변화를 우선적으로 판단하여 다수의 단말기의 방향을 예측함으로써 핸드오프 및 자원을 예약할 이동국을 예측하고, 자원의 우선적인 사용권을 부여하는 방안을 제시하여 자원의 유효 상태를 극대화하는 방안을 제시한다. 또한, 수학적 모델링 분석을 통해 핸드오프 차단 확률이 기존의 방법보다 우수함을 보여준다.
실내 환경에서 이러한 두가지변수인 대규모에서의 경로손실과 소규모에서의 페이딩현상은 거리에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값의 비선형적인 변화를 유발하게 되며 이러한 현상이 실내위치 추적에서의 문제점의 하나로 지적되고 있다. 이 연구에서는 동일한 방에서의 다른 위치와 시간에서의 RSSI변화를 실험에 의한 통계에 의해 찾아서 보다 정밀한 모델을 세워서 실내 RSSI 특성화를 이루려고 하였다. 실험에서 RSSI값이 공간과 일시적인 요인 두가지에 의해 결정되는 것이 확인되었고 다른 위치에 있는 모든 센서 노드도 공간차라메터는 다르지만 임시파라메터값은 동일하다는 것을 확인하였다. 임시 파라메터들도 환경변화에 따라 천천히 신간에 따라 변화하는 대규모적인 변수의 특성을 지닌다. 이러한 관계를 활용하여 위치추적을 보다 효율적이고 정밀하게 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output(MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.
최근 위치 기반 서비스는 실외에서 GPS와 같이 실외 위치 정보를 이용할 수 없는 실내의 서비스로 확대되고 있다. 이와 같이 BLE(Bluetooth Low Energy) iBeacon 기술의 발전과 더불어 실내 측위 시스템의 연구가 확대되고 있다. 그러나 측위를 위해 iBeacon과 단말의 거리정보로 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 무선 전파의 특성으로 인해 신호 감쇄 및 지연과 같은 왜곡된 정보의 발생이라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 신호의 신뢰성을 검증하기 위한 거리의 정보 검증 기법을 제안한다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 무선센서네트워크(WSN) 및 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 건물 내에서의 소방대원의 조난을 감지하고 무선으로 조난신호를 보냄으로써 근처 동료 소방대원이 수신신호세기(RSSI)를 통해 조난신호의 송신방향을 읽고 위치를 추적하는 시스템을 제안하였다. 또한, 제안된 시스템을 이용한 실험에서 이론값과 실험값의 오차가 작기 때문에 RSSI를 통한 위치추적이 가능하다는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4223-4249
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2015
A novel jamming detection technique to detect the presence of jamming in the downstream direction for cluster based wireless sensor networks is proposed in this paper. The proposed technique is deployed in base station and in cluster heads. The proposed technique is novel in two aspects: Firstly, whenever a cluster head receives a packet it verifies whether the source node is legitimate node or new node. Secondly if a source node is declared as new node in the first step, then this technique observes the behavior of the new node to find whether the new node is legitimate node or jammed node. In order to monitor the behavior of the existing node and new node, the second step uses two metrics namely packet delivery ratio (PDR) and received signal strength indicator (RSSI). The rationality of using PDR and RSSI is presented by performing statistical test. PDR and RSSI of every member in the cluster is measured and assessed by the cluster head. And finally the cluster head determines whether the members of the cluster are jammed or not. The CH can detect the presence of jamming in the cluster at member level. The base station can detect the presence of jamming in the wireless sensor network at CH level. The simulation result shows that the proposed technique performs extremely well and achieves jamming detection rate as high as 99.85%.
COVID-19 사태를 비롯하여 인류는 지속적인 바이러스 감염에 노출되고 있고 감염자를 신속하게 격리하고 접촉자를 추적하여 감염 확산을 방지를 위한 노력이 진행되고 있다. 연락을 통해 확진자 접촉을 확인하는 수동적인 역학조사는 정확성과 신속성 측면에서 한계가 있어 다양한 디지털 기술을 활용한 자동적인 추적 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술을 활용하여 접촉을 확인하고 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값에 대한 분석과 보정을 통해 밀접 접촉을 식별하는 알고리즘을 제시하고, 중앙집중형 서버 구조의 바이러스 확산을 방지할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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