• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-31
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• 2017

본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 움직이는 사용자를 대상으로 하였다. 실외환경에서 GPS를 이용한 위치 측위는 정확하지만 실내 환경에서는 위치 측위가 부정확하고 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 Wi-Fi, Zigbee, 블루투스 등의 무선 통신 기술을 기반으로 위치 측위를 위한 다양한 기술들의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비콘의 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터 베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 RSSI Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용하였다. 평균 필터링과 계수 값을 0.5로 설정한 Feedback 필터링을 통하여 불규칙하고 높은 RSSI 값이 다소 감소하는 것을 확인하였으며, 거리계산 보정 알고리즘을 통해 거리가 증가함에 따른 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하고 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 시행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.242-243
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• 2018

무선 통신기술이 발전함에 따라 위치기반 서비스에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 그 중 저전력 블루투스 기술을 사용한 비콘(Beacon)은 실내 위치인식이 불가능한 GPS와 달리 실내에서도 측위가 가능하여 사용성이 주목 받고 있다. 그러나 비콘으로부터 수신되는 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 RSSI값을 기반으로 한 거리측정이 실제거리와의 오차가 크게 나타난다. 이에 따른 문제를 해결하기 위한 기존의 연구들이 존재하지만 평균적으로 10m이하의 거리에서 2m의 오차를 나타내고 있다. 본 연구에서는 RSSI의 오차를 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용하여 Raw Data를 전처리 한 후 산출된 Cleaned Data를 기반으로 각 거리단위에 최적화된 ANN(Artificial Neural Network)모델을 생성하여 거리를 측정하는 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.308-311
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• 2008

WSN(Wireless Sensor Network)의 기술 요소 중의 하나는 센서노드의 위치에 관한 정보를 추적하고 관리하는 것으로 GPS, 초음파, RSSI 등을 이용하는 방법이 대표적이다. 본고에서는 RSSI에 기반의 무선 센서 노드 위치 측정 방법의 정확도를 향상시키기 위하여 사하기 위하여 무선센서노드의 위치를 판정하기 위하여 전파수신강도(RSSI)의 측정값의 정확도를 향상하기 위하여 을 회귀분석을 이용하는 방법에 대해 고찰하였다. 또한 Friis 공식을 이용 송신기와 수신기 사이에서의 전파의 경로 손실과 한 위치 측정하는 기존의 방식과 RSSI 값에 기반하여 회귀분석을 이용한 위치 측정 방식을 비교 분석한 결과 회귀분석을 이용한 방식이 RSSI를 이용하여 거리를 측정하는 측면에서 좀 더 향상된 정확도를 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.85-90
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• 2017

실내 위치 기반서비스는 일상에서 주로 움직이는 사용자를 대상으로, 측정하고 분석하는 지능형 사물인터넷기술 기반으로 발전되어왔다. 다양한 실내 위치 측위 기술들은 별도의 하드웨어를 필요로 하고 통신 프로토콜이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서 사용되는 무선 신호의 수신강도를 이용하는 RSSI 기술은 송신 신호의 물리적인 특성상 거리에 따라 신호 세기의 감소가 일어나는 점에 착안하여, 송신 신호의 강도와 수신 신호의 세기를 측정하여 송신기와 수신기 간의 거리를 측정하는 방법으로 별도의 비용이 들지 않고 측정 구현이 간단한 장점을 이용하였다. 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 -61dBm에서 최소 -52.5dBm 으로 약 -2dBm에서 -6dBm 정도 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1129-1136
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• 2022

본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.243-245
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• 2021

기존 비콘은 비대면 서비스 제공에 적합한 기술이지만 환경에 따라 신호 세기의 편차가 커지기 때문에 정확한 실내 측위가 어렵다는 단점이 있다. 일반적으로 삼변측량기법을 사용하면 편차를 줄일 수 있으나 비콘 간 거리가 상당히 불규칙해지면 알고리즘 적용이 어려워진다. 이에 본 논문에서는 비콘 간 신호 세기 측정 오차를 줄일 방법에 대해 연구하였다. 먼저 TX값이 같다는 가정하에 RSSI를 이용한 거리 측정 공식을 변형하였다. 그리고 안드로이드로 구현한 비콘 스캐너 어플로 비콘 기기를 검색하여 기존 비콘과의 측정 오차를 비교하였다. 그 결과, 일정 거리가 멀어지면 측정값이 변동되지 않는 비콘보다 좀 더 먼 거리를 정확하게 측정하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 다양한 장애 상황에서도 정확한 실내 측위가 가능할 것이다. 또한 비콘을 비대면 서비스와 접목시킨 서비스 구축 사례도 늘어날 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.147-153
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• 2018

저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.745-748
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• 2009

본 논문은 ZigBee 기술을 이용하여 실내 위치 인식 알고리즘을 설계하고 구현하였다. ZigBee의 가장 큰 장점은 RFID, 적외선, 초음파 기술 등과 비교하여 저전력으로 오랜 시간 동안 사용할 수 있으면서도 가격이 저렴하다는 것이다. 본 논문은 ZigBee를 이용한 위치 인식 기술에 RSSI와 삼각 측량법, 그리고 다수의 데이터에서 정확한 RSSI값을 선택하는 알고리즘을 설계하였고, 위치 인식의 정확도를 높이는데 초점을 두었다. RSSI값을 미리 실측하여 Curve Fitting을 이용하여 각각의 고정 AP마다 RSSI와 거리의 관계식을 산출하여 위치 계산에 사용하였다. 또한 실제 위치 인식 시스템을 기존의 삼각 측량법만을 사용하는 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 각각 구현하였다. 또한 모의실험을 통해 실제 모바일 노드의 위치와 측정된 위치의 오차율을 비교하여 성능을 측정하였다. 모의실험을 통해 성능을 비교하여 모바일 노드의 위치 인식 오차율을 줄이고, 정확도를 향상하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.352-354
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• 2016

최근 스마트 기기의 발전과 함께 실내 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 있다. 이를 위해 블루투스 4.0의 BLE(Bluetooth Low Energy) 스펙에 추가된 iBeacon 기술을 이용한 실내 측위 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 iBeacon과 수신 단말 사이의 거리 측정에 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 장애물과 같은 환경적 요인으로 부정확한 거리 측정의 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 RSSI 신호의 신뢰성 증가를 위한 필터링 기술과 단말의 액세스 포인트 기능의 브로드캐스팅 신호를 이용하는 개선된 실내 측위 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1840-1848
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• 2017

선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.