• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.558-563
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• 2015

최근 실내 위치측위 기술을 이용하여 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 실내 위치측위 방식에는 대표적으로 fingerprinting 방식과 삼변측량 방식이 있으나 활용의 제한성 및 위치추정 오차 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 측위 방식인 AOA, TOA, TDOA 등의 측위 기술을 응용한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 RSSI 차이를 이용한 AOA 기반 위치 추정 알고리즘에 대해 연구한다. 4개의 안테나를 가지는 하나의 AP를 가정하여 연구를 진행하며, RSSI를 기반으로 도래각을 추정 후 AOA 알고리즘에 적용한다. RSSI의 보정을 위해 재귀식 평균 필터를 이용하며, 도래각 추정을 위해 보정된 RSSI와 피타고라스 정리를 이용한다. 실험 결과 좁은 간격으로 배치된 4개의 무지향성 안테나의 방사 패턴으로 인하여 18%의 오차율을 보였으며, 지향성 안테나를 이용할 경우 실내 환경에서 AOA 알고리즘을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.

• 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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.954-960
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• 2009

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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.27-28
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• 2017

본 논문은 RSSI 값을 이용한 Zigbee Commissioning 기법에 대하여 서술한다. Zigbee는 대표적인 무선 통신 표준 기술로 다양한 분야에서 활용 하고 있으며, Zigbee를 이용한 Commissioning은 주로 Smart Led와 같은 분야에서 활용되고 있다. Zigbee Commissioning의 주된 과제는 기기와 네트워크를 구성하는 것에 있는데 RSSI신호에 민감하여 각 디바이스를 식별할 때에 문제점이 있다. 본 논문에서는 RSSI값을 제안하는 알고리즘을 이용하여 효율적으로 Zigbee Commissioning하는 기법을 서술한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 실내 환경에서 사용자를 대상으로 위치기반 서비스를 제공하기 위해 비콘을 이용해 사용자의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 저전력 비콘을 이용하여 위치를 추정하기 위해 비콘이 가지는 RSSI 값에 가우시안 필터를 적용하였고, 필터링한 RSSI 값을 통해 거리변환 함수를 구하여 삼변측량으로 태그 위치를 추정할 수 있게 구성하였다. 다수의 비콘이 설치된 실내 공간에서 3개의 비콘이 일정한 거리를 두고 있는 8곳에 대한 위치 추정 정밀도를 확인하였다. 그 결과 거리오차 0.242 표준편차 ±0.097를 가지는 사용자의 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.29-35
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• 2021

본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.67-72
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• 2019

The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1551-1558
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• 2021

실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.