• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-8
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• 2014

무선 인체 센서 네트워크 시스템은 기존의 센서 네트워크 시스템과는 달리 장치가 소형이고 배터리 용량이 매우 제약적이다. 그리고 링크 채널의 특성, 센서 노드를 장착한 사람의 움직임, 부착된 센서 노드의 위치, 전송 전력을 조절하는 알고리즘 등에 따라 다양한 채널 환경이 형성될 수 있다. 따라서 이와 같은 제약사항 및 환경을 극복하고 센서 노드의 에너지를 효율적으로 관리하기위해 본 논문에서는 사람의 움직임과 센서 노드의 위치, 전송 전력 조절 알고리즘을 종합적으로 고려한 상태에서 최적의 전송 전력세기 값을 찾기 위한 실험을 수행한다. 그리고 실험의 결과를 바탕으로 에너지 소모와 패킷 전송률 측면에서 분석을 실시한다. 이를 통해 본 논문은 무선 인체 센서 네트워크 시스템에 적합한 수신 신호 세기 값과 그 값에 접근하기 위해 허용할 수 있는 수신 신호 세기의 범위 설정에 따른 효율성을 비교 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.719-726
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• 2014

본 논문은 사용자 체감 품질에 관한 것으로서 특히 주관적인 측면을 포함하는 사용자 체감 품질을 어떻게 객관적인 방법으로 평가할 수 있는지에 관한 것이다. 본 논문은 현재 상용화되어 사용되고 있는 와이브로 무선 접속 인터페이스를 통해서 음성 서비스가 제공되는 경우에 다양한 품질 지표들의 값의 변화를 실제 측정하고 이들 간의 상관관계를 분석하여 음성 서비스의 사용자 체감 품질을 객관적으로 평가하고자 한다. 분석결과 와이브로를 통한 음성 서비스의 사용자 품질은 네트워크 계층에서 측정되는 전송 지연과 높은 상관관계를 보였고 다시 전송 지연은 무선 채널의 RSSI와 높은 상관관계를 가진다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.326-327
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• 2016

BLE Beacon은 실내 위치 측정을 위한 기술로 많이 이용되고 있다. 그러나 정확한 위치의 측정을 위한 필터링 기술이 필요하고, 대부분 고정형 비콘을 이용한다. 비콘을 통해 발생된 정보를 수신하여 위치 정보를 산출하는 것은 정확성이 떨어지기 때문에 필터링이 중요하다. 그래서 위치 측정과 필터링 시간이 많이 걸린다. 이에 우리는 실내에서 이동하는 비콘의 정확한 위치 측정하고 이를 재사용하는 방안으로 온톨로지를 제안한다. 수신기가 측정한 수신세기(RSSI)는 비콘과의 거리로 하고, 이 값은 값들 간의 연관관계 분석을 통한 정규화로써 위치 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지는 이동하는 비콘의 위치 정보를 산출하는 방법이 된다. 이 온톨로지는 실내에서 빠르고 정확한 위치 정보를 검출할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-69
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• 2020

본 논문에서는 상대적인 액세스 포인트의 신호 강도에 기초한 랜드마크를 사용하는 실내 위치 추적 기법에 대하여 제안한다. AP 신호의 절댓값은 기존의 실내 위치 추적 기술에 사용되었지만, 측정 기기, 측정 환경, 그리고 측정 시기의 변동으로 인해 달라질 수 있다. 그러나 우리는 특정 장소에서는 AP의 수신 신호 세기의 흐름이 서의 일정한 패턴을 나타낸다는 사실을 알아냈다. 그 특징에 따라, 우리는 AP들 간의 상대적 강도를 파악하고, 그들이 특정 패턴을 보이는 특정 장소를 랜드마크로서 저장한다. 랜드마크 맵 배치가 완료되면, 시스템은 스마트폰의 IMU 센서를 사용하여 사용자의 위치를 계산하고 저장된 랜드마크로 보정한다. 우리의 시스템은 센서만 사용한 기술에 비하여 75.2%의 개선을, 그리고 절댓값으로 선택된 랜드마크를 사용한 기술에 비하여 39.6%의 개선을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1339-1355
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• 2023

Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.807-816
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• 2015

최근 주목 받고 있는 사물인터넷(Internet of Things)환경에서는 와이파이와 블루투스 같은 다양한 무선 표준들이 공존한다. 이러한 사물인터넷(IoT) 환경에서는 이종 무선 통신망 간의 핸드오버를 통하여 보다 안정적이고 효율적인 패킷 전송이 가능하다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 다양한 무선표준과 통신프로토콜을 지원하는 IoT 브로커를 이용하여 와이파이와 블루투스 사이의 이종망 간 수직 핸드오버(Vertical handover) 시스템을 구현하였다. 핸드오버 시점 결정을 위하여 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 함수를 이용한 LQ(Link Quality)및 RSSI(Received Signal Strength Indication)측정 실험과 리눅스에서 제공하는 네트워크 정보를 활용한 사용자의 실시간 트래픽 측정 실험을 통해 최적의 Threshold값을 선정하였다. 실제 하드웨어를 사용한 실험을 통해 제안 방법이 에너지 효율을 향상시키고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2270-2278
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• 2017

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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.349-358
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• 2012

Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.

• 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.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.92-102
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• 2017

In this paper, we consider a typical health care system via the help of Wireless Sensor Network (WSN) for wireless patient tracking. The wireless patient tracking module of this system performs localization out of samples of Received Signal Strength (RSS) variations and tracking through a Particle Filter (PF) for WSN assisted by multiple transmit-power information. We propose a modified PF, Kullback-Leibler Distance (KLD)-resampling PF, to ameliorate the effect of RSS variations by generating a sample set near the high-likelihood region for improving the wireless patient tracking. The key idea of this method is to approximate a discrete distribution with an upper bound error on the KLD for reducing both location error and the number of particles used. To determine this bound error, an optimal algorithm is proposed based on the maximum gap error between the proposal and Sampling Important Resampling (SIR) algorithms. By setting up these values, a number of simulations using the health care system's data sets which contains the real RSSI measurements to evaluate the location error in term of various power levels and density nodes for all methods. Finally, we point out the effect of different power levels vs. different density nodes for the wireless patient tracking.