This paper presents an active assisted-living system in wireless sensor and actor network (WSAN) in which the mobile robot roles an actor. In order to provide assisted-living service to the elderly people, position recognition of the sensor node attached on the user and localization of the mobile robot should be performed at the same time. For the purpose, we use received signal strength indication (RSSI) to find the position of the person and ubiquitous sensor nodes including ultrasonic sensor which performs both transmission of sensor information and localization like global positioning system. Active services are moving to the elderly people by detecting activity sensor and visual tracking and voice chatting with remote monitoring system.
This paper deals with the recognition of multiple mobile robots equipped with RFID tag. In the case that the number of robots recognized by each RFID reader is larger than that of allocated slots, the clashing recognition occurs. And, in the case that the total number of robots recognized by all RFID reader is larger than that of real robots, the repetitious recognition occurs. We employ the dynamic frame slot allocation by using the ALOHA algorithm to prevent the clashing recognition and estimate the number of robots by using the received signal strength indication to prevent the repetitious recognition. The numerical experiment shows the reliability and the efficiency of the proposed method.
본 논문은 ESL(Electronic Shelf Labels, 전자가격표시기)과 LBS(Location Based Service, 위치 기반 서비스)를 융합하여 개발된 시스템으로 매장 고객에게 어플리케이션을 통해 대형마트에서 이벤트 정보를 제공 혹은 물건 위치를 쉽게 찾아 갈 수 있도록 하고, 관리자는 서버에서 물품의 정보를 관리하거나 각종 서비스를 제공하는 것을 편리하게 만들기 위해 진행되었다. ESL 태그를 아두이노와 LCD를 연결하여 구현하고 지그비(Zigbee)를 이용하여 서버와 통신한다. LBS를 구현하기위하여 ESL TAG에 BLE(Bluetooth Low Energy, 저전력블루루스)를 장착하고, 스마트폰은 ESL TAG에서 나오는 BLE 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 이용해 어플리케이션에서 사용자의 위치를 측정할 수 있게 한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
최근에 급격히 증가한 스마트폰의 사용자들이 이동중에도 안정적인 무선 네트워크를 이용하기 위해서는 핸드오프는 반드시 필요하다. 핸드오프를 위하여 기존에 연결되어 있는 AP(Access Point)와의 연결을 끊고 주변의 AP 를 스캐닝한 후 새로운 AP 로 재연결을 하는 과정을 거치게 된다. 이러한 과정 중에 본 논문에서는 스캐닝 단계에서 발생하는 문제점을 분석하고 이에 대한 개선방안으로 AP 의 신호세기와 스마트폰의 센서를 이용하여 사용자의 이동성을 고려하는 스캐닝 방식을 제안한다.
대규모 무선센서네트워크 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 네트워크를 구성하는 각 링크의 링크 품질(link quality)을 기반으로 네트워크를 구성하는 것이 필요하다. 두 노드 사이의 링크 품질은 해당 링크를 포함하는 모든 경로의 품질에 영향을 준다. 따라서 데이터 전송을 위한 경로 수립 과정에서 링크의 품질을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대규모 무선센서네트워크를 구성하고, 운영에 들어가기까지 필요한 시간 및 에너지 소비를 최소화하기 위하여 통신 칩에서 제공하는 LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 동시에 활용하여 각 링크의 링크 품질을 평가할 수 있는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)을 제안한다. HLQM을 사용하여 링크 품질을 평가하면, 다수의 패킷 전송과정을 거친 후 얻어진 결과를 링크 품질 평가에 다시 이용하는 기존의 방법들이 가지는 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 많은 set-up time과 비용이 소요되는 문제점과 LQI 또는 RSSI를 각 각 사용하는 방법들이 가지는 문제점도 개선되어 보다 효율적으로 링크 품질을 평가할 수 있게 된다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검정하기 위하여 실제 다수의 메시지 전송에서 얻어진 PDR과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험의 결과에서 HLQM을 사용하면 다른 메트릭을 사용하여 얻어진 결과에 비해 정확도, 재현율 및 일치율이 상대적으로 우수하다는 것을 확인하였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
본 논문에서는 근거리 저속 무선 기술인 IEEE 802.15.4 표준을 이용한 무선 센서 네트워크 환경에서 노드의 이동성을 고려한 효율적 네트워크 구성 방법을 제안하였다. 제안된 MSBS 방법은 BOP 구간을 이용하여 이동 노드의 네트워크 가입 시 보다 향상된 처리 속도로 가입절차를 수행하며, 이웃 노드들의 Depth, RSSI, 트래픽량을 고려하여 효율적으로 네트워크 구성을 한다. MSBS 방법은 트래픽이 집중되어 있는 노드를 통한 네트워크 가입을 방지하고, RSSI가 높은 노드를 통하여 네트워크 가입 절차를 수행하므로 통신 품질을 향상시킨다. 제안된 방법의 효용성을 증명하기 위하여 MSBS 방법을 적용한 IEEE 802.15.4 시뮬레이션 모델을 구현하여 이동 노드의 경로에 따라서 효율적으로 네트워크 구성함을 보였다.
5톤 이상의 어선에는 VHF(Very High Frequency) 대역의 DSC(Digital Selective Calling)가 어선법과 선박안전법에 의무화되어 있다. 어선의 무선설비 관련 규정에는 안전운항을 확보하고 해양사고 발생시 신속하게 대응하기 위하여 선박의 소유자는 국토해양부장관의 고시에 따라 어선위치 자동발신 장치를 갖추도록 규정하고 있다. 따라서 어업정보통신국은 2012년 동해를 시작으로 남해와 서해에 연차적으로 VHF 해안국을 설치하고, 웹기반으로 리모트 콘트롤 및 모니터링에 의하여 DSC를 원격으로 운용하는 연안 VMS(Vessel Monitoring System) 구축사업이 추진중에 있다. 모든 어선의 VHF DSC는 GPS와 연동되며 DSC의 호출에 의하여 자동으로 위치정보를 중계소에 전송하게 된다. 본 논문에서는 동해권의 VHF DSC 해안국을 대상으로 통신해역 설정과 운용 그리고 등록선박의 항해에 따른 권역별 로밍서비스를 실현하는 항적추적과 RSSI (Received Signal Strength Indication) 기법을 병행하는 알고리즘을 연구하였다.
본 논문에서는 실내 위치 추적의 오차를 개선하기 위해 AP (access point)의 RSSI (received signal strength indication)가 미약한 지점에서 위치 정보의 정확성을 높일 수 있도록 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 보행정보를 검출하여 실내 위치 추적 오차를 개선할 수 있는 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 가속도 센서는 사용자의 보행 중 활동을 감지하고 이를 이용하여 보폭과 이동 거리를 검출할 수 있고, 방향 센서는 디지털 나침반으로써 활용되어 사용자의 이동 방향을 검출한다. 실험을 통해 센서를 이용한 보행 정보 검출 결과 걸음 수와 이동방향 검출에 대해 정확도를 높였다. 따라서 추가적인 장비와 비용 없이 센서와 RSSI를 활용하여 사용자의 이동 방향과 거리를 추정하고 기존 실내 위치 추적 시스템에서 오차를 보정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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