• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-7
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• 2020

Over the past few years, Wi-Fi signal based indoor positioning system (IPS) has been researched extensively because of its low expenses of infrastructure deployment. There are two major aspects of location-related information contained in Wi-Fi signals. One is channel state information (CSI), and one is received signal strength indicator (RSSI). Compared to the RSSI, the CSI has been widely utilized because it is able to reveal fine-grained information related to locations. However, the conventional IPS that employs a single access point (AP) does not exhibit decent performance especially in the environment of non-line-of-sight (NLOS) situations due to the reliability degeneration of signals caused by multipath fading effect. In order to address this problem, in this paper, we propose a novel method that utilizes multiple APs instead of a single AP to enhance the robustness of the IPS. In our proposed method, a hybrid neural network is applied to the CSIs collected from multiple APs. By relying more on the fingerprint constructed by the CSI collected from an AP that is less affected by the NLOS, we find that the performance of the IPS is significantly improved.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.570-580
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• 2023

Sensor nodes are the most significant part of a wireless sensor network that offers a powerful combination of sensing, processing, and communication. One major challenge while designing a sensor node is power consumption, as sensor nodes are generally battery-operated. In this study, we proposed the design of a low-power, long range-based wireless sensor node with flexibility, a compact size, and energy efficiency. Furthermore, we improved power performance by adopting an efficient hardware design and proper component selection. The Nano Power Timer Integrated Circuit is used for power management, as it consumes nanoamps of current, resulting in improved battery life. The proposed design achieves an off-time current of 38.17309 nA, which is tiny compared with the design discussed in the existing literature. Battery life is estimated for spreading factors (SFs), ranging from SF7 to SF12. The achieved battery life is 2.54 years for SF12 and 3.94 years for SF7. We present the analysis of current consumption and battery life. Sensor data, received signal strength indicator, and signal-to-noise ratio are visualized using the ThingSpeak network.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제13권3호
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• pp.331-339
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• 2024

Reliable and precise indoor localization is crucial for personal navigation, emergency rescue, and monitoring workers indoors. To use this technology in different applications, it is important to make it less dependent on infrastructure and to keep the error as small as possible. Fingerprinting stands out as a popular choice for indoor positioning because it leverages existing infrastructure and works with just a smartphone. However, its accuracy heavily relies on the quality of that infrastructure. For instance, having too few access points or beacons can greatly reduce its effectiveness. To reduce dependence on RF infrastructure, we have developed surface correlation (SC) using accumulated Received Signal Strength Indicator (RSSI) signals This approach constructs a user mask for radio map comparisons using an accumulated RSSI vector and the trajectory of the user, which is estimated through PDR. The location with the highest correlation is considered as the user's position after comparison. Through a simulation, the performance of short RSSI vector-based technology and SC is analyzed, and future directions for the development of SC are discussed.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1365-1372
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• 2014

최근 LTE(Long-Term Evolution) 이동통신시스템이 보급되어 본격적인 서비스가 제공되고 있다. 특히 LTE 시스템은 3G 시스템 등 과거 이동통신시스템 대비 월등한 전송 속도를 보장함으로써 높은 전송 속도를 요구하는 서비스도 이동단말을 통해서 제공될 수 있도록 하고 있다. 향후 IPTV와 같은 멀티미디어 서비스가 LTE 시스템을 통해서 제공되기 위해서는 실제 사용 환경에서 LTE 시스템이 보여주는 전송 속도의 변화에 대한 기본적인 이해가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 CQI와 BLER과 같은 무선 품질 지표가 LTE 시스템의 전송 속도에 영향을 미치는 체제에 대해서 살펴보고 실측 결과를 통해서 이를 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.852-860
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• 2019

본 논문에서는 실내 환경에서 blind 노드가 이동하거나 움직이는 장애물 (ex. 사람)로 인하여 RSSI가 급격히 변하더라도 정확한 blind 노드 측위를 가능하게 하는 exponential moving average (EMA) 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법을 제안한다. 제안된 EMA 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법은 고정된 세 개의 전파 송신 노드와 blind 노드 간 얻어진 RSSI를 통해 blind 노드의 위치를 측정한다. 또한 외부 환경 요인으로 인해 RSSI가 급격히 변화할 경우 non-LOS (NLOS) 환경인 것인지 혹은 blind 노드의 이동으로 인한 RSSI 변화인지를 판별한다. Blind 노드와 전파 송신 노드 사이 경로가 NLOS 환경이 되었다고 판단될 경우 LOS 환경에서 측정된 RSSI를 기반으로 NLOS 환경에서 측정된 RSSI를 보정하여 blind 노드의 좌표를 도출하고, blind 노드가 이동하였다고 판단된다면 실시간 측정된 RSSI를 이용하여 blind 노드의 좌표를 도출한다. 제안 기법은 ZigBee 기반 testbed를 통해 검증하였으며, NLOS 환경 혹은 blind 노드가 이동하는 환경 하에서 기존 기법 대비 개선된 위치 인식 정확도를 가짐을 증명하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.109-116
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• 2014

In recent, ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart phone, notebook computer, printer and portable multimedia devices. Accordingly, studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi device using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band causes serious network performance deterioration of wireless sensor networks. This paper examined a method of identifying channel status to avoid interference among wireless communication devices using IEEE 802.11b (Wi-Fi) and other ISM bands during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor network nodes in ISM band. To identify channels occupied by Wi-Fi traffic, various studies are being conducted that use the RSSI (Received Signal Strength Indicator) value of interference signal obtained through ED (Energy Detection) feature that is one of IEEE 802.15.4 transmitter characteristics. This paper examines an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channel by mixing utilization of interference signal and RSSI mean value of interference signal by wireless sensor network nodes. In addition, it verifies such algorithm by using OPNET Network verification simulator.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.564-573
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• 2015

위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.477-482
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• 2015

본 논문에서는 사물인터넷 사용자가 유니티 기반의 스마트 미디어에서 3차원 형태로 표출하고자 유니티 런처 플랫폼을 제안하였다. 안드로이드 기반의 홈 게이트웨이는 유니티 엔진을 연동하는 플랫폼에서 동영상과 3차원 무비 텍스쳐가 동시에 연동하게 되었다. 유니티 런처 기반의 플랫폼은 3차원 공간에서 IoT 센서의 위치를 표출하는 유니티 활용 방안을 설계하였다. 제안한 스마트 게이트웨이 플랫폼에서 3차원 사물인터넷 센서의 위치를 추적하는 방식은 센서의 무선신호세기인 RSSI 신호와 방위각 정보를 활용함으로서 3차원 공간 상에서 IoT 센서의 3D 위치를 표출할 수 있다. 유니티 런쳐가 탑재된 스마트 게이트웨이 플랫폼은 3차원 입체모형으로 IoT 센서의 위치를 표출하기 위해 2D 평면도를 3차원으로 변환할 수 있다. 이러한 플랫폼은 3차원 큐브 형태로 센서의 위치 표시함으로서 IoT 센서의 동작 상태를 모니터링 할 수 있으며, 설치에서 폐기까지의 생애 주기를 표시할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.339-346
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• 2011

기존의 RF 통신 기반의 WPAN 환경에서는 센서에 대한 시스템 초기화 시 송신 전력의 출력값을 설정하고 고정적으로 송신하므로 과도한 송신 전력에 의한 배터리 수명의 저하와 센서간의 간섭 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 해결을 위하여 각각의 센서들이 자신의 수신 세기(RSSI)에 따라 상대에 대한 송신 전력을 적절히 제어하여 전력 소모를 감소하는 저전력 송신 방법 및 프레임워크를 제안한다. 제안 시스템은 센서 네트워크 내에서 주변 센서의 송신 강도에 의해 연결된 센서의 수신 세기에 따라 송신 전력을 적절히 제어하여 전력 소모를 감소하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 프레임워크는 신호 수신 모듈, 신호 송신 모듈, 송신 전력 탐색 모듈, 송신 전력 관리 모듈 그리고 데이터 송신 모듈을 포함한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.