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.
Providing a customer with tailored location-based services (LBSs) is a fundamental problem. For location-estimation techniques with radio-based measurements, LBS applications are widely available for mobile devices (MDs), such as smartphones, enabling users to run multi-task applications. LBS information not only enables obtaining the current location of an MD but also provides real-time push-pull communication service. For indoor environments, localization technologies based on radio frequency (RF) pattern-matching approaches are accurate and commonly used. However, to survey radio information for pattern-matching approaches, a considerable amount of time and work is spent in indoor environments. Consequently, in order to reduce the system-deployment cost and computing complexity, this article proposes an indoor positioning approach, which involves using Asus Xtion to facilitate capturing RF signals during an offline site survey. The depth information obtained using Asus Xtion is utilized to estimate the locations and predict the received signal strength (RF information) at uncertain locations. The proposed approach effectively reduces not only the time and work costs but also the computing complexity involved in determining the orientation and RF during the online positioning phase by estimating the user's location by using a smartphone. The experimental results demonstrated that more than 78% of time was saved, and the number of samples acquired using the proposed method during the offline phase was twice as much as that acquired using the conventional method. For the online phase, the location estimates have error distances of less than 2.67 m. Therefore, the proposed approach is beneficial for use in various LBS applications.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2414-2434
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2015
Among numerous localization schemes proposed specifically for Wireless Sensor Network (WSN), the range-free localization algorithms based on the received signal strength indication (RSSI) have attracted considerable research interest for their simplicity and low cost. As a typical range-free algorithm, Approximate Point In Triangulation test (APIT) suffers from significant estimation errors due to its theoretical defects and RSSI inaccuracy. To address these problems, a novel localization method called FIAPIT, which is a combination of an improved APIT (IAPIT) and a fuzzy logic system, is proposed. The proposed IAPIT addresses the theoretical defects of APIT in near (it's defined as a point adjacent to a sensor is closer to three vertexes of a triangle area where the sensor resides simultaneously) and far (the opposite case of the near case) cases partly. To compensate for negative effects of RSSI inaccuracy, a fuzzy system, whose logic inference is based on IAPIT, is applied. Finally, the sensor's coordinates are estimated as the weighted average of centers of gravity (COGs) of triangles' intersection areas. Each COG has a different weight inferred by FIAPIT. Numerical simulations were performed to compare four algorithms with varying system parameters. The results show that IAPIT corrects the defects of APIT when adjacent nodes are enough, and FIAPIT is better than others when RSSI is inaccuracy.
컴퓨팅 환경이 급격이 유비쿼터스 환경으로 변하면서 이동 중에도 원하는 자원에 접근하여 이용할 수 있게 되면서 사물의 위치 정보가 중요한 정보로 인식되고 있다. 하지만 집과 사무실처럼 비교적 좁은 컴퓨팅 공간에서 위치 정보는 여전히 제한적으로 제공된다. 이 논문은 센서 네트워크와 분산된 장치를 이용하여 사용자에게 이동성을 제공하는 홈 엔터테인먼트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블루투스 애드혹 네트워크로 사용하여 신호 세기를 구하고 이것을 바탕으로 사용자의 위치를 추정한다. 이렇게 추정된 정보는 이동 중인 사용자가 현재 위치에서 이용 가능한 장치가 무엇인지를 알려준다. 사용자 이동성 지원의 가능성을 보이기 위해서 UPnP A/V 프레임워크 기반의 흠 엔터테인먼트 시스템에 구현하여 사용자가 이동 중에도 스트리밍 서비스를 시용할 수 있게 하고 그 결과로 작은 유비쿼터스 환경에서도 이동 중인 사용자에게 서비스 연속성을 제공할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 지향성 안테나 빔의 최적방향을 찾고 유지하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 데이터에 안테나의 정보를 같이 실어 보내고 그 정보를 이용하여 변형된 유전자 알고리즘(MGA)으로 최적의 방향을 찾고 유지 한다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 안테나의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 구하고 그 RSSI 값의 곱을 적합도 함수로 이용하여 그 값이 최대가 되는 방향을 찾는 방식이다. 통신 방식은 시분할 이중화(TDD: Time Division Duplex)방식으로 안테나의 제어 정보를 보낸다. 또한 염색체 구성에 있어서 16bit split 방식을 제안하여 탐색에 적용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 1:1, 1:2, 1:5 지향성 안테나의 세 가지 경우에 대한 최적 방향 탐색의 시뮬레이션과 1:1 지향성 안테나의 최적 방향 탐색에 대한 실험을 통하여 성능을 비교 검토하였다. 염색체의 비트 수는 각각 8비트, 16비트, 그리고 16비트 스플릿으로 16비트 스플릿의 경우 8비트만을 사용하여 16비트와 비슷한 성능을 가졌다.
센서 노드의 위치에 따라서 수집되는 정보의 가치가 결정되기 때문에 센서 네트워크에서 센서 노드의 위치는 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 인접 노드에 대한 정보와 수신되는 신호의 세기를 이용해서 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 이용하면 노드가 알고 있는 정보를 이용해서 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 더욱이 위치를 알고 있는 앵커 노드를 기준으로 위치를 모르는 미지 노드에 대한 상대적인 위치를 찾을 수 있어서 전체적인 센서 노드의 분포를 쉽게 알 수 있다. 그리고 동적인 시스템인 센서 네트워크에서 제안한 기법을 구현하기 위해서 UML의 여러 다이어그램 중에서 유즈케이스 다이어그램 액티비티 다이어그램, 상태 머신 다이어그램을 이용해서 분석 및 설계를 하였다. UML을 이용하기 때문에 노드 위치 추정 시스템에서 제안 기법의 각 기능에 대한 흐름을 정확하게 파악할 수 있었다. 그리고 센서 노드들의 위치가 작은 오차를 가지고 추정됨을 확인하였다.
대규모 센서 네트워크를 위한 분산 위치 인식 기법은 센서 네트워크의 운용에 있어서 반드시 필요한 기술이다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. 본 논문에서는 초소형, 저가의 센서가 비교적 많은 수로 분포되어 있고 또한 그 분포 특성이 대부분 균일할 때 기존에 사용되어 오던 삼각법보다는 정확하고 최근에 제안된 MDS를 이용한 기법 보다는 간단하고 효율적인 분산 위치 인식 기법에 대해서 소개한다. 이는 노드의 분포 특성을 이용함으로써 삼각법과 같은 매우 간단한 기법보다는 보다 정확하고 많은 계산을 요구하여 시스템의 실용성에는 적합하지 않은 MDS보다는 보다 간단한 위치인식을 수행한다. 이는 MATLAB을 이용한 PC 실험에서 제안하는 기법의 성능을 검증하고 Crossbow사의 micaZ 모트에 TinyOS-2.x를 이용하여 제안하는 위치인식 기술을 구현함으로써 그 실용성을 입증하였다.
Kim, Jung-Hwan;Heo, Joon;Han, Soo-Hee;Kim, Sang-Min
한국GIS학회:학술대회논문집
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한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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pp.297-302
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2008
The positioning technology for a moving object is an important and essential component of ubiquitous computing environment and applications, for which Radio Frequency Identification(RFID) has been considered as a core technology. RFID-based positioning system calculates the position of moving object based on k-nearest neighbor(k-nn) algorithm using detected k-tags which have known coordinates and kcan be determined according to the detection range of RFID system. In this paper, RFID-based positioning system determines the position of moving object not using weight factor which depends on received signal strength but assuming that tags within the detection range always operate and have same weight value. Because the latter system is much more economical than the former one. The geometries of tags were determined with considerations in huge buildings like office buildings, shopping malls and warehouses, so they were determined as the line in I-Dimensional space, the square in 2-Dimensional space. In 1-Dimensional space, the optimal detection range is determined as 125% of the tag spacing distance through the analytical and numerical approach. Here, the analytical approach means a mathematical proof and the numerical approach means a simulation using matlab. But the analytical approach is very difficult in 2-Dimensional space, so through the numerical approach, the optimal detection range is determined as 134% of the tag spacing distance in 2-Dimensional space. This result can be used as a fundamental study for designing RFID-based positioning system.
The positioning technology for a moving object is an important and essential component of ubiquitous communication computing environment and applications, for which Radio Frequency IDentification Identification(RFID) is has been considered as also a core technology for ubiquitous wireless communication. RFID-based positioning system calculates the position of moving object based on k-nearest neighbor(k-nn) algorithm using detected k-tags which have known coordinates and k can be determined according to the detection range of RFID system. In this paper, RFID-based positioning system determines the position of moving object not using weight factor which depends on received signal strength but assuming that tags within the detection range always operate and have same weight value. Because the latter system is much more economical than the former one. The geometries of tags were determined with considerations in huge buildings like office buildings, shopping malls and warehouses, so they were determined as the line in 1-Dimensional space, the square in 2-Dimensional space and the cubic in 3-Dimensional space. In 1-Dimensional space, the optimal detection range is determined as 125% of the tag spacing distance through the analytical and numerical approach. Here, the analytical approach means a mathematical proof and the numerical approach means a simulation using matlab. But the analytical approach is very difficult in 2- and 3-Dimensional space, so through the numerical approach, the optimal detection range is determined as 134% of the tag spacing distance in 2-Dimensional space and 143% of the tag spacing distance in 3-Dimensional space. This result can be used as a fundamental study for designing RFID-based positioning system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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