본 논문은 무전원의 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅 시스템에서 주파수 자원의 효율을 높이기 위한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 연구했다. 송신기 측에 스팩트럼 센싱 알고리즘을 이용해서 유휴주파수 대역을 찾고, 찾은 유휴주파수 대역 중에서 페이딩 영향이 적은 채널을 선택한다. 알고리즘을 적용한 송신기는 페이딩의 영향이 적은 신호를 송신하여, 수신측에서 수신신호의 간섭을 완화시키고, 수신신호강도를 향상시킬 수 있다. 따라서, 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅에 스팩트럼 센싱 알고리즘이 적용된 송신기를 사용하고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 백스케터 통신의 BER과 수신거리별 수신세기, 그리고 RF 에너지 하비스팅의 성능이 이전보다 향상하는 것을 확인하였다.
In order to avoid the electrical fire, AFCI(Arc Fault Cirruit Interrupter) has been obligated to be adopted in the United States of America since 2002. A study was carried out on how to detect Arc. In this paper, The propose is high-frequency signal detection methods and RSSI(Received Signal Strength Indication) signal processing algorithm for Arc detection. and the electrical characteristics were verifying.
본 논문에서는 제한된 위치에서 측정된 수신 신호 세기(RSSI) 값과 3차원 지리 정보를 기반으로 주변의 전파 환경을 추정하고, 시각화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. RSSI가 동일한 수신점은 송신점으로부터 같은 거리에 위치한다는 가정 하에서 삼각형의 외심을 이용하여 송신점의 위치를 추정하고, 전파 모델을 이용해 전파 손실을 고려하여 전파환경을 시각화한다. 영상 신호 처리에서 사용되는 모드 탐색 알고리즘인 mean-shift clustering 방법을 사용하여 피크 값을 탐색하고, 여러 개의 추정점들의 무게 중심을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 모드 탐색 알고리즘을 이용한 전파 환경 시각화 기법은 전파 자원의 효율적인 이용을 위한 전파 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 저속의 UWB를 이용하여 지하 주차장, 터널 등 GPS로 위치 인식이 불가능한 실내 지역에서 차량관리 및 위치 인식을 하기 위한 목적으로 진행되었다. 본 논문에서는 IEEE802.15.4a의 2.45GHz 대역 표준으로 채택된 CSS(Chirp Spread Spectrum)를 이용하여 Ranging과 TOA(Time-of-Arrival)방식의 실내 위치인식 시스템을 제안 하였다. 기존의 실내 위치 인식기술로 사용되고 있는 Zigbee의 RSSI(Received Signal Strength Indication)는 환경 변화에 따른 오차율과 항상 최대 전력 사용을 필요로 하기 때문에 전력 소비가 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 단점을 보완하기 위하여 위치기반으로 표준화된 801.15.4a Chirp 신호와 스펙트럼 방식의 특성을 이용한 SDS-TWR(Symmetrical Double Side-Two Way Ranging) 방식을 채택하여 TOA(Time of Arrival) 알고리즘을 통해 계산된 거리와 좌표를 측정하였다.. 컴퓨터 모의실험을 통해 오류 방지 알고리즘을 적용한 데이터 오류율이 1% 미만으로 줄었으며, 가중치 팩터와 노드 운영 방안을 이용한 좌표 측정에서 $6m{\times}3m$ 공간 안에 5cm 미만의 오차를 갖는 위치인식 시스템을 검증할 수 있었다.
화재발생시 기존의 비상경보설비는 화재경보라는 단순한 정보만을 제공함으로서 대피자의 입장에서는 건축물의 안전상황 및 피난상황을 식별할 수 없다. 따라서 화재발생시 대피자들이 밀집되는 병목현상이나 화재 영향에 노출되어 있는 피난경로로의 대피 등은 화재 피해를 가중시키고 있다. 본 연구의 목적은 현재 응용 가능한 대표적인 Ubiquitous 기술 중 개인의 위치를 식별하여 이용하는 위치인식기술 RSSI(Received Signal Strength Indication)을 활용한다. RSSI를 기반으로 한 LQI(Link Quality Indication)는 무선통신기간의 거리인식을 통해 대피자 정보 시스템 정보를 획득한다. 이러한 위치정보시스템을 응용하여 개발한 화재 안전 시스템은 화재 위치를 식별하고 화재위험 지역의 상황변화를 예측하여 피난경로 선정을 위한 안전정보를 제공하여 준다.
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.
In this paper, we introduce the positioning methods using the grid sensor network. The basic operational principle of grid sensor network can be the wireless communication using the sensor node attached on the objects. Sink node receives the environmental information (e.g., temperature, humidity and so on), and transmits the information to the core database. Since the grid sensor network basically uses wireless communication, it is necessary to observe the place where grid sensor nodes to be installed. In this sense, we carried out the practical measurement on the wireless propagation in an applicable field. In addition, link budget study and SNR estimation works were done in accordance with the results from the measurement.
블루투스 스마트로 알려진 Bluetooth Low Energy(BLE)는 초저전력으로 동작하도록 설계되어 BLE 기반 디바이스들은 그 구성에 따라 하나의 코인셀(coin cell)로 몇 년간 동작이 가능하다. 또한 BLE는 수신신호세기 정보를 기반으로 두 BLE 디바이스 사이의 근사적 거리를 추정 할 수 있다. 이러한 특징으로 인하여 실내 또는 실외의 근거리 영역에서 GPS보다 상대적으로 높은 정밀도의 내비게이션 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 BLE를 이용한 실제 내비게이션 테스트 베드를 구성하고 실외 근거리 영역에서의 동작을 검증한다. 검증 실험에서 BLE 기반의 비콘들은 고정된 위치에 설치되어 주기적으로 Universally Unique IDentifier(UUID) 전송하며, 사용자 스마트 디바이스는 이를 수신하여 거리값을 추출하고 UUID를 셀룰러 또는 와이파이 망을 통해 데이터베이스로 전송한다. 데이터베이스는 해당 UUID에 바인딩된(binding) 관련 정보를 사용자 디바이스에 피드백하고, 이를 수신한 사용자 디바이스는 추출된 거리값과 함께 주변 정보 및 지도상에서 사용자 위치를 더욱 정밀하게 표시하는 내비게이션 서비스를 제공한다. 본 논문을 통하여 BLE 기반의 내비게이팅 응용이 실현 가능함을 확인할 수 있으며, 더 나아가 이러한 시스템이 실내 내비게이션으로도 충분히 구현될 수 있음을 확인 할 수 있다.
In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.
본 논문에서는 Wi-Fi를 이용한 RSSI (Received Signal Strength Indication)기반의 측위 시스템에서 전파환경변화에 민감한 시스템의 문제를 보완하기 위하여 랜드마크 발신기 기반의 측위 시스템을 제안한다. 이를 위하여 핑거프린팅 알고리즘 및 랜드마크 발신기를 구현 하였으며 간단한 측위 정확도 예측모델을 만들어 수신된 전파세기를 기반으로 측위 정확도를 예측하였다. 이를 바탕으로 실내 TEST BED를 구축하였고 주요 지점에 랜드마크 발신기를 부착하여 시스템의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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