• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.558-560
• /
• 2009

에드 혹(Ad hoc) 망에서 위치 기반기술은 매우 필요하며, 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 RSSI(Received signal strength indicator)에 기반 한 노드의 거리 정보 추출을 자체 제작된 노드를 이용하여 시험 구현 하였다. 시험에 사용한 노드의 구성은 전용 마이크로 프로세서를 기반으로 동작하는 UoC(ubiquitous of System On Chip)시스템을 개발 적용하였고, 이로부터 제공되는 RSSI 속성정보를 이용 하여 LBS(Location-Based Service) 위치정보를 위한 실험을 수행 하였다. 노드의 성능 시험 결과로는 거리에 따른 전송 가능한 데이터 전송률(Delivery ratio)과 홉 수의 성능을 분석하고 이를 제시 하였다. 본 논문에서 제시된 결과는 보다 정확한 노드의 위치정보를 획득하는데 유용하게 사용 될 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.71-76
• /
• 2023

본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output(MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.107-112
• /
• 2013

In this paper, we discuss a 3-dimensional localization sensor node using EM waves (Electromagnetic waves) with RSSI (Received Signal Strength Indicator). Generally EM waves cannot be used in underwater environment, because the signal is highly attenuated by the water medium according to the distance. Although the signal quickly reduces in underwater, the reducing tendency is very clear and uniform. Hence EM waves have possibility as underwater distance sensors. The authors have verified the possibility by theory and several experiments, and developed calibration methods in case of linear and planer environment. For 3-dimensional localization in underwater, it must be known antenna's radiation pattern property in electric plane(called E-plane). In this paper, we proceed experiments to verify attenuation tendency with z axis movement, PLF (Polarization Loss Factor) and ILF (Inclination Loss Factor) with its theoretical approach.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.55-62
• /
• 2016

In this paper, we present indoor localization technologies using the bluetooth signal categorizing them into proximity based, triangulation based and fingerprinting based technologies. Then we provide localization accuracy improvement algorithms such as moving average, K-means, particle filter, and K-Nearest neighbor algorithms. We define important performance issues for indoor localization technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. Finally we provide experimental results for correlation between RSSI and distance. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent localization technologies using the bluetooth signal.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.167-168
• /
• 2023

본 논문에서는 저전력 433MHz 주파수 RF 신호가 여러 종류의 벽을 투과할 시 신호에 일어나는 감쇠를 비교한다. 국내에서 기존의 와이파이, 블루투스 같은 고주파수 대역의 RF 신호에 관한 연구 및 실험은 많이 행해지었지만, 한국의 전파 관리법에 의해 성능이 제한된 비면허 주파수인 433MHz 대역의 RF 신호에 관한 연구는 매우 적게 이루어져 있다. 이러한 저주파수 대역 신호의 가장 큰 장점은 장거리 통신에 능하고 벽 투과특성이 뛰어나다는 것이다. 본 논문에서는 실험을 통해 433MHz 대역 RF 신호가 여러 종류의 장애물을 통과 시 신호 세기가 어떻게 변하는지 각각 비교하고 이를 통해 비가시 영역에서 저전력 주파수 통신의 사용 가능성을 확인한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
• /
• pp.162-164
• /
• 2009

IEEE 802.15.4에서 채널 간 충돌을 회피하기 위해 제안된 CSMA/CA 알고리듬은 수신되는 신호의 상관관계를 나타내는 지표인 LQI (Link Quality Indicator) 값과 수신되는 신호의 크기를 나타내는 지표인 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값을 이용한다. 지그비 모듈에서 측정되는 LQI 값은 수신되는 신호의 크기에 따라 변화하는데, 그 상관관계가 매우 부정확한 문제가 있어 왔다. 본 논문에서는 CC2430과 CC2591을 이용해 제작된 지그비 모듈을 기반으로 수신 신호의 크기와 LQI 값을 실험적으로 측정하여 RSSI 값에 따른 LQI 값의 상관관계를 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
• /
• pp.595-599
• /
• 2006

센서 네트워크는 주로 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 비대칭적이고 비신뢰적인 무선 링크로 인해 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(Received Signal Strength Indicator), LQI(Link Quality Indicator)를 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 그 일차적인 단계로써 단일 홉 무선 센서 네트워크에서 MICAZ에 구현된 RSSI, LQI 값을 이용하여 노드간 무선 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 구현 시나리오는 무선 링크의 비대칭성을 고려하기 위해, 순방향 링크 품질의 경우 센서 플랫폼이 BS로부터 수신한 요구 메시지의 RSSI, LQI 값을 응답 메시지에 캡슐화하여 BS로 전송하도록 하였고, 역방향 링크 품질의 경우 BS가 센서 플랫폼으로부터 수신한 응답 메시지의 RSSI, LQI 값을 기반으로 하였다. 또한 BS로 취합된 이러한 두 링크 품질을 PC상에 시각적으로 표시하기 위해 자바 기반의 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 간단한 실험을 통해 RSSI, LQI로 얻은 무선 링크의 품질과 특성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.9-14
• /
• 2017

In this paper, we propose the smart belt system for preventing loss of items using Beacon. The proposed system monitors the distances of the registered items via the belt that is always worn. The belt determines the loss of the items by measuring the relative distance via RSSI (Received Signal Strength Indicator) value of the signals received from the BLE (Bluetoothl Low Energy) sensor, which is attached on the items such as bags and wallets. If the registered item is determined to be lost, the belt rings to remind the user of the loss. The missing status could be known to users through the smartphone application connected to the belt. The smartphone application communicates with the belt using Beacon, and provides users with a quick and easy way to check the status of their items.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.1204-1208
• /
• 2014

As required performance of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) becomes more complex and complicated, required positioning accuracy is becoming more and more higher. GPS is a reliable world wide positioning providing system. Therefore, UAV generally acquires position information from GPS. But when GPS is not available such as too weak signal or too less GPS satellites environments, UAV needs alternative positioning system such as network positioning system. RSSI (Received Signal Strength Indicator) based positioning, which is one method of network positioning technologies, determines its position using RSSI measurements containing distance information from AP (Access Point)s. In that method, a selected AP's configuration has strong and tight relationship with its positioning errors. In this paper, for, we additionally account AP's configuration information by adopting DOP (Dilution of Precision) into AP selection procedures and provide more accurate RSSI based positioning results.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제10권1호
• /
• pp.49-54
• /
• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.