• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권2호
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• pp.179-186
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• 2015

In the indoor location estimation system, which has recently been actively studied, the received signal strength indicator contains a high level of noise when measuring the signal strength in the range between two nodes consisting of a receiver and a transceiver. To minimize the noise level, this paper proposes an improved adaptive smoothing filter that provides different exponential weights to the current value and previous averaged one of the data that were obtained from the nodes, because the characteristic signal attenuation of the received signal strength indicator generally has a log distribution. The proposed method can effectively decrease the noise level by using a feedback filter that can provide different weights according to the noise level of the obtained data and thus increase the accuracy in the distance and location without an additional filter such as the link quality indicator, which can verify the communication quality state to decrease the range errors in the indoor location recognition using ZigBee based on IEEE 802.15.4. For verifying the performance of the proposed improved adaptive smoothing filter, actual experiments are conducted in three indoor locations of different spatial sections. From the experimental results, it is verified that the proposed technique is superior to other techniques in range measurement.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권12호
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• pp.28-34
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• 2011

본 논문에서는 위상잡음 해석을 이용하여 RSSI(receiver signal strength indicator)용 PLL 주파수 합성기를 설계한다. PLL의 위상잡음, 잠금시간(lock time) 및 스퍼(spur) 억제 능력은 루프 요소의 성능과 루프 필터에 의하여 결정되므로, 합성기의 요구 성능은 PLL 요소의 잡음 성능과 루프 전달함수를 최적화함으로써 구할 수 있다. 이의 응용 예로써, 2.288GHz에서 동작하는 RSSI용 PLL 주파수 합성기를 위상잡음 해석을 이용하여 설계하며, 실험을 통하여 설계의 타당성을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-75
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• 2022

위치를 정확하게 측정하는 것은 다양한 서비스를 제공하는 데 필요하다. 실내 측위를 위한 데이터는 스마트 폰의 앱을 통해 WiFi 장치로부터 RSSI 값을 측정한다. 이렇게 측정된 데이터는 기계학습의 원시 데이터가 된다. 특징 데이터는 측정된 RSSI 값이고, 레이블은 측정한 위치에 대한 공간의 이름으로 한다. 이를 위한 기계학습 기법은 분류에 효율적인 기법을 적용하여 WiFi 신호만으로 정확한 위치를 예측하는 기법을 연구하고자 한다. 앙상블은 하나의 모델보다 다양한 모델을 통하여 더 정확한 예측값을 구하는 기법으로, bagging과 boosting이 있다. 이 중 Boosting은 샘플링한 데이터를 바탕으로 모델링한 결과를 통해 모델의 가중치를 조정하는 기법으로, 다양한 알고리즘이 있다. 본 연구는 위 기법 중 XGboost를 이용하고, 다른 앙상블 기법과 이용한 수행결과를 바탕으로 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.561-562
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• 2021

시대가 발전함에 따라 무선통신 기술인 사물인터넷이 점차 성장하고 있으며 모바일 중심으로 IT환경이 재편됨에 따라 전자상거래의 결제방식 또한 변화하고 있다. IT시대에 맞춰 개인의 실시간 위치정보를 기반으로 홍보할 수 있는 지능적 마케팅 수단으로 하이브리드 비콘을 활용하여 고객이 매장근처를 지나치거나 방문할 때, 프로모션 및 쿠폰 정보를 전송하여 실시간 마케팅이 가능하게 한다. 하이브리드 비콘은 고주파의 특성상 매장 안팎의 고객 위치를 정교하게 구분 및 제공할 수 있으며, 블루투스의 연결이 끊기더라도 일정시간 동안 마케팅 서비스를 제공하는 강점이 있다. 본 논문에서는 하이브리드 비콘의 고주파와 저전력에 대한 강점을 활용하여 오프라인 매장에서의 고객에게 프로모션 정보나 모바일 적립 서비스를 제공함으로서 오프라인 시장의 마케팅 및 O2O시장 성장을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1457-1462
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• 2021

코로나 팬데믹 이후 비대면 주문 결제가 뉴 노멀로 자리잡고 있다. BLE 비콘은 블루투스 페어링 없이 70m이내의 범위에서 저전력 무선 통신을 지원하는 기술로, 실내측위에 특화되어 있다. 따라서 B2C(Business to Consumeri), B2B(Business to Business)서비스를 넘어 O2O(Online to Offline)서비스를 구축하고 제공하는데에 적합하다. 그러나 비콘은 장거리 무선 통신을 지원하는 wifi에 비해 구축된 플랫폼이 적어서 이용률이 낮은 편이다. 이에 본 논문에서는 BLE 비콘을 활용한 O2O 서비스 플랫폼을 설계 및 제안함으로써 이전보다 편리한 비대면 관련 서비스 제공을 목적으로 한다. 비콘을 스캐닝할 때, 단순히 비콘이 가진 광고 데이터를 수신하는 것만이 아니라 사용자 단말기와 비콘간 실제거리가 정확히 산출되도록 한다. 해당 O2O 서비스 플랫폼은 정확한 위치 파악을 통해 쿠폰이나 할인혜택 같은 상점정보, 박물관 전시물 정보, 교통정보 등을 적시적소에 사용자에게 제공할 수 있게 될 것이다. 비콘 거리 측정실험은 비콘 측위의 특징인 실내 공간을 가정하고 수행되었다.