• 제목/요약/키워드: Wi-Fi Interference

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맵 매칭 알고리즘을 이용한 실내 위치 추정 정확도 개선에 대한 연구 (A Study on Improving Indoor Positioning Accuracy Using Map Matching Algorithm)

  • 성광제
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.50-55
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    • 2023
  • Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.

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선박 기관실에서의 금속체 표면파 통신 활용 연구 (Experimental Study of Metal Surface Wave Communication for Engine room of Vessels)

  • 공진우;김학선
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.108-109
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    • 2022
  • 본 연구는 선박 내부의 기관실에서 금속체 표면파를 이용하여 통신할 때 기관 구동으로 발생하는 잡음 간섭에 대하여 실험을 통한 데이터를 수집, 분석하였다. 실험은 순톤수 265톤 예인 선박의 기관실의 임의의 7구역을 선정하여 기관 구동 전과 구동 중에 생기는 잡음 성분을 신호 분석기를 통해 측정하고 표면파 통신에 미치는 영향을 측정하였다. 잡음 성분의 분석을 토대로 실제의 통신망을 구성하여 금속 격벽으로 이루어진 구역에서의 표면파 통신의 특성을 확인하기 위하여 실제의 통신망은 3개의 금속 격벽 사이로 통신장비를 설치하여 무선통신과 비교 실험을 진행하여 그 차이점을 확인하였다. 그 결과 표면파 통신의 경우에는 격벽 3개의 환경에서 기관의 구동 전후에 송수신 rate는 기관 구동 전과 구동 중인 상태에서 유의미한 차이가 없었으나 무선을 사용하는 Wi-Fi의 경우 구동 중인 상태에서 현저한 성능 저하를 나타냄을 확인하였다. 실험 데이터를 분석한 결과 기관 구동으로 인한 잡음은 무선통신에는 영향을 주지만 표면파 통신에 영향을 주지 않음을 확인하였다. 따라서 선박 내의 전자파 잡음이 많은 구역에서도 선박의 금속 구조물을 이용하여 표면파 통신 시스템을 구성하였을 때 무선통신을 대체할 수 있고 나아가 선박 내 밀폐 공간 및 기관실에서의 표면파 통신의 적용이 가능할 것으로 생각한다.

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실내환경에서의 자율주행차 무선 전력 전송을 위한 딥러닝 기반 UWB 거리 측정 (Deep Learning-based UWB Distance Measurement for Wireless Power Transfer of Autonomous Vehicles in Indoor Environment)

  • 김혜정;박용주;한승재
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제13권1호
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    • pp.21-30
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    • 2024
  • 최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.

실내와 실외환경에서의 802.11n WLAN RF 특성 및 Network 특성 비교 (Comparison of RF Property and Network Property for 802.11n WLAN between In-door and Out-door Environment)

  • 김갑영;안태기;전보익;양세현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.1702-1707
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    • 2010
  • 본 논문은 무선을 통해 전송하고자 하는 데이터의 양이 점점 늘어나면서 기존 20MHz의 무선랜(WLAN) 채널을 두 개 결합해 사용하는 802.11n에 대한 관심 및 적용이 늘어나고 있는 추세이다. 802.11n은 2.4GHz 대역과 5.8GHz의 듀얼밴드를 사용하여 기존의 2GHz 인근 대역의 무선 통신에 의한 간섭 회피 효과가 있어 대용량 무선 전송 방식으로 기대되고 있다. 이러한 802.11n 무선방식을 사용하여 정보를 전송하므로 주변의 전파환경에 영향을 받을 수밖에 없다. 특히 실내 환경과 실외 환경은 서로 다른 모델링으로 정의될 만큼 무선 통신에 미치는 영향이 다르다고 할 수 있다. 본 논문에서는 실내와 실외환경에서의 802.11n RF 특성 및 Network 특성 비교를 통해 이러한 실내외 환경의 차이가 802.11n의 RF 특성에 미치는 영향을 비교하고 아울러 RF 특성과 Network 특성간의 상호 관계를 규명하고자 한다.

A DEVELOPMENT OF RFID/USN-BASED INTELLIGENT EQUIPMENT FOR CONSTRUCTION SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

  • Tae-Hong Shin;Su-Won Yoon;Sangyoon Chin;Soon-Wook Kwon;Yea-Sang Kim;Cheolho Choi
    • 국제학술발표논문집
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    • The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.472-478
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    • 2009
  • The scopes of the supply chain management in construction projects has expanded from the field management focusing on field storage, transportation, and lifting to the whole supply chain from the materials to field. The expansion of the supply chain management can raise the possibilities of leaner production, which enables shortened lead time of the difficult-to-operate materials, and prevents the work interference or delay. However, the expanded management range requires more information and management than an existing management style currently used for factory production of iron frame, curtain wall, PC, etc. In addition, there are limitations that expand the existing management style into the new supply chain management in construction projects and therefore it is required to automate the existing management style in order to extend the management range. The objective of this study is to propose the process and equipment that can manage the supply chain of the materials which range from the factory production to the field storage based on RFID/USN techniques, introducing small-sized transportation equipment(intelligent pallet), the vehicle tool kit(intelligent trailer), and in-and-out management equipment(Gate Sensor) as a prototype to effectively develop the appliances for operating the proposed process, and present the application possibility of the appliances. The full paper will present then the test results that the proposed appliances for the supply chain management automatically transmit and receive the generated information between the appliances or the appliance and sever under various wireless network circumstances such as zigbee, wibro, Wi-Fi, and CDMA.

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딥 러닝 기반의 이기종 무선 신호 구분을 위한 데이터 수집 효율화 기법 (An Efficient Data Collection Method for Deep Learning-based Wireless Signal Identification in Unlicensed Spectrum)

  • 최재혁
    • 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.

지하철 역사내 무선 센서네트워크 환경구축을 위한 무선 스펙트럼 분석 및 전송시험에 관한 연구 (Performance Evaluation of Wireless Sensor Networks in the Subway Station of Workroom)

  • 안태기;김갑영;양세현;최갑봉;심보석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.3220-3226
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    • 2011
  • 지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.