• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
• /
• pp.83-88
• /
• 2006

Many applications in the area of location-based services and personal navigation require nowadays the location determination of a user not only in outdoor environment but also indoor. To locate a person or object in a building, systems that use either infrared, ultrasonic or radio signals, and visible light for optical tracking have been developed. The use of WiFi for location determination has the advantage that no transmitters or receivers have to be installed in the building like in the case of infrared and ultrasonic based location systems. WiFi positioning technology adopts IEEE802.11x standard, by observing the radio signals from access points installed inside a building. These access points can be found nowadays in our daily environment, e.g. in many office buildings, public spaces and in urban areas. The principle of operation of location determination using WiFi signals is based on the measurement of the signal strengths to the surrounding available access points at a mobile terminal (e.g. PDA, notebook PC). An estimate of the location of the terminal is then obtained on the basis of these measurements and a signal propagation model inside the building. The signal propagation model can be obtained using simulations or with prior calibration measurements at known locations in an offline phase. The most common location determination approach is based on signal propagation patterns, namely WiFi fingerprinting. In this paper the underlying technology is briefly reviewed followed by an investigation of two WiFi positioning systems. Testing of the system is performed in two localization test beds, one at the Vienna University of Technology and the second at the Hong Kong Polytechnic University. First test showed that the trajectory of a moving user could be obtained with a standard deviation of about ${\pm}$ 3 m.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.101-106
• /
• 2014

최근 전 세계적으로 전자가격 표시기 시스템이 매장 및 유통업체에서 활성화됨에 따라 2.4GHz의 동일 대역을 사용하는 무선단말기의 Wi-Fi 통신과 간섭현상이 발생하게 되었다. 무선단말기에 의한 전자가격표시기 시스템의 간섭영향을 분석하기 위해 간섭시나리오와 확장된 하타 전파모델을 설정하였다. 심캣을 적용하여 시뮬레이션을 수행하여 무선단말기 간섭으로부터 전자가격표시기 시스템의 태그를 보호하기 위한 이격거리를 도출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.717-720
• /
• 2020

An indoor localization system that uses Wi-Fi RSSI signals for localization gives accurate user position results. The conventional Wi-Fi RSSI signal based localization system uses raw RSSI signals from access points (APs) to estimate the user position. However, the RSSI values of a particular location are usually not stable due to the signal propagation in the indoor environments. To reduce the RSSI signal fluctuations, shadow fading, multipath effects and the blockage of Wi-Fi RSSI signals, we propose a Wi-Fi localization system that utilizes the advantages of Wi-Fi RSSI heat maps. The proposed localization system uses a regression model with deep convolutional neural networks (DCNNs) and gives accurate user position results for indoor localization. The experiment results demonstrate the superior performance of the proposed localization system for indoor localization.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.684-690
• /
• 2015

This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.33-38
• /
• 2016

전 세계적으로 통신체계 및 무선기기사용이 활성화됨에 따라 2.4GHz의 동일 대역을 사용하는 기기간의 간섭현상이 발생하게 되었다. 최근 기존의 전통 산업에 가상현실 기술을 접목한 신규 융합 콘텐츠 기술 발전으로, 교육, 전시, 방송, 테마파크 등 다양한 분야의 적용이 가능하며 연 평균 14% 이상의 성장률을 예상하고 있다. 가상현실 기기의 경우 부가적으로 모션센서나 무선 조이스틱을 이용하며 블루투스 통신을 이용하는 것으로 나타난다. 이에 따라 가상현실 기기에 사용되는 무선기기들과 현재 상용화된 와이파이 기반의 무선랜 사이의 간섭영향을 분석하였다. 간섭영향을 분석하기 위해 간섭시나리오와 확장된 하타 전파모델을 설정하였다. 몬테카를로 기반의 시뮬레이션을 수행하여 무선랜을 통하여 와이파이통신을 할 경우의 발생하는 간섭확률에 대해 분석하고, 가상현실 기기와 무선랜이 공존할 때 허용 가능한 가상현실 기기의 개수를 도출하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.25-30
• /
• 2024

지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.2221-2231
• /
• 2017

본 논문에서는 원전용 계측 제어기기를 진단하고 유지 보수하기 위한 무선통신기술의 국내외 적용 사례, 프로토콜(Wi-Fi, Zigbee, Z-wave, WirelessHart 등) 및 그에 따른 전파특성을 조사하였다. 또한, 원전 내 무선통신기술 적용시 우려되는 전자파 간섭(EMI/RFI)과 관련하여 국내 규제지침 KINS/RG-N03.09(개정 2판)에서 승인한 RG. 1.180(Regulatory Guide 1.180 rev.1), MIL-STD 461E, 및 IEC 61000-4의 차이를 분석하였다. 추가적으로 기존의 EMC 관련 규제에 포함되어 있지 않았던, 실내 환경에서의 구조적 특징, 전파산란 및 차폐효과, 실내 감쇄모델을 고려한 전자파 영향성 평가요소에 대해서도 연구하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.13-20
• /
• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.740-748
• /
• 2016

도시철도는 많은 사람들이 이용하는 대표적인 대중교통 수단으로 이용객의 안전 및 편의를 위한 다양한 장비들이 지속적으로 설치되어 왔다. 최근에는 IT기술의 발전에 힘입어 무선네트워크 기술과 접목된 여러 센서들을 설치한 후 데이터를 수집하여 이용객에게 편의를 높이고 있다. 도시철도 역사 내에 무선 센터 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 센서들의 데이터를 수집할 수 있는 AP의 설치 방법이 중요하다. 그러나 현재 AP의 설치방법은 역사 내를 이동하며 전파 세기를 측정한 후 AP를 설치하는 방법을 사용하고 있다. 효율적인 AP설치는 적은 수의 AP설치만으로 넓은 지역에 설치된 센서들의 데이터를 수집할 수 있으며, 추후 추가적인 센서 설치시 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 센서들의 설치 위치와 AP의 전파 범위를 기반으로 최적의 AP설치 위치와 개수를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 시뮬레이터를 개발한 후 부산 서면역 도면에 적용하여 WSN을 구축하는 모의실험을 수행하였다. 개발된 시뮬레이터는 향후 도시철도 환경에 WSN을 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.