이 논문에서는 IEEE 802.15.4 노드들이 WiFi 트래픽의 간섭을 피해 새로운 채널에서 동작하기 위해 다수의 IEEE 802.15.4 채널들에 대한 병렬적인 백오프지연과정과 WiFi 트래픽의 주파수 스펙트럼을 고려한 채널탐색방법에 연구되었다. WiFi 트래픽에 의해 점유되는 채널들을 탐색하기 위해, 인접한 채널들에 대한 전력을 동시에 측정하는 방법, 기준보다 큰 채널전력의 지속시간을 확인하는 방법, RSSI 샘플 데이터에 대한 신호처리로 비콘 프레임과 같은 주기성을 찾는 방법에 대해 분석되었다. IEEE 802.11 네트워크와 중첩된 무선채널에서 IEEE 802.15.4 노드들의 CSMA-CA 알고리즘의 동작에 대해서 설명하였다. 하나의 IEEE 802.15.4 장치로 다수의 IEEE 802.15.4 채널에 대해 병렬적으로 백오프지연과정을 수행하는 방법을 그 알고리즘의 설명과 함께 제안하였다. 제안된 방법이 구현된 실험시스템으로 측정된 데이터를 분석할 때, WiFi 트래픽이 발생될 때 이와 연관된 다수의 인접한 IEEE 802.15.4 채널에서 매체접근지연시간이 동시에 증가하는 것으로 관찰되었다. IEEE 802.15.4의 채널에서 다른 트래픽에 의한 간섭을 판단하기 위한 채널평가함수를 정의하였다. WiFi에 의해 간섭을 받는 IEEE 802.15.4 채널들을 탐색하기 위해 인접채널들에 대한 채널평가를 함께 고려하는 채널탐색방법을 제시하였고 실험결과는 WiFi에 의해 간섭이 일어나는 채널들을 올바르게 찾는 특성을 보인다.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.
기존의 사람 행동 인식 시스템은 웨어러블 센서, 카메라와 같은 장치를 통해 행동을 탐지하였다. 그러나, 이와 같은 방법들은 추가적인 장치와 비용이 요구되고, 특히 카메라 장치의 경우 사생활 침해 문제가 발생한다. 이미 설치되어 있는 WiFi 신호를 사용한다면 해당 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 채널 상태 정보를 활용한 CNN 기반 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 실내 공간에서 학습 중 나타날 수 있는 네 가지 행동에 대해 정의하였고, 그에 대한 WiFi의 채널 상태 정보를 CNN으로 분류하여 평균 정확도는 91.86%를 보였다. 또한, 가속화를 위해 CNN 분류기에서 연산량이 가장 많은 완전 연결 계층에 대한 가속 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. FPGA 디바이스 상에서 성능 평가 결과, 기존 software 기반 시스템 대비 4.28배 빠른 연산 시간을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 ISM(Industry-Science-Medical) 대역의 와이파이-AP(Access Point)의 채널추정에 따라 스마트 미디어의 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 해상도를 조정하고자 한다. 2.4/5GHz 대역에서의 채널모델은 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 같은 RF특성에 따라 광범위하게 적용할 수 있다. 특별히, 스마트 디바이스의 증가와 무선 랜 공유기(AP)로 인한 동일채널 간섭으로 인한 와이파이의 전송 속도저하와 미디어 스트리밍의 화질저하가 발생된다. 이때 무선채널의 전송속도에 따라 HDMI-CEC(Consumer Electronics Control)를 활용한 동영상 비디오 형식(Video Format Timing)의 최적화를 설계한다. 이로서 스마트 다바이스와 DLNA(Digital Living Network Alliance) 등의 다양한 전송방식(Protocol)에 따라 홈 게이트웨이와 디지털TV 등의 HDMI 해상도를 가변적으로 조절하는 화질유지의 기법 및 PIP 위치설정 방법을 활용할 수 있다.
최근 들어, 다층 건물 내 층간 위치 측위(Floor Determination)는 다양한 위치 기반 응용 서비스를 만족하기 위해 빠르게 해결해야 되는 문제가 되었다. 본 논문에서는 다층 건물 환경에서 Wi-Fi 신호를 기반으로 한 저복잡도 층간 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 WAP(Wireless Access Point)에 대한 자세한 좌표 정보가 필요 없이, 사용자 단말기에 나온 각 WAP의 층수와 각 WAP의 수신 신호 세기(Received Signal Strength) 값만을 이용한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 본 논문에서는 Multi-Wall-Floor 모델을 사용하였으며, 모의실험 결과를 통해 각층의 WAP 배치 밀도가 충분히 높을 경우 제안 기법의 정확도가 100%에 도달함을 보였다. 그리고 각층의 WAP 수가 적은 경우에서도 우수한 층간 위치 측위 성능을 보였으며, 특히 심지어 WAP 가 하나도 없는 층이 있어도 층간 위치 측위가 가능한 것을 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
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.
반려 동물을 키우는 가구가 늘어나면서 원격지에서 반려동물의 상태를 파악하려는 수요가 늘어나고 있다. 우리는 웨어러블 디바이스를 반려동물에게 착용시켜서 심박신호를 원격지에서 모니터링 할 수 있는 것을 목표로 한다. 그러나 블루투스를 이용한 모니터링 방식은 근거리에서만 접속할 수 있는 단점이 있고, WiFi를 통해 받아보는 방식은 전력 소모량이 크다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 사용자가 필요로 하지 않는 시점에는 블루투스를 이용하여 사용자의 요청을 간접적으로 받고, 사용자가 모니터링 요청을 한 경우 WiFi를 통해 센서 데이터를 보내는 방식으로 전력 소비량을 줄이는 시스템을 제안한다.
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.
사물인터넷 서비스를 위해 다양한 종류의 디바이스가 사용되고 있으며, 사물인터넷 디바이스들은 주로 비면허 대역의 주파수를 사용하는 통신기술을 활용하고 있다. 비면허 대역의 통신기술에는 몇 가지가 있지만, 현재 WiFi가 가장 대표적으로 사용된다. 사물인터넷 서비스를 위해 사용되는 디바이스는 제한된 기능을 가진 디바이스부터 스마트폰까지 컴퓨팅 리소스가 다양하고, WiFi 와 같은 무선 네트워크를 통해 서비스를 제공한다. 대부분의 사물인터넷 장치는 네트워크 제어를 위한 복잡한 연산을 할 수 없기 때문에 신호세기에 의존하여 WiFi 액세스 포인트를 선정하고 있다. 이는 사물인터넷 서비스 효율을 떨어뜨리는 원인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 액세스 포인트를 통해 사물이터넷 디바이스의 WiFi 연결을 제어할 수 있는 지능형 액세스 포인트 시스템을 구현한다. 사물인터넷 디바이스에서 측정된 네트워크 정보를 통해 액세스 포인트에서 피드 포워드 신경망 (feed forward neural network) 알고리즘을 사용하여 학습을 하고, 네트워크 연결 상태를 예측하여 디바이스의 WiFi연결을 제어한다. 이렇게 함으로써 사물인터넷 디바이스의 서비스 효율을 높일 수 있다.
Beacon은 주로 선박이나 항공기 등의 위치 확인이나 운행 상의 안전을 돕기 위해 사용하는 신호장치이다. 최근 IT 분야에서는 BLE(Bluetooth Low Energy) 기반 Beacon을 이용함으로써 적은 에너지로도 수개월 이상 동작이 가능해졌으며 BLE Beacon을 이용한 위치기반의 서비스 및 기술이 연구되고 있다. 하지만 Beacon 단독으로, 위치 측위 시 오차율이 높아 정확한 위치를 측정할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 스마트폰 기반의 WiFi와 Beacon을 결합하여 실내 위치 측위 알고리즘을 사용하고 위치 측위 값의 오차율을 줄일 수 있도록 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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