IoT 기술은 대규모의 IoT 네트워크가 디바이스들로부터 수집되는 데이터들을 이용해 서비스를 제공하는 기술이다. 이러한 IoT 네트워크는 디바이스 상호 간 연결되어 있어 네트워크에 포함 되어있는 하나의 디바이스가 가지고 있는 취약점을 이용하면 IoT 네트워크 전체가 공격받을 수 있다. 따라서, IoT 디바이스는 사양의 높고 낮음에 관계없이 전체 네트워크의 보안 수준에 맞추어 보안 강도를 보장받아야 한다. 본 논문에서는 근래에 새롭게 제시된 "디바이스 DNA"를 이용하여 새로운 디바이스 인증 기술을 개발하는 것에 초점을 맞추어, "디바이스 DNA"로 디바이스 상에서 측정되는 Wi-Fi 신호강도(RSSI; Received Signal Strength Indication)를 사용할 수 있는 가능성을 보인다.
With the development of ICT(Information and Communication Technology), the number of smart devices is rapidly increasing. LBS(Location Based Service) applications that provide user's location based service are used in various fields. There is also a growing demand for indoor precision positioning technology to provide seamless services. In this paper, we propose an indoor positioning system that estimates the location of a smartphone user. The proposed algorithm determines whether the received signal is LOS(Line-of-Sight) or NLOS(Non-Line of-Sight) in order to decrease multipath effect by the indoor environment. The proposed positioning algorithm is very simple and requires only the AP(Access Point) coordinates. In addition, it requires only two APs for estimating the location of a smartphone user. The proposed algorithm is a practically applicable technology without any additional hardware and kernel modification in the smartphone. In the experiment results, the reliability of the positioning system was found to be within 0.83 m.
Wi-Fi AP(Access Point)의 기반구조인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 동일채널 간섭신호에 대한 취약성과 그 대책의 하나인 OFDM과 스마트안테나의 결합구조가 설명되었다. 높은 효율을 보장하지만 복잡성을 수반하는 FFT(Fast Fourier Transform) 후단 구조 대신 저렴한 구축비용이 장점인 수신신호 분산행렬 기반의 FFT 전단 스마트안테나의 수학적 모델이 전개되었다. 그 BER(Bit Error Rate) 특성을 높이기 위하여 제안된 채널행렬 출력 분산행렬을 기반으로 한 FFT 전단 구조 스마트안테나의 성능 측정을 위한 컴퓨터 모의실험이 수행되었다. 수신신호 분산행렬에 의해 생성된 가중치벡터에 비해 채널행렬 출력에 의한 가중치벡터가 다양한 페이딩 환경 변화에서 우월한 성능을 보임이 증명되었다.
Protected crop production has been popular in Korea as well as in other countries. Intensive and continuous monitoring and control of the environment, which is labor- and time-consuming, is critical for stable crop productivity and profitability, otherwise damage could be happened due to unfavorable ambient and soil conditions. In the study, potential utilization of smartphone and remote access application in protected crop production environment was investigated. Tested available remote access applications provided functions of mouse click (left and right buttons), zooming in and out, and screen size and color resolution control. Wi-Fi data communication speeds were affected by signal intensity and user place. Data speeds at high (> -55 dBm), medium (-70~-56 dBm), and low (< -71 dBm) signal intensity levels were statistically different (${\alpha}=0.05$). Means of data communication speed were 6.642, 4.923, and 2.906 Mbps at hot spot, home, and office, respectively, and the differences were significant at a 0.05 level. Smart phone and remote access application were applied successfully to remote monitoring (inside temperature and humidity, and outside precipitation, temperature, and humidity) and control (window and light on/off) of green house environment. Response times for monitoring and control were less than 1 s at all places for high signal intensity (> -55 dBm), but they were increased to 1 ~ 10 s at home and office and to 10 ~ 30 s at hot spot for low signal intensity (< -71 dBm) for Wi-Fi. Results of the study would provide useful information for farmers to apply these techniques for their crop production.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 추가적인 기반 시설을 필요로 하지 않는 WiFi fingerprint 방식은 경제성이 높아서 부분적으로 실용화되고 있다. 사전에 여러 지점에서 측정된 무선랜 수신 신호의 세기 정보와 추후에 특정 지점에서 측정된 세기 정보를 비교하여 유사한 지점을 해당 지점으로 추정하는 KNN 방식은 간단하지만 성능이 좋다. 그러나 기존의 KNN 방식은 평균하는 후보 위치들의 개수 K가 일정하므로, 특정 지점에 따라 위치 추정 오차가 최적화되지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 특정 지점마다 K 값을 적응적으로 변화시키는 KNN 방식에서 평균 범위를 설정하는 알고리즘을 제안하고 실험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
A Wi-Fi signal network (WSN) system is introduced in this paper. This system consists of several data-transmitting sensor modules and a data-receiving server. Each sensor module and the server contain a unique intranet IP address. A piezoelectric accelerometer with a bandwidth of 12 kHz, a 24-bit analog-digital converter with a sampling rate of 15.625 kS/s, a 32-bit microprocessor unit, and a 1-Mbps Wi-Fi module are used in the data-transmitting sensor module. A 300-Mbps router and a PC are used in the server. The system is verified using an accelerometer calibrator. The voltage output from the sensor is converted into 24-bit digital data and transmitted via the Wi-Fi module. These data are received by a Wi-Fi router connected to a PC. The input frequencies of the accelerometer calibrator (320 Hz, 640 Hz, and 1280 Hz) are used in the data transfer verification. The received data are compared to the data retrieved directly from the analog-to-digital converter used in the sensor module. The comparison shows that the developed system represents the original data considerably well. Theoretically, the system can acquire vibration signals from 600 sensor modules at an accelerometer bandwidth of 15.625 kHz. However, delay exists owing to software processes, multiplexing between sensor modules, and the use of non-real time operating system. Hence, it is recommended that this system may be used to acquire vibration signals with up to 10 kHz, which is approximately 70% of the theoretical maximum speed of the system. The system can be upgraded using parts with higher performance
실내에서의 위치 추정을 위한 WiFi fingerprint 방식은 기존의 인프라를 이용하며 절대 좌표를 추정하는 장점이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 주로 위치 추정 알고리즘에 대한 연구에 집중되었지만 정확도를 개선하는 것이 한계에 도달했다. 그러나 스마트폰과 같은 무선랜 수신기에서 전파의 수신 감도보다 작은 신호는 측정이 불가하므로 이 값들을 처리하는 방법에 따라서 위치 추정 오차가 달라진다. 본 논문에서는 측정된 무선랜 공유기의 수신 신호 데이터를 다양한 방식으로 사전 처리하여 기존의 알고리즘에 적용함으로써 위치 추정 정확도를 높이는 방법을 제안하였고, 크게 향상된 정확도를 얻을 수 있었다. 또한 사전 처리된 데이터를 KNN 방식과 CNN 방식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.
본 논문은 ISM 대역의 WiFi의 주파수를 이용하여 피코셀 환경에서의 비콘신호 세기를 측정 및 분석에 관한 논문이다. 사용 AP의 비콘신호를 스마트폰의 비콘신호 측정 어플을 이용하여 측정하고 이를 PC의 어플리케이션을 이용하여 구글맵에 AP 신호세기를 표시한 것이다. 스마트폰의 측정 데이터는 비콘신호의 RSSI와 GPS신호를 맵핑시켜 측정하고 이 측정한 자료는 PC의 구글맵 위치 좌표로 변환하여 Tracking 자료를 분석할 수 있는 시스템이다. 이 측정 및 분석 시스템을 이용하여 AP가 위치한 지역마다 전파신호 변화를 분석 파악할 수 있다.
The communications through the power lines are called as the PLC and this is a common name for the communication modes for the information delivery. This technology transmits the data through the power lines on which the information is stored with the form of high frequency signal. The characteristic of the frequency signal is that the signal can be separated from the power line through exclusive power line modem and transmitted to the terminal devices. In this paper, 'In-home Headcount' checking algorithm using Wi-Fi and taking above mentioned advantages is proposed, and the basic Technology for such Solitary Senior Citizen's Lonely Death monitoring system has been designed and implemented. The comparative analysis has been conducted in this paper with the test-operated and test bed-completed 'Hyosimi 119 Safety-Welfare System' which is still being tested since 2008. With the 'In-home Headcount Checking Algorithm', Wi-Fi connection/disconnection status and SSIDs of relevant Wi-Fis will be checked. We expect that our proposed method will become as the basic Technology which can prevent lonely deaths of elderly people living alone. Since the PLC technology can be normally implement all the functions used on internet anticipate that the technology could be applied to many areas to construct a new form of communication network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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