• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.553-560
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• 2003

웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.826-833
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• 2017

열차의 위치를 정확하게 추정하는 것은 열차제어를 위해 필수적이며 선로변에 시스템을 설치하지 않고 열차의 위치를 추정하기 많은 연구가 있었다. 열차는 선로 위를 움직이므로 위치 추정을 일차원적으로 검색이 가능하며 그 선로 또한 위치 정보를 미리 알 수 있다는 특징이 있다. 특히 고속열차의 경우 속도가 커서 도플러 주파수가 비교적 크며 선로 모양도 직선 혹은 반경이 큰 곡선으로 되어 있다. 본 연구에서는이를 활용하여 두 지점(기지국)에서 송신한 신호의 도플러 주파수를 이용하여 열차의 위치를 추정하는 방안에 대하여 제안한다. 직선과 곡선, 직곡선 혼합 선로 구간에 대하여 위치를 추정하는 수식을 도출한다. 일반적으로 도플러 레이더는 속도를 측정하는데 사용되나 여기에서는 속도와 위치를 모르는 상태에서 두 신호의 도플러 주파수 비율을 이용하여 위치와 속도를 순차적으로 구한다. 시뮬레이션을 통해 열차 위치 및 측정 오차 수준에 따른 추정 오차의 변화를 구한다. 제안하는 방안과 기존 방안에서의 목표 추정 오차 수준을 얻기 위한 조건과 측정 오차가 커짐에 따른 오차의 증가량을 비교함으로써 성능과 강인성 면에서 제안하는 방안의 우수성을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권2호
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• pp.253-270
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• 2013

To achieve accurate localization information, complex algorithms that have high computational complexity are usually implemented. In addition, many of these algorithms have been developed to overcome several limitations, e.g., obstruction interference in multi-path and non-line-of-sight (NLOS) environments. However, localization systems those have complex design experience latency when operating multiple mobile nodes occupying various channels and try to compensate for inaccurate distance values. To operate multiple mobile nodes concurrently, we propose a localization system with both low complexity and high accuracy and that is based on a chirp spread spectrum (CSS) radio. The proposed localization system is composed of accurate ranging values that are analyzed by simple linear regression that utilizes a Big-$O(n^2)$ of only a few data points and an algorithm with a self-calibration feature. The performance of the proposed localization system is verified by means of actual experiments. The results show a mean error of about 1 m and multiple mobile node operation in a $100{\times}35m^2$ environment under NLOS condition.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권10A호
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• pp.1512-1520
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• 2000

무선 통신망은 음성위주의 아날로그 방식에서 출발하여, 다양한 서버스 능력을 갖는 디지럴 방식으로 진화되고 있으며 궁극적으로는 멀티미디어 서비스가 가능한 IMT -2000으로 발전할 것이다. 무선망에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 한정된 무선 대역폭을 트래픽 특성에 따라 동적으로 활용할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 IMT - 2000 환경에서 이동체의 이동 방향을 추정하여 이를 근거로 대역폭을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 대역 할당 및 호 수락 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 수신 신호 세기(RSS: Received Si맹a1 Strength) 이외에 이동체와 기지국간이 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준(multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 추정한다. 시뮬레이션에 의해 성능을 분석하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.92-100
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• 2023

Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).

• 한국지반공학회논문집
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• 제34권9호
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• pp.19-32
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• 2018

본 연구에서는 무선센서네트워크기술(Wireless Sensor Network, WSN)의 산사태 모니터링 적용성을 연구하였다. WSN시스템은 IEEE 802.14e 표준규격을 사용하는 데이터의 수집과 전달을 위한 센서노드와 데이터를 수집 처리하고 최종 서버로 전송하는 게이트웨이로 구성하였다. 센서네트워크의 토폴로지는 유연성과 신뢰성이 높은 메쉬형을 채택하였으며, 서울시의 총 3개소에 테스트베드를 구축하였다. 산사태를 모니터링 하기 위하여 각 센서노드에는 함수비계, 모관흡수력계, 경사계, 강우량계를 설치하였다. 센서노드의 배치를 위해 산사태 위험도 해석, 임목밀도 및 지형분석을 통한 통신범위 분석을 수행하였다. 측정된 계측 데이터를 분석한 결과 네트워크의 연결은 양호하게 나타났으며, 강우에 의한 지반의 반응이 실내에서 측정한 함수비-모관흡수력과 유사한 결과를 나타났다. 따라서, 테스트베드 사례를 통해 산사태 모니터링에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권9호
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• pp.614-619
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• 2014

WSN (Wireless Sensor Networks)기반 보안 감시 시스템에서는 센서들이 수집한 이벤트 발생 정보를 전송함에 있어서 이벤트가 발생한 지역의 위치 정보를 함께 제공하는 것이 요구된다. 기존에 많은 연구가 진행되었던 2D기반 위치추적 기법들은 고도가 일정한 환경에서는 꽤 높은 정확도를 보이나, 높이 개념이 추가된 실제 환경에서는 많은 오류를 발생시킬 수 있다. 또한 기존의 3D 위치추적 기법들은 많은 참조노드를 요구하거나, 복잡한 수식 계산을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 그러나 본 논문에서 고려하는 실내 보안 감시 시스템에서는 감지된 대상체가 침입자인지 여부를 판단하기 위한 대상체의 높이 예측만을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 수식 계산이나 많은 참조노드들을 요구하지 않는 대상체 높이예측 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능분석을 위하여 여러 가지 시나리오에서 예측 정확도를 측정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1317-1340
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• 2024

With the rapid development of information technology, people's demands on precise indoor positioning are increasing. Wireless sensor network, as the most commonly used indoor positioning sensor, performs a vital part for precise indoor positioning. However, in indoor positioning, obstacles and other uncontrollable factors make the localization precision not very accurate. Ultra-wide band (UWB) can achieve high precision centimeter-level positioning capability. Inertial navigation system (INS), which is a totally independent system of guidance, has high positioning accuracy. The combination of UWB and INS can not only decrease the impact of non-line-of-sight (NLOS) on localization, but also solve the accumulated error problem of inertial navigation system. In the paper, a fused UWB and INS positioning method is presented. The UWB data is firstly clustered using the Fuzzy C-means (FCM). And the Z hypothesis testing is proposed to determine whether there is a NLOS distance on a link where a beacon node is located. If there is, then the beacon node is removed, and conversely used to localize the mobile node using Least Squares localization. When the number of remaining beacon nodes is less than three, a robust extended Kalman filter with M-estimation would be utilized for localizing mobile nodes. The UWB is merged with the INS data by using the extended Kalman filter to acquire the final location estimate. Simulation and experimental results indicate that the proposed method has superior localization precision in comparison with the current algorithms.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.883-887
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• 2011

Location-based service (LBS) is becoming an important part of the information technology (IT) business. Localization is a core technology for LBS because LBS is based on the position of each device or user. In case of outdoor, GPS - which is used to determine the position of a moving user - is the dominant technology. As satellite signal cannot reach indoor, GPS cannot be used in indoor environment. Therefore, research and study about indoor localization technology, which has the same accuracy as an outdoor GPS, is needed for "seamless LBS". For indoor localization, we consider the IEEE802.11 WLAN environment. Generally, received signal strength indicator (RSSI) is used to obtain a specific position of the user under the WLAN environment. RSSI has a characteristic that is decreased over distance. To use RSSI at indoor localization, a mathematical model of RSSI, which reflects its characteristic, is used. However, this RSSI of the mathematical model is different from a real RSSI, which, in reality, has a sensitive parameter that is much affected by the propagation environment. This difference causes the occurrence of localization error. Thus, it is necessary to set a proper RSSI model in order to obtain an accurate localization result. We propose a method in which the parameters of the propagation environment are determined using only RSSI measurements obtained during localization.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12A호
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• pp.966-974
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• 2011

본 논문에서는 컨테이너 항만 환경에서 적용 가능한 자산 추적 시스템을 제안한다. 컨테이너 항만 환경은 우선 통신을 저해하는 철제 장애물이 산재하기 때문에, 태그 대 다수 리더 간 가시선 통신을 필요로 하는 기존 태그-리더 기반의 위치 추적 시스템의 적용이 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 제안하는 시스템은 기존 리더뿐 아니라 이동체에 리더를 추가하고, 2단계의 위치 추적을 함으로써 태그와 다수 리더 간의 정보를 취득한다. 또한 소수의 거리 정보를 측정하였을 때, 항만 자산의 동선 정보를 함께 이용하는 방법으로 태그 위치 추정 성공률과 정확도를 높인다. 그리고 제안하는 시스템의 성능 검증을 위해 태그, 리더 및 위치 엔진을 구현하였고, 실제 항만 터미널에 설치하여 운용하였다. 그 결과 성공률과 정확도가 확연히 개선되어 실제 환경에서 운용 가능함을 확인할 수 있었다.