본 논문은 UWB 센서를 이용한 위치인식 시스템의 구현 및 실험결과와 상황인지형 서비스 구현에 대하여 기술한다. 정확한 위치측정을 위해 UWB 센서의 경사도(pitch), 편주(yaw), 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이를 이용한 응용으로 상황인지 기술에 바탕한 지능형 헬스트레이닝 관리 시스템 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케줄을 피 훈련자에게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내한다. 상황인지형 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 위치와 이동 정보에 대한 오차 보정이 요구되어 사용자의 이동하는 속도를 이용한 위치 보정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과는 제안된 보정 알고리즘을 적용함으로써 이 알고리즘이 적용하지 않았을 때에 비해 오류 데이터가 30% 정도 감소하였다.
본 논문은 UWB 센서를 이용한 위치인식 시스템의 구현 및 실험결과와 상황인지형 서비스 구현에 대하여 기술한다. 정확한 위치측정을 위해 UWB 센서의 경사도(pitch), 편주(yaw), 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이를 이용한 응용으로 상황인지 기술에 바탕한 지능형 헬스트레이닝 관리 시스템 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케줄을 피 훈련자에게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내한다. 상황인지형 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 위치와 이동 정보에 대한 오차 보정이 요구되어 사용자의 이동하는 속도를 이용한 위치 보정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과는 제안된 보정 알고리즘을 적용함으로써 이 알고리즘이 적용하지 않았을 때에 비해 오류 데이터가 30% 정도 감소하였다.
This paper presents implementation of localization system using UWB (Ultra-Wide Band) sensors and its experimental results along with development of context-aware services. In order for precise measurement of position, we experimented various conditions of pitch angles, yaw angles, number of sensors...
This paper presents implementation of localization system using UWB (Ultra-Wide Band) sensors and its experimental results along with development of context-aware services. In order for precise measurement of position, we experimented various conditions of pitch angles, yaw angles, number of sensors, height of tags along with measuring errors at each installation. As an application examples of the location tracking system, we developed an intelligent health training management system based on context-aware technology. The system provides appropriate training schedule to a trainee by recognizing position of the trainee and current status of gymnastic equipments and note the usage of the equipment through a personal digital assistant (PDA). Error compensation on position data and moving direction of the trainee was necessary for context-aware service. Hence, we proposed an error compensation algorithm using velocity of the trainee. Experimental results showed that proposed algorithm had made error data reduce by 30% comparing with the data without applying the algorithm.
This paper presents implementation of localization system using UWB (Ultra-Wide Band) sensors and its experimental results along with development of context-aware services. In order for precise measurement of position, we experimented various conditions of pitch angles, yaw angles, number of sensors, height of tags along with measuring errors at each installation. As an application examples of the location tracking system, we developed an intelligent health training management system based on context-aware technology. The system provides appropriate training schedule to a trainee by recognizing position of the trainee and current status of gymnastic equipments and note the usage of the equipment through a personal digital assistant (PDA). Error compensation on position data and moving direction of the trainee was necessary for context-aware service. Hence, we proposed an error compensation algorithm using velocity of the trainee. Experimental results showed that proposed algorithm had made error data reduce by 30% comparing with the data without applying the algorithm.
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문제 정의
즘을 제안하는 것이다. 또한, 이러한 위치 인식 기술을 사용하여 유비쿼터스 기술의 주요 요소인 상황인지 형 서비스를 구현하는 것이다. 상황인지형 서비스의 구현을 위한 응용으로 휘트니스 클럽에서 회원의 운동 관리 시스템을 구현하였다.
본 연구는 실내에서 UWB 센서를 이용한 위치 인식시스템의 거리, 경사도(pitch), 편주(yaw)에 따른오차 범위를 실험을 통해 검증하여 최적의 설치 조건을 구하고, 위치인식 정도 (precisig) 개선을 위한 거리신호필터링알고리 즘을 제안하는 것이다. 또한, 이러한 위치 인식 기술을 사용하여 유비쿼터스 기술의 주요 요소인 상황인지 형 서비스를 구현하는 것이다.
센서 의 yaw 값의 변화에 따라 tag의 거리가 데이터에 미치는 영향을 알아보기 위하여 실시한 실험 이다. 따라서 센서의 yaw 값과 tag의 거리를 제외한 변수는 센서의 pitch 값을-15。로고정하였고, tag 의 높이는 1.
이러 한 오차를 줄이 기 위 해선 UWB 센서 를 튜닝 하는 방법과 어플리케이션에서 위치 보정 알고리즘을 적용하는 방법이 있다. 센서를 직접 튜닝하기에는 어려운 점이 있어 본 논문에선 소프트웨어 상에서 오차를 줄이는 위치보정 알고리즘을 제안하였다.
제안 방법
따라서 센서의 yaw 값과 tag의 거리를 제외한 변수는 센서의 pitch 값을-15。로고정하였고, tag 의 높이는 1.5m 로 고정한 상태에서 센서 의 yaw 값이 0。, 45°, 90° 일 때 각각 Im, 2m, 3m, 5m로 tag를 이동시켜가며 데이터를 수집한 후 평균값과 표준 편차를 계산하였다. 그림 8의 결과를 보면 yaw 값이 0。일 때는 tag가 가까울수록, yaw값이 45。일때는 tag가 가운데 위치할 때, yaw 값이 90。일 때는 tag가 멀어질수록 평균값이 실제 값에 가깝고 표준편차가 줄어든다는 것을 알 수 있다.
3장의 실험과동일한환경에서 센서 4개일 때 와 센서 2개일 때의 위치인식 실험을 하였으며, 본 논문에서 제안하는 velocity filter 알고리즘을 적 용하였다. 결과는 그림 11, 12과 같으며 센서 2개로 실험 했을 때의 오차의 평균값 개선정도는 2 % 이내였다.
거 리를 계산하여 이동 거 리를 계산한다. 또한 현재의 위치에서 이동 속도와 시간차를 곱하고 3 장의 실험을 통해 구해 진 오차의 평 균값을 더 하여 허 용 가능한 이동 거리 값을 구한다. 이 두 값을 비교하여 수신된 거리값에 의한 좌표가 허용 가능한 이동 범위를 벗어나면tag 에서 수신된 값 중에 이 오차에 크게 기 여 한 데이터를 버리고 다음 데이터를 기다려 좌표를 다시 계산한다.
본 논문에서 사용된 UWB 센서 는 Ubisense 사의 제품을 사용하였으며, Hardware 구성 은 그림 2와 같이 같이 UWB 센서와 tag, 서버로 이루어진다, 움직이는 대상 체에 UWBtag를 부착 후UWB 센서가 설치가 된 영 역에 도달하면 tag는 주기 적 으로 신호를 센서로 보내 게 되며, 센서들은 tag에서 발생된 UWB 신호를 수신하여 tag의 위치를 계산하고 이를 서버로 보낸다. 이때 AoA(Angle of Arrival), TDoA(Time Difference of Arrival) 방식 을 사용하며 위치를 계산하는 방법에 따라UWB 센서의 갯수가 다르다.
본 논문에서 위치 보정을 위해 제안하는 알고리즘은 움직 이는 사물의 가속도를 이용한 위치 보정 알고리즘이 다. 이 알고리 즘은 UWB의 특성 상 tag와 센서 간의 거리와 상관없이 일정한 오차 범위가 존재 하며, UWB 센서의 특성상 데이터를 수신하는 시간이 일정하지 않는 특성을 가지고 있다.
본 연구에서는UWB를 이용하여 실내에서의 최적의 위치인식 시스템 구현을 위해 UWB 센서의 경사도, 편주, 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치 인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이 실험결과를 통해 1차적 으로 UWB 센서의 특성을 파악하여 위치추적을 위한 최적의 튜닝 및 설치환경을 도출하였고, 보다 정밀한 위치 인식을 위해서 오류 데이터 제거 방법 으로 움직 이는 사물의 가속도를 이용한 velocity filter 알고리즘을 제안하였다.
또한, 이러한 위치 인식 기술을 사용하여 유비쿼터스 기술의 주요 요소인 상황인지 형 서비스를 구현하는 것이다. 상황인지형 서비스의 구현을 위한 응용으로 휘트니스 클럽에서 회원의 운동 관리 시스템을 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리시스템은 헬스장에 운동을 하고자하는 회원의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케쥴을 휴대용 단말기를 통해 사용자에 게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 안내한다.
센서 가 ta용로부터 값을 받아들일 수 있는 각도를 알아보는 데이터 수신가능 각도실험을수행했다. 이 실험은 실내에서 하나의 센서를 이용하여 tag를 이동시켜가며 서버에서 센서로부터 전송되어진 각도 값과 위치 데이터의 정확도를 조사하였다.
센서의 yaw 값과pitch 값의 변화 실험은 센서 2개를 설치하여 센서간의 거리는 4, 2m로 고정하여 측정하였고 모든각의오차는 3° 이내로 실험을 하였다.
센서의 숫자 및 거리별 정확도 변화 실험에서 센서 2 개일 때와 같은 조건에서 tag의 거리를 6m와7m로 각각의 거리 에 tag를 설치 한 후 tag의 높이만 변화를 주어 데이터를 수집하여 정확도의 변화를 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과는 그림 7과 같다.
둘째, 전파의 반사등으로 거 리측정 값에 오차가 발생한다. 셋째, 측정 거리의 오차는tag와 센서간의 거리에 비 례하였다. 보다 정확한 위치 데이터를 수신하기 위한 최적 의 센서 설치 환경은 다음과 같다.
실험실내의 천장모서리에 각각4개의 센서를 설치하고 tag를 1M 단위로 이동하며 어떠한 데이터 값이 들어오는지 그리고 그 중 2개의 센서를 제거한 후 tag로부터가 각 500~ 1000회 위치 데이터 값을측정하여 분석하였다.
측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이 실험결과를 통해 1차적 으로 UWB 센서의 특성을 파악하여 위치추적을 위한 최적의 튜닝 및 설치환경을 도출하였고, 보다 정밀한 위치 인식을 위해서 오류 데이터 제거 방법 으로 움직 이는 사물의 가속도를 이용한 velocity filter 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 이 필터를 적용하였을 때, 필터가 적용되지 않았을 때의 결과에 비해 전체실험 데이터에서 최대 30% 정도 위치 인식 오류가 감소하였다.
데이터 수신가능 각도실험을수행했다. 이 실험은 실내에서 하나의 센서를 이용하여 tag를 이동시켜가며 서버에서 센서로부터 전송되어진 각도 값과 위치 데이터의 정확도를 조사하였다. 결과는 다음의 표 1과 같이 yaw값이 100° 이하에서는 tag로부터 안정된 데이터 값이 수신되었고 160° 이하에서는 불안정한 위치 데이터값이 수신되었다.
실험을 통해 이 필터를 적용하였을 때, 필터가 적용되지 않았을 때의 결과에 비해 전체실험 데이터에서 최대 30% 정도 위치 인식 오류가 감소하였다. 이러한 위치인식 방법의 유비쿼터스 시스템에의 응용으로 지능형 헬스 트레 이 닝 관리 시스템 개발에 적용하여 유비쿼터스 컴퓨팅의 주요한 기술적 요소인상황인지형 서비스를 구현하였다. 이 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케쥴을 피 훈련자에 게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내 한다.
대상 데이터
pitch값의 변화에 따른tag의 높이가 데이터에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험은 yaw 값은 45°, tag의 거리는 3m로 고정 하고 pitch 값이 0°, -15°, -35°로 변화를 줄 때 각각tag 높이를 Im, 1.5m, 2m 변화시키면서 데이터를 수집하였다. 수집된 결관 값을 이용하여 평균값과 표준편자를 계산해 보았다.
데이터처리
5m, 2m 변화시키면서 데이터를 수집하였다. 수집된 결관 값을 이용하여 평균값과 표준편자를 계산해 보았다. 결과는 그림 9에 표시하였으며, tag의 높이가 높아질수록 표준편차가 줄어드는 것을 알 수 있다.
성능/효과
이 알고리 즘은 UWB의 특성 상 tag와 센서 간의 거리와 상관없이 일정한 오차 범위가 존재 하며, UWB 센서의 특성상 데이터를 수신하는 시간이 일정하지 않는 특성을 가지고 있다. 3장의 실험 결과로 나온 최적설치환경으로 설치하였지 만, 여전히 측정된 거리값에 외 란에 의한 오류가 존재를 하고 있었다. 이러한 데이 터는 정확한 좌표계산을위해 걸러내야 한다.
센서가2개로 실험 결과는 그림 5에, 4개의 실험 결과는 그림 6에 그래프로 표시하였다. 두 개의 실험 결과를 비교해보면 센서 4개로 실험을 하면 보다 정확한 위치 값을 수신하는 것을 알 수 있게 되었다. 이번 실험만으로 거리와 오차의 관계(보정 값측정) 가 불분명하다는 것을 알 수 있다.
실험 결과, tag가 센서 에서 멀어 질수록 표준편차의 값은 커졌다. 센서가2개로 실험 결과는 그림 5에, 4개의 실험 결과는 그림 6에 그래프로 표시하였다.
이 실험결과를 통해 1차적 으로 UWB 센서의 특성을 파악하여 위치추적을 위한 최적의 튜닝 및 설치환경을 도출하였고, 보다 정밀한 위치 인식을 위해서 오류 데이터 제거 방법 으로 움직 이는 사물의 가속도를 이용한 velocity filter 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 이 필터를 적용하였을 때, 필터가 적용되지 않았을 때의 결과에 비해 전체실험 데이터에서 최대 30% 정도 위치 인식 오류가 감소하였다. 이러한 위치인식 방법의 유비쿼터스 시스템에의 응용으로 지능형 헬스 트레 이 닝 관리 시스템 개발에 적용하여 유비쿼터스 컴퓨팅의 주요한 기술적 요소인상황인지형 서비스를 구현하였다.
그림 7에서 tag와 센서간의 거리가 동일한 조건이라도tag의 높이가달리 질 경우 데이터 수신값이 달리진다는 것을 알 수 있다. 이와 같은 경우는tag의 높이가높아지면 센서와tag간의 거리가 가까워져 보다 정확한위치 값이 수신된다는 것을 알 수 있었다.
후속연구
향후 속도 및 가속도 센서를 직접 부착하여 위치 보정알고리즘을 개선할 예정이다.
참고문헌 (11)
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S.Gezici, Z. Tian G.B. Giannakis, H. Kobayashi, A.F. Molisch, H.V. Poor, and Z.Sahinoglu, 'Localization via Ultra-wide band', IEEE signal Processing Magazine, pp.70-84, July 2005
Robert J. Fontana, Lester A. Foster, Brian Fair and David Wu, 'Recent Advances in Ultra Wideband Radar and Ranging Systems,' Proc. of IEEE Int'l Conf. on Ultra-Wide Band, pp. 19-25, Sept. 2007
윤두영, 전수연, 'UWB 기술 개요 및 주파수 정책 동양', 정보통신정책, 통권 397호, 제18권 13호, pp.1-20., 2006년 7월,
오미경, 김명종. 김재영, '유비쿼터스 홈구축을 위한 저속 위치인식 UWB 기술', 전자통신동향분석. 제21권 제6호, pp30-39, 2006년 10월
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