본 논문에서는 Wi-Fi, 블루투스, CDMA등 라디오 비컨의 수신 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab 기반 실내외 연속측위 시스템을 제안한다. 기존의 Place Lab은 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하였다. 하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내의 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 Wi-Fi, 블루투스, CDMA등 라디오 비컨의 수신 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab 기반 실내외 연속측위 시스템을 제안한다. 기존의 Place Lab은 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하였다. 하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내의 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
In this paper, using the received signal strength of radio beacon such as Wi-Fi, Bluetooth, CDMA and GPS signal from the satellite, we propose the system of positioning which considered indoor and outdoor based on the Place Lab. Conventional Place Lab utilize the various positioning parameters to es...
In this paper, using the received signal strength of radio beacon such as Wi-Fi, Bluetooth, CDMA and GPS signal from the satellite, we propose the system of positioning which considered indoor and outdoor based on the Place Lab. Conventional Place Lab utilize the various positioning parameters to estimate the indoor location. However, this conventional system has limitations with respect to the range and efficiency of usage. Therefore, we defined the converged model of multisensor data and re-organized the Place Lab to overcome the limitation of a conventional system. Proposed system uses the radio beacon signal and GPS signal together to estimate the location. Furthermore, it provides the seamless PNS service with many mobile devices because this system realized by the OSGi bundle. This proposed system has evaluated the performance with SAMSUNG T*OMNIA SCH-M490 smart phone and the result shows the system is able to support the PNS service.
In this paper, using the received signal strength of radio beacon such as Wi-Fi, Bluetooth, CDMA and GPS signal from the satellite, we propose the system of positioning which considered indoor and outdoor based on the Place Lab. Conventional Place Lab utilize the various positioning parameters to estimate the indoor location. However, this conventional system has limitations with respect to the range and efficiency of usage. Therefore, we defined the converged model of multisensor data and re-organized the Place Lab to overcome the limitation of a conventional system. Proposed system uses the radio beacon signal and GPS signal together to estimate the location. Furthermore, it provides the seamless PNS service with many mobile devices because this system realized by the OSGi bundle. This proposed system has evaluated the performance with SAMSUNG T*OMNIA SCH-M490 smart phone and the result shows the system is able to support the PNS service.
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문제 정의
하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내외 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속 측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다.
이러한 시스템들은 모두 강력한 위치인식 능력을 가졌지만, 시스템을 위한 기반 시설을 새로 설치해야만 한다는 공통적인 문제점들이 있다. 본 논문에서는 그러한 문제점을 보완하기 위해, 이미 많은 수의 기반시설(A끄 Access Point)을 가지고 있는 Wi-Fi(Wirdess Fidelity), 블루투스(Bluetooth), CDMA(Code Division Multiple Access) 등 라디오 비컨(Radio Beacon)의 수신 신호세기 (RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab[8, 9] 기반 실내 외연 속 측위 시스템을 제안한다.
본 논문은 실내외 연속측위 시스템을 평가하기 위하여 현재 위치를 지도에 표시하는 간단한 PNS 서비스를 개발하였다. 구현된 PNS 서비스는 실외 환경에서 매시업으로 Google Static Map API를 이용하고, 실내 환경에서 건물 내부에 대한 평면도를 사용하여 스마트폰에서 전자지도를 구성하였다.
특히 이러한 기술의 모태가 된 마이크로소프트 연구소의 RADAR와 현재 Wi-Fi 위치인식 분야를 주도하는 인텔 연구소의 Place Lab을 중심으로 본 논문에서 제안하는 라디오 비컨 기반 실내외 연속 측위 시스템의 가능성을 조사한다.
제안 방법
org” 서버의 비컨 데이터베이스에 업로드하고 서버는 이것들을 조합해서 전 지역에 걸친 연관 맵을 유지하며, 다른 사용자에게 제공한다. GPS 스텀블링은 블루투스, GSM 등 다른 라디오 비컨에도 동일하게 적용하여 데이터베이스를 구성한다. <표 1>은 수집된 비컨 데이터베이스의 테이블 형태를 나타낸다.
L1 을 사용하여 제안된 라디오 비컨 기반 실내외 연속측위 시스템을 구현하였다. OSGi 상에 연속측위 시스템을 설치 및 운용함으로써, 모바일 디바이스에서 단절없는 서비스를 제공할 수 있는지를 검증하였다.
보인다. Place Lab Client에서 비컨 수집기(旧eacon Spotter)와 데이터베이스 매핑기(Database Mapper)는 라디오 비컨의 RSSI 신호세기, 데이터베이스 데이터를 비교하여 비컨 리스트를 구성하고, 위치 추적기 (Legation Tracker) 는 리스트를 바탕으로 Centroid, Intersection 및 Fingerprint 알고리즘을 사용하여 위치인식을 수행한다.
개발하였다. 구현된 PNS 서비스는 실외 환경에서 매시업으로 Google Static Map API를 이용하고, 실내 환경에서 건물 내부에 대한 평면도를 사용하여 스마트폰에서 전자지도를 구성하였다.<그림 8>, <그림 9>, <그림 10>은 각 측위매체에 따른 PNS 서비스의 구동 화면을 보인다.
구현된 시스템은 Wi-Fi, 블루투스, CDMA 등 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 모두 수신하는 삼성 T*0MNIA 스마트폰에서 그 성능을 평가하였다. 스마트폰에 IBM Lotus Expeditor 6.
본 논문에서 제안된 라디오 비컨 기반 실내외 연속측위 시스템은 신호의 유무에 따라 측위모드를 전환하고, 송신반경을 점차 확장하여 측위매체를 동작하는 등 멀티센서 데이터 융합 모델을 적용하여 실내외 연속측위를 지속적으로 수행하였다. 이때 Wi-Fi 는 매 1초마다 신호를 유무에 따라 측위모드를 전여 5~10m따정도의 오차를 보였으며 블루투스는 매 4초마다 유무에 따라 측위모드를 전여 3~5m따정도의 오차를 보였다.
본 논문에서 제안하는 위치인식 미들웨어는 각종 임베디드 디바이스에서 범용적인 서비스 환경을 제공하는 OSGi 프레임워크[10] 상의 번들 형태로 구현된다. 이를 통해 다양한 모바일 디바이스에서 연속 측위 시스템을 지원할 수 있다.
구현된 시스템은 Wi-Fi, 블루투스, CDMA 등 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 모두 수신하는 삼성 T*0MNIA 스마트폰에서 그 성능을 평가하였다. 스마트폰에 IBM Lotus Expeditor 6.1.1 을 설치하고 IBM J9 컴파일러를 이용하여 시스템을 포팅하였으며, JNI(Java Native Llerfaed)로 구현된 윈도우즈 Wi-Fi 프로토콜과 BlueZ 블루투스 프로토콜을 통해 RSSI 신호세기를 측정하였다.
기존의 Place Labe 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하지만, 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 실내외 측위 매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab 을 재구성하여 이러한 단점을 해결하였다. 제안된 시스템으로 다른 측위매체가 동시에 함께 수집되는 것을 최소화 할 수 있으며, 위치인식을 처리하는 과정을 단순화하는 등 동작 효율을 높일 수 있었다.
블루투스 동글을 보인다. 인하대학교 하이테크센터 내의 실험실과 복도에 32개의 Wi-Fi 공유기 (IEEE 802.1 lb/g)< 설치하였으며, 특히 4개의 블루투스 둥글(IEEE 802.15.1 Class 2)을 하나의 실험실에 별도로 장착하여 실내측위를 위한 라디오 비컨을 구성하였다.
제안된 시스템은 GPS 위성 신호를 이용하는 실외 측위와 Wi-Fi, 블루투스, CDMA 등 라디오 비컨 신호를 이용하는 실내측위를 연동하여 위치인식을 수행하며, 다양한 모바일 디바이스에서 이를 지원할 수 있도록 OSGi(Open Service Gateway initiative) 프레임워크[10] 상의 번들 형태로 구현된다. 특히 단절없는(Seamless) 서비스를 제공하기 위하여 각 측위 매체를 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성한다.
따라서 본 논문에서는 실내외 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속 측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. <그림 2>는 제안된 시스템의 실내외 측위모드 전환 과정을 표현한 것이다.
라디오 비컨은 각 측위매체에 따라 서로 다른 송신반경을 가지고 있으며 최근 CDMA는 수백 m에서 수 km, Wi-Fi는 100m 에서 200m, 그리고 블루투스는 10m에서 100m 정도를 수용할 수 있다. 제안된 시스템은 실내 환경에서 제일 먼저 블루투스 비컨 신호를 수집하고, 수집된 신호가 없다면 Wi-Fi 비컨 신호를, 마찬가지로 CDMA 비컨 신호로 점차 확장해 가며 좁은 영역부터 순차적으로 위치를 측정한다. 이를 통해 다른 측위 매체가 동시에 함께 수집되는 것을 최소화 할 수 있으며, 위치인식을 처리하는 과정을 단순화하는 등 동작 효율을 높일 수 있다.
지금까지 라디오 비컨의 RSSI 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 라디오비컨 기반 실내외 연속측위 시스템에 대하여 살펴보았다. 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서 단절없는 PNS 서비스를 지원하기 위하여 실내외 환경의 위치정보를 지속적으로 제공하는 방법이 필요하다.
기능이다. 차를 타고 돌아다니면서 라디오 비컨 신호를 수집하는 워 드라이빙 (War Driving)을 통해 서비스 지역에서 발생하는 Wi-Fi 비컨 신호를 수신하면서 동시에 GPS 위성 신호로 실제 위도와 경도 좌표를 읽고 두 요소의 연관맵을 구성한다. 각 지역의 스텀블러(Stumbier)들은 측정신호와 지리좌표를 "PlaceLab.
상의 번들 형태로 구현된다. 특히 단절없는(Seamless) 서비스를 제공하기 위하여 각 측위 매체를 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성한다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 실내외 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
이론/모형
위치 추적기는 비컨 리스트를 바탕으로 Centroid 와 Intersection 알고리즘을 사용하여 위치인식을 수행한다. 좁은 반경을 가지는 Wi-Fi, 블루투스 등 라디오 비컨은 Centroid 알고리즘을 통해 각각 5m, 3m 오차의 위치좌표를 계산하며, 넓은 반경을 가지는 CDMA 라디오 비컨은 Intersection 알고리즘을 이용하여 100m 오차의 위치영역을 파악한다.
위치간의 거리에 반비례한다. 이를 바탕으로 RADARe RSSI 신호세기와 위치의 연관맵을 구성하고, 현재 위치의 라디오 비컨 신호에 대해 NNSS(Nearest Neighbor in Signal Space) 알고리즘을 사용하여 위치인식을 수행한다.
성능/효과
특히 단절없는(Seamless) 서비스를 제공하기 위하여 각 측위 매체를 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성한다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 실내외 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.
제안된 시스템으로 다른 측위매체가 동시에 함께 수집되는 것을 최소화 할 수 있으며, 위치인식을 처리하는 과정을 단순화하는 등 동작 효율을 높일 수 있었다. 또한 GPS 실외 측위를 수용하고, 라디오 비컨과 GPS 의 실내외 측위전환을 지원하는 등 그 사용 범위를 확장 할 수 있었다.
이에 본 논문에서는 실내외 측위 매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab 을 재구성하여 이러한 단점을 해결하였다. 제안된 시스템으로 다른 측위매체가 동시에 함께 수집되는 것을 최소화 할 수 있으며, 위치인식을 처리하는 과정을 단순화하는 등 동작 효율을 높일 수 있었다. 또한 GPS 실외 측위를 수용하고, 라디오 비컨과 GPS 의 실내외 측위전환을 지원하는 등 그 사용 범위를 확장 할 수 있었다.
이때 Wi-Fi 는 매 1초마다 신호를 유무에 따라 측위모드를 전여 5~10m따정도의 오차를 보였으며 블루투스는 매 4초마다 유무에 따라 측위모드를 전여 3~5m따정도의 오차를 보였다. 제안된 시스템은 각 측위매체의 무선 네트워크 환경에 의존적으로 동작하여 개별 측위 시간이 일 전지 않지만 사람의 평균 보행속도인 L2m/s를 고려할 때 PNS 서비스에서 무리없이 사용 가능함을 확인하였다.
후속연구
작업이 필요하다. 특히 실내외 경계면에서 보다 유연한 측위전환을 위한 알고리즘에 대한 연구가 함께 수행되어야 할 것이다.
향후 연구로는 제안된 연속측위 시스템을 이용하는 PNS 서비스에 대한 다양한 구현을 통해 검증하는 작업이 필요하며, 기존에 연구된 측위기술들과의 비교를 통해 위치인식 정확도를 개선하고 속도를 향상시키는 작업이 필요하다. 특히 실내외 경계면에서 보다 유연한 측위전환을 위한 알고리즘에 대한 연구가 함께 수행되어야 할 것이다.
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