[논문]실내 환경에서 측위 정확도 향상을 위한 기준 AP 선택 기법

임유진; 박재성

문제 정의

본 논문에서는 단말기의 측 위 정확도를 향상시키기위한 방안으로 기준 AP를 선택기법과 선택된 기준 AP 들을 이용한 적응적 거리 예측기법을 제안한다. 제안기법에서는 단말기로부터 가장 큰 RSS 값을 측정한 4 개의 AP를 기준 AP로 선정하고 선정된 기준 AP들로구성된 2개의 삼각형에 대하여 단말기의 위치 예측 기준점을 계산한다.
그러나 단순히 기준 AP의 개수를 적게 사용함으로써 다각형의 면적을 줄이게 되면 실제로 단말기가 다각형 내에위치하지 않을 확률이 증가하게 되므로 이로 인하여 예측 오류가 증가할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 관계에 착안하여 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도를 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP 들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한제안 기법을 기반으로 실내 측위 시스템을 구현함으로써측위 정확도 측면에서의 제안 기법의 성능을 검증한다.
이후 제안기법은 계산된 2개의 위치예측 기준점과 가장 큰 RSS 값을 가지는 하나의 기준 AP를 사용하여 단말기의 위치를 최종적으로 예측한다. 본 논문에서는 제안기법의 성능평가를 위하여 학교건물 내 실험실에 실내 위치 측위 시스템을 구현하였다. 또한 다양한 실험환경에서의 예측 오류 측정을 통하여제안 기법이 기존 기법들에 비하여 약 45%의 예측 오류를 감소시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 제안한 위치 측위 기법의 성능 검증을 위하여 실내 측위 시스템을 구현하였다. 시스템에 사용된 AP와 단말기는 CC₂₄20 RF 칩을 장착한 모트 (mote) 모듈⑼에 구현되었으며 IEEE 802.

가설 설정

구성된다. 위치 서버는 위치 기반 시스템 내의 모든 AP들에 대한 위치 정보를 알고 있다고 가정한다. AP는 정기적으로 자신의 이웃 AP들에게 비콘(beacon) 메시지를 전송한다.

제안 방법

G. Chandrasekaran et 은 위치 예측 정확도를향상시키기 위하여 다수의 AP를 사용하는 기존 래터레이션 기반 기법들에 대한 성능을 측정하였다. 실험 결과는 처음에는 기준 AP 개수가 증가함에 따라 성능이 향상되지만 AP의 개수가 일정 수준 이상을 넘어서면 오히려 성능이 급감하는 것을 보인다.
Gwon et al.⑸은 단말기와 AP 사이의 거리를 예측하기 위한 PSS기법을 제안하였다. 각 AP는 이웃 AP들에 대하여 측정한 RSS 측정값과 지리적인 거리와의 관계를 함수로 유지한다.
White house et al.⑹에서 보인 바와 같이 RSS 값이 작을수록 경험적으로 설정된 RSS와 거리간의 경로손실 모델에 의해 예측된 거리와 실제 거리와의 차이가 커지므로가장 높은 RSS 측정 값을 가지는 4개의 AP를 기준 AP로 선택하였다. 기준 AP가 선택되면 단말기의 위치예측을 위하여 4개의 기준 AP 중에서 가장 큰 RSS 값을 가지는 AP를 중심으로 두 개의 삼각형을 서로 겹치지 않게 형성한다' 두 개의 삼각형을 서로 겹치지 않게형성하는 이유는 두 개의 삼각형이 서로 겹치게 되는경우 4개의 AP로 구성된 다각형의 전체 범위에서 일부는단말기의 위치 예측 대상 범위에서 배제되기 때문이다.
단말기로부터 신호를 수신한 AP 들 중에서 가장 큰 RSS 측정값을 가지는 AP를 기준 AP로 선정한다. 기준 AP가 유지하고 있는 관계 함수를이용하여 기준 AP를 제외한 다른 AP들과 단말기 사이의 거리를 예측한다. 다음으로 단말기로부터의 신호에대하여 측정된 RSS 값 중에서 두 번째로 가장 큰 측정값을 가지는 AP가 유지하는 관계 함수를 사용하여 가장 큰 RSS 측정값을 가지는 기준 AP와 단말기 사이의거리를 예측한다.
기준 AP가 유지하고 있는 관계 함수를이용하여 기준 AP를 제외한 다른 AP들과 단말기 사이의 거리를 예측한다. 다음으로 단말기로부터의 신호에대하여 측정된 RSS 값 중에서 두 번째로 가장 큰 측정값을 가지는 AP가 유지하는 관계 함수를 사용하여 가장 큰 RSS 측정값을 가지는 기준 AP와 단말기 사이의거리를 예측한다. 마지막으로 예측된 거리와 AP들의 위치 정보를 기반으로 LSE(Least Square Error) 기법을적용하여 단말기의 위치를 예측한다.
기준 AP가 선택되면 단말기의 위치예측을 위하여 4개의 기준 AP 중에서 가장 큰 RSS 값을 가지는 AP를 중심으로 두 개의 삼각형을 서로 겹치지 않게 형성한다' 두 개의 삼각형을 서로 겹치지 않게형성하는 이유는 두 개의 삼각형이 서로 겹치게 되는경우 4개의 AP로 구성된 다각형의 전체 범위에서 일부는단말기의 위치 예측 대상 범위에서 배제되기 때문이다. 둘째로, 서버는 각 삼각형에 대하여 Pi 와 AP들 사이에 설정된 경로손실 예측모델을 이용하여 단말기와기준 AP사이의 거리를 예측한다. 단말기와 기준 AP사이에 예측된 거리는 위치 예측에 사용되므로 거리 예측의 정확도가 측위 시스템의 성능에 많은 영향을 미치게된다.
또한 본 논문에서는 그림 1과 같은 약 50m2 면적에서 8개의 AP를 그리드 형태로 배치한 환경에서 실험을친행하였다. PS 방식이 LSE나 PSS에 비하여 LOS 환경에서 평균 36%와 39%, AP가 벽에 의하여 분리된 환경에서는 평균 37%와 33% 더 나은 성능을 보였다.
이들은 AP들 사이에 측정된 RSS 값들을사용하여 경로손실 파라미터 값과 벽에 의한 감쇄 손실값을 추출하고 추출된 파라미터 값들을 기반으로 경로손실 모델을 설정하였다. 또한 설정된 모델을 사용하여가상 그리드 상의 각 지점에서의 RSS 값을 예측하여데이터베이스로 구축한 후 단말기의 RSS 측정 값과 데이터베이스의 값들을 비교하여 가장 일치하는 가상 그리드 상의 지점을 단말기의 위치로 예측하였다.
본 논문에서는 이러한 관계에 착안하여 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도를 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP 들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한제안 기법을 기반으로 실내 측위 시스템을 구현함으로써측위 정확도 측면에서의 제안 기법의 성능을 검증한다.
단말기는 그림에서와 같이 4개의 서로 다른 지점에 위치시켜가면서 성능을 실험하였다. 실험 결과의 통계적 신뢰성을 높이기 위해 각 실험 환경 당 동일 실험을 1000회씩 수행하였고 위치 예측 정확도 측정을 위하여 단말기의 실제 위치와 예측 위치 사이의 차이를 사용하였다.
제안기법에서는 단말기로부터 가장 큰 RSS 값을 측정한 4 개의 AP를 기준 AP로 선정하고 선정된 기준 AP들로구성된 2개의 삼각형에 대하여 단말기의 위치 예측 기준점을 계산한다. 이후 제안기법은 계산된 2개의 위치예측 기준점과 가장 큰 RSS 값을 가지는 하나의 기준 AP를 사용하여 단말기의 위치를 최종적으로 예측한다. 본 논문에서는 제안기법의 성능평가를 위하여 학교건물 내 실험실에 실내 위치 측위 시스템을 구현하였다.
제안 기법의 성능 분석을 위하여 단말기로부터 신호를 수신한 모든 AP들 중에서 4개의 기준 AP를 선택한 후 이를 기반으로 2개의 삼각형을 만들어 단말기의 위치를 예측하는 제안기법(PS_4AP)과 4개의 기준 AP에 대하여 LSE 기법을 적용하는 기법(LSE_4AP)에 대한성능 비교뿐만 아니라, 단말기로부터 신호를 수신한 모든 AP(본 실험에서는 8개의 AP)에 대하여 가장 높은 RSS 값을 가지는 AP를 중심으로 이웃 AP들과 6개의 삼각형을 만들어 단말기의 위치를 예측하는 기법(PS_ 8AP)과 모든 AP에 대하여 LSE 기법을 적용하는 기법 (LSE_8AP)에 대한 비교 또한 수행하였다. 예를 들어, 그림 1.
제안기법에서는 단말기로부터 가장 큰 RSS 값을 측정한 4 개의 AP를 기준 AP로 선정하고 선정된 기준 AP들로구성된 2개의 삼각형에 대하여 단말기의 위치 예측 기준점을 계산한다. 이후 제안기법은 계산된 2개의 위치예측 기준점과 가장 큰 RSS 값을 가지는 하나의 기준 AP를 사용하여 단말기의 위치를 최종적으로 예측한다.
제안하는 실내 위치 예측 시스템은 위치 서버와 AP 들로 구성된다. 위치 서버는 위치 기반 시스템 내의 모든 AP들에 대한 위치 정보를 알고 있다고 가정한다.

대상 데이터

각 AP는 이웃 AP들에 대하여 측정한 RSS 측정값과 지리적인 거리와의 관계를 함수로 유지한다. 단말기로부터 신호를 수신한 AP 들 중에서 가장 큰 RSS 측정값을 가지는 AP를 기준 AP로 선정한다. 기준 AP가 유지하고 있는 관계 함수를이용하여 기준 AP를 제외한 다른 AP들과 단말기 사이의 거리를 예측한다.
실내 측위 시스템을 구현하였다. 시스템에 사용된 AP와 단말기는 CC₂₄20 RF 칩을 장착한 모트 (mote) 모듈⑼에 구현되었으며 IEEE 802.15.4 표준을 따라 상호 통신한다. AP와 단말기는 정기적으로 1초마다 비콘 메시지와 헬로우 메시지를 각기 전송한다.
AP와 단말기는 정기적으로 1초마다 비콘 메시지와 헬로우 메시지를 각기 전송한다. 실험환경은 그림 1과 같이 학교 건물 내 약 50m2 면적 실험실에서 8개의 AP를 지상에서 Im 높이에 배치하였으며 모든 AP들은 서로의 전송 범위 내에 있다. 단말기는 그림에서와 같이 4개의 서로 다른 지점에 위치시켜가면서 성능을 실험하였다.

이론/모형

다음으로 단말기로부터의 신호에대하여 측정된 RSS 값 중에서 두 번째로 가장 큰 측정값을 가지는 AP가 유지하는 관계 함수를 사용하여 가장 큰 RSS 측정값을 가지는 기준 AP와 단말기 사이의거리를 예측한다. 마지막으로 예측된 거리와 AP들의 위치 정보를 기반으로 LSE(Least Square Error) 기법을적용하여 단말기의 위치를 예측한다.

성능/효과

위치 예측정확도 평가를 위하여 50%의 예측 오류를 기준으로 75% 신뢰구간을 에러 바(error bar)로 나타내었다. 4가지 서로 다른 단말기의 위치에 대하여 본 논문에서 제안한 PS_4AP 방식은 나머지 네 가지 방식(LSE_4AP, PS_8AP, LSE_8AP, PSS)에 비하여 약 57%, 60%, 72%, 그리고 67% 감소된 예측 오류를 보였다. 먼저 PS_4AP와 LSE-4AP 방식을 비교해보면 PS_4AP 방식은 2개의 삼각형 각각에 대하여 단말기의 위치 예측 기준점을 계산하고 이를 사용하여 단말기의 최종 위치를예측하기 때문에 단순히 4개의 AP로 구성된 다각형 내에서 단말기의 위치를 예측하는 기법(LSE-4AP)에 비하여 더 나은 성능을 보였다.
PS 방식이 LSE나 PSS에 비하여 LOS 환경에서 평균 36%와 39%, AP가 벽에 의하여 분리된 환경에서는 평균 37%와 33% 더 나은 성능을 보였다.
Turgut et al.[3] 또한 다수의 AP 사용보다는높은 품질의 RSS 값, 즉 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 소수의 AP 만을 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 래터레이션 기법의 또 다른 특징은 단말기로부터신호를 수신한 AP들 중 단말기의 위치 예측을 위해 사용되는 AP들, 즉 기준 AP들(reference APs)로 구성된다각형의 내부에 단말기가 존재하는 경우 그렇지 않을때보다 위치 예측 오차를 줄일 수 있다는 것이다.
이러한 환경은 단말기와 가장 가깝게 위치한 AP들이 낮은 RSS 측정값을 가지게 됨으로써 위치 예측에서 배제되었을 때의 성능을 측정하기 위한 것이다. 각 예측 기법별 성능은 그림 2 실험에서와 마찬가지로 PS_4AP 방식이 나머지 네 가지 방식에 비하여 평균 47%, 50%, 6泌们 58%의 예측 오류 감소를 보였다.
먼저 PS_4AP와 LSE-4AP 방식을 비교해보면 PS_4AP 방식은 2개의 삼각형 각각에 대하여 단말기의 위치 예측 기준점을 계산하고 이를 사용하여 단말기의 최종 위치를예측하기 때문에 단순히 4개의 AP로 구성된 다각형 내에서 단말기의 위치를 예측하는 기법(LSE-4AP)에 비하여 더 나은 성능을 보였다. 또한 각 기준 AP의 경로 손실 모델을 사용하여 단말기와 AP 사이의 거리를 예측하는 PS기법(PS_4AR PS_8AP)이 하나의 기준 AP의 경로 손실 모델을 사용하는 PSS 기법에 비하여 보다 57% 와 23% 더 향상된 측위 정확도를 보였다. 위치 예측을위하여 4개의 기준 AP를 사용하는 경우와 8개의 기준 AP를 사용하는 경우를 비교해보면 PS_4AP 방법이 PS_8AP 방법에 비하여 약 60% 향상된 예측 오류를 보였으며 LSE_4AP 방법이 LSE_8AP 방법에 비하여 약 35% 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 제안기법의 성능평가를 위하여 학교건물 내 실험실에 실내 위치 측위 시스템을 구현하였다. 또한 다양한 실험환경에서의 예측 오류 측정을 통하여제안 기법이 기존 기법들에 비하여 약 45%의 예측 오류를 감소시킬 수 있음을 보였다.
4가지 서로 다른 단말기의 위치에 대하여 본 논문에서 제안한 PS_4AP 방식은 나머지 네 가지 방식(LSE_4AP, PS_8AP, LSE_8AP, PSS)에 비하여 약 57%, 60%, 72%, 그리고 67% 감소된 예측 오류를 보였다. 먼저 PS_4AP와 LSE-4AP 방식을 비교해보면 PS_4AP 방식은 2개의 삼각형 각각에 대하여 단말기의 위치 예측 기준점을 계산하고 이를 사용하여 단말기의 최종 위치를예측하기 때문에 단순히 4개의 AP로 구성된 다각형 내에서 단말기의 위치를 예측하는 기법(LSE-4AP)에 비하여 더 나은 성능을 보였다. 또한 각 기준 AP의 경로 손실 모델을 사용하여 단말기와 AP 사이의 거리를 예측하는 PS기법(PS_4AR PS_8AP)이 하나의 기준 AP의 경로 손실 모델을 사용하는 PSS 기법에 비하여 보다 57% 와 23% 더 향상된 측위 정확도를 보였다.
Chandrasekaran et 은 위치 예측 정확도를향상시키기 위하여 다수의 AP를 사용하는 기존 래터레이션 기반 기법들에 대한 성능을 측정하였다. 실험 결과는 처음에는 기준 AP 개수가 증가함에 따라 성능이 향상되지만 AP의 개수가 일정 수준 이상을 넘어서면 오히려 성능이 급감하는 것을 보인다. 이는 다수의 AP가 사용될수록 낮은 품질의 RSS, 즉 경로손실 모델에 부합되지 않는 RSS가 거리 예측에 사용되기 때문이다.
또한 각 기준 AP의 경로 손실 모델을 사용하여 단말기와 AP 사이의 거리를 예측하는 PS기법(PS_4AR PS_8AP)이 하나의 기준 AP의 경로 손실 모델을 사용하는 PSS 기법에 비하여 보다 57% 와 23% 더 향상된 측위 정확도를 보였다. 위치 예측을위하여 4개의 기준 AP를 사용하는 경우와 8개의 기준 AP를 사용하는 경우를 비교해보면 PS_4AP 방법이 PS_8AP 방법에 비하여 약 60% 향상된 예측 오류를 보였으며 LSE_4AP 방법이 LSE_8AP 방법에 비하여 약 35% 향상된 성능을 보였다. 이는 다수의 AP가 위치 예측에 사용될수록 경로손실 모델에 부합하지 않는 낮은품질의 RSS 측정값이 사용되어 오히려 예측 오류가 증가할 수 있다는 실험결과와 일치되는 결과이다.

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