[논문]벡터 예측 알고리즘과 칼만 필터를 이용한 다변측량법 개선

김정하; 주양익; 이성근; 박상국; 서동환

doi:10.6109/jkiice.2012.16.12.2792

벡터 예측 알고리즘과 칼만 필터를 이용한 다변측량법 개선
Improvement of Multilateration using Vector Prediction Algorithm and Kalman Filter 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.16 no.12, 2012년, pp.2792 - 2799

김정하 (한국해양대학교 전기전자공학과 대학원) , 주양익 (한국해양대학교 전기전자공학부) , 이성근 (한국해양대학교 전기전자공학부) , 박상국 (위덕대학교 컴퓨터공학과) , 서동환 (한국해양대학교 전기전자공학부)

초록
AI-Helper

3개 혹은 그 이상의 고정노드로 구성된 다변측량법은 실내의 실시간 위치 인식 시스템 분야에서 현재 널리 사용되고 있다. 하지만 이 고정노드 중 일부가 장애물 및 고정노드의 불안정에 따라 통신도달성이 결여된 상황에서는 효율적 위치 정보를 획득하기가 어렵다. 이러한 환경에서 위치측정 결여 및 변동을 개선하기위하여 본 논문에서는 TOF(Time of Flight)기반으로 이동노드의 변위 추정을 위한 벡터예측알고리즘과 효율적인 거리평균을 위한 칼만필터를 이용하여 기존의 다변측량법에서 발생하는 내재적 위치측정오차를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 보행자가 이동노드와 함께 이동하고 임의의 고정노드로부터 거리측정이 실패하더라도, 현재 및 이전 거리측정 값을 이용하는 제안한 알고리즘은 이동노드와 거리측정에 실패한 고정노드 사이의 거리를 예측할 수 있다. 실험결과 기존의 방법 대비 위치추정 성능과 효율이 향상됨을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Multilateration that consists of three or more fixed nodes has been widely used in the field of indoor real time location system(RTLS). However, when one or two among fixed nodes are partially out of communication reachability due to obstruction and unstable node, it is difficult to obtain an efficient location information. In order to improve the challenges of poor ranging measurements and fluctuations in these environment, this paper presents, based on TOF(Time of Flight), a new algorithm which can reduce the inherent ranging measurements errors in the conventional multilateration using a vector prediction algorithm for the displacement estimation of mobile node and Kalman filter for an efficient distance average. Even if a person moves with mobile node and then it fails ranging measurement from some of fixed nodes, the proposed algorithm using a present and previous measurement value can predict the distance between mobile node and fixed node which fails ranging measurement. The experimental results are shown that the proposed system improves the localization accuracy and efficiency compared with conventional method, respectively.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 논문은 통신도달성이 결여되어 위치추정이 어려운 상황에서 이동노드와 고정노드 사이의 거리 값을 예측하여 위치추정을 가능하게 하는 시스템을 제안한다. 본 연구의 알고리즘은 현재 및 이전의 거리측정 데이터를 이용하여 이동노드의 변위를 나타내는 벡터를 구하고, 이 벡터를 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 거리를 예측할 수 있음에 따라 위치의 정확도와 단위 시간당 위치추정 효율을 개선한다.
본 논문에서는 무선통신이 원활하지 않은 실내의 실시간 위치추정 시스템에서 벡터예측 및 칼만필터를 이용하여 다변측량법 성능을 향상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실험한 결과 위치추정 성능이 53%, 단위 시간당 위치추정 효율이 16% 향상되었고, CSS의 내재 된 오차로 인해 분산되어 나타나는 이동노드의 좌표를 밀집된 형태로 개선하여 실내에서 안정적인 위치추정이 가능함을 입증하였다.

제안 방법

이동노드는 각 고정노드로부터 CSS기반 SDS-TWR을 통하여 거리측정값을 획득하고 RS-232통신을 사용하여 컴퓨터로 송신한다. 모니터링을 위하여 제작된 윈도우기반 응용 프로그램은 이동노드로부터 거리측정값을 수신하고, 평균 필터, 제안한 알고리즘 및 칼만 필터를 수행하여 이동노드의 좌표를 구하고 이를 이미지 및 텍스트를 통하여 모니터에 출력하도록 하였다.
따라서 본 논문은 통신도달성이 결여되어 위치추정이 어려운 상황에서 이동노드와 고정노드 사이의 거리 값을 예측하여 위치추정을 가능하게 하는 시스템을 제안한다. 본 연구의 알고리즘은 현재 및 이전의 거리측정 데이터를 이용하여 이동노드의 변위를 나타내는 벡터를 구하고, 이 벡터를 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 거리를 예측할 수 있음에 따라 위치의 정확도와 단위 시간당 위치추정 효율을 개선한다. 통신도달성이 결여된 실험 환경을 구현하기 위하여 4개의 고정노드 중 1개의 고정노드를 강제로 차단한 상태에서 실험을 진행하였고, 기존의 다변측량법과 제안한 알고리즘이 적용된 다변측량법을 비교 및 분석하여 그 성능을 입증하였다.
특히, 무선 통신 기술을 활용하여 실·내외에서 정밀한 위치추정이 가능한 RTLS는 적용할 수 있는 분야가 다양함에 따라 중요한 연구로 주목 받고 있다. 위치추정을 목적으로 특화된 802.15.4a 무선통신 규격을 사용하여 RTLS를 가능하게 하는 통신기술의 종류는 CSS(Chirp Spread Spectrum)와 UWB(Ultra WideBand)가 있고, 이 기술은 전파 도달 시간으로부터 거리를 측정하는 TOF기반의 SDS-TWR(Symmetrical Double Sided Two Way Ranging)을 통해 노드 간 거리측정값을 제공한다. CSS의 내재 된 거리측정 오차는 노드간 거리에 관계없이 약 3m이하이고, UWB는 수 cm단위로 거리측정이 가능하다[3].
그림 6은 x축으로 7m, y축으로 8m의 실내 환경(강의실)에서 고정노드 및 이동노드가 설치된 좌표를 나타낸다. 통신 도달성이 결여된 상황을 만들기 위해 4번 고정노드의 전원을 강제로 차단하였고 고정노드는 지면에서 약 1m 높이의 벽면에 설치되었으며 이동노드는 x축으로 1.75m, y축으로 2m 간격으로 Number 1에서 Number 9까지의 위치에 고정된 상태에서 실험이 진행되었다.

대상 데이터

제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 확인하기 위한 실험은 배터리를 내장한 휴대용 이동노드 1개, 고정노드 4개와 모니터링 컴퓨터를 사용하여 진행되었다. 그림 6은 x축으로 7m, y축으로 8m의 실내 환경(강의실)에서 고정노드 및 이동노드가 설치된 좌표를 나타낸다.

데이터처리

본 연구의 알고리즘은 현재 및 이전의 거리측정 데이터를 이용하여 이동노드의 변위를 나타내는 벡터를 구하고, 이 벡터를 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 거리를 예측할 수 있음에 따라 위치의 정확도와 단위 시간당 위치추정 효율을 개선한다. 통신도달성이 결여된 실험 환경을 구현하기 위하여 4개의 고정노드 중 1개의 고정노드를 강제로 차단한 상태에서 실험을 진행하였고, 기존의 다변측량법과 제안한 알고리즘이 적용된 다변측량법을 비교 및 분석하여 그 성능을 입증하였다. 또한 CSS의 내재 된 거리측정 오차로 인하여 분산되어 나타나는 이동노드의 좌표에 칼만필터를 적용하여 효율적 평균값을 취함으로써 이동노드의 좌표를 밀집시켜서 안정된 실내 RTLS의 구현이 가능함을 확인하였다.

성능/효과

그림8은 단위시간당 위치추정효율을 나타내고 점선은 기존의 다변측량법 위치추정에서 필요한 3개 이상의 고정노드로부터 거리측정에 성공한 횟수의 비율이고, 실선은 제안한 알고리즘에서 필요한 2개 이상의 고정노드로부터 거리측정에 성공한 횟수의 비율이다. x축은 이동노드의 위치를 나타내는 Number를, y축은 기존 다변 측량법 대비 제안한 알고리즘 적용 후의 비율을 나타내고, 거리측정 성공비율이 평균 16% 향상되었다.
기존 다변측량법은 3개 이상의 고정노드로부터 거리측정값을 획득하지 못한다면 이동노드의 위치추정이 어렵지만, 제안한 알고리즘을 적용하여 2개 이상의 고정노드로부터 거리측정값을 획득한다면 제안한 벡터예측 알고리즘을 통하여 이동노드의 위치를 파악할 수 있기 때문에 거리측정 효율성이 향상된다.
위치추정의 성능 결과는 그림 7과 같고 여기에서 x축은 그림 6에서 이동노드의 위치를 나타내는 Number를, y축은 기존의 다변측량법 대비 제안한 알고리즘의 오차를 미터단위로 표현한다. 기존 다변측량법의 평균오차는 1.14m이고, 제안한 알고리즘 적용 후 평균오차는 0.53m로, 약 0.61m의 오차가 개선되었다. 특히 그림 6의 Number 2, Number 3, Number 5, Number 6에서 오차가 크게 개선된 것을 확인할 수 있으며, 거리측정에 실패한 4번 고정노드의 영향을 가장 크게 받는 대각선상에 위치한 Number 3과 Number 5의 오차가 효과적으로 개선되는 것을 알 수 있다.
특히 그림 6의 Number 2, Number 3, Number 5, Number 6에서 오차가 크게 개선된 것을 확인할 수 있으며, 거리측정에 실패한 4번 고정노드의 영향을 가장 크게 받는 대각선상에 위치한 Number 3과 Number 5의 오차가 효과적으로 개선되는 것을 알 수 있다. 또한 CSS는 클럭 드리프트, 클럭 오프셋으로 인하여 노드간 거리가 가까울수록 거리측정의 오차가 커짐에 따라 이동노드와 고정노드가 가까운 거리인 변두리에 위치하였을 때 상대적으로 오차가 커지기 때문에 2번, 6번 위치의 오차가 감소되는 것을 확인할 수 있다.
통신도달성이 결여된 실험 환경을 구현하기 위하여 4개의 고정노드 중 1개의 고정노드를 강제로 차단한 상태에서 실험을 진행하였고, 기존의 다변측량법과 제안한 알고리즘이 적용된 다변측량법을 비교 및 분석하여 그 성능을 입증하였다. 또한 CSS의 내재 된 거리측정 오차로 인하여 분산되어 나타나는 이동노드의 좌표에 칼만필터를 적용하여 효율적 평균값을 취함으로써 이동노드의 좌표를 밀집시켜서 안정된 실내 RTLS의 구현이 가능함을 확인하였다.
제안한 알고리즘을 실험한 결과 위치추정 성능이 53%, 단위 시간당 위치추정 효율이 16% 향상되었고, CSS의 내재 된 오차로 인해 분산되어 나타나는 이동노드의 좌표를 밀집된 형태로 개선하여 실내에서 안정적인 위치추정이 가능함을 입증하였다. 또한, 위치추정 실패 횟수를 감소시키므로 기존 방법 대비 적은 위치추정 횟수로 같은 효율을 낼 수 있음에 따라 각 노드에서 낭비되는 에너지를 절약할 수 있을 뿐만 아니라 제안한 시스템을 다변측량법을 이용하여 위치추정이 가능한 UWB, Wifi 및 bluetooth 등의 다양한 무선통신에 적용할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서 제안한 알고리즘은 장애물로 인하여 임의의 고정노드로부터 거리측정을 실패하였을 경우 그림 4와 같은 순서도에 따라 다변측량법의 성능을 개선할 수 있다. 이는 이동노드의 통신거리 범위 내에 존재하는 각 고정 노드로부터 거리측정값을 획득한 상태에서 시작되고, 이것은 첫 번째 위치추정에서 거리측정을 실패할 경우 미리 저장되었던 데이터가 이전 값으로 활용되기 위함이다.
본 논문에서는 무선통신이 원활하지 않은 실내의 실시간 위치추정 시스템에서 벡터예측 및 칼만필터를 이용하여 다변측량법 성능을 향상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실험한 결과 위치추정 성능이 53%, 단위 시간당 위치추정 효율이 16% 향상되었고, CSS의 내재 된 오차로 인해 분산되어 나타나는 이동노드의 좌표를 밀집된 형태로 개선하여 실내에서 안정적인 위치추정이 가능함을 입증하였다. 또한, 위치추정 실패 횟수를 감소시키므로 기존 방법 대비 적은 위치추정 횟수로 같은 효율을 낼 수 있음에 따라 각 노드에서 낭비되는 에너지를 절약할 수 있을 뿐만 아니라 제안한 시스템을 다변측량법을 이용하여 위치추정이 가능한 UWB, Wifi 및 bluetooth 등의 다양한 무선통신에 적용할 수 있는 장점을 가진다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RTLS를 가능하게 하는 CCS의 내재 된 거리측정 오차는 얼마인가?	4a 무선통신 규격을 사용하여 RTLS를 가능하게 하는 통신기술의 종류는 CSS(Chirp Spread Spectrum)와 UWB(Ultra WideBand)가 있고, 이 기술은 전파 도달 시간으로부터 거리를 측정하는 TOF기반의 SDS-TWR(Symmetrical Double Sided Two Way Ranging)을 통해 노드 간 거리측정값을 제공한다. CSS의 내재 된 거리측정 오차는 노드간 거리에 관계없이 약 3m이하이고, UWB는 수 cm단위로 거리측정이 가능하다[3]. 한편, 이 기술들을 응용할 수 있는 칩셋을 판매하는 제조사가 부족하여 가격이 비싼 편이며 UWB기술은 매우 높은 가격으로 인해 일반적인 환경에 적용되기가 쉽지 않고 군사용으로 사용되는 사례가 대부분이다.
	다변측량법은 어떤 분야에서 널리 사용되고 있는가?	3개 혹은 그 이상의 고정노드로 구성된 다변측량법은 실내의 실시간 위치 인식 시스템 분야에서 현재 널리 사용되고 있다. 하지만 이 고정노드 중 일부가 장애물 및 고정노드의 불안정에 따라 통신도달성이 결여된 상황에서는 효율적 위치 정보를 획득하기가 어렵다.
	유비쿼터스 센서 네트워크기술의 장점은 무엇인가?	정보기술의 눈부신 발전에 따라 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks, USN)기술은 모바일, 물류재고관리 및 관광 등에 접목되어 관찰 및 데이터 수집을 용이하게 하고 인간의 삶을 더욱 편리하게 한다[1,2]. 특히, 무선 통신 기술을 활용하여 실·내외에서 정밀한 위치추정이 가능한 RTLS는 적용할 수 있는 분야가 다양함에 따라 중요한 연구로 주목 받고 있다.

참고문헌 (7)

최혁준, 최문성, "RFID/USN 활용을 통한 물류 경쟁력 제고 방안," e-비즈니스연구, 제11권, 제2호, pp.419-438, 2010.
김현정, "유비쿼터스 관광 정보서비스 구축 현황 및 사례 분석," 한국콘텐츠학회논문지, 제10권, 제1호, pp.407-416, 2010.

원문보기 상세보기
박영진, 이순우, 강지명, 강문경, 김관호, "임펄스 UWB 기술 기반 실시간 위치인식 시스템 응용기술," 한국통신학회지, 제28권, 제7호, pp.37-43, 2011.
권성기, 이동명, "균등거리비율의 측위좌표 값을 이용한 무선측위 오차 보정 알고리즘의 설계 및 구현," 한국통신학회논문지, 제35권, 제9호, pp.852-858, 2010.
C.Rohrig and M.Muller, Localization of sensor nodes in a wireless sensor network using the nanoLOC TRX transceiver, in Proc. IEEE 69th Vehicular Technology Conf. VTC Spring 2009, 2009, pp.1-5.
국중진, 임승옥, 홍지만, "정밀한 위치인식 시스템을 위한 차등적 위치 계산 알고리즘," 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집, 제35권, 제2호, pp.196-199, 2008.
김성필, "MATLAB 활용 칼만필터의 이해," 도서출판 아진, pp.39-69, 2012.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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