본 논문은 실내에 구축된 무선센서네트워크 데이터를 효과적으로 가시화하기 위해 증강현실을 통한 WSN모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 구현하기 위해서는 무선센서네트워크, 실내위치측위, 위치기반 증강현실 기술의 연동이 필요하다. 이를 위해 먼저, 실내에 무선센서네트워크 환경을 구성하고 웹서버를 구축한 후, 안드로이드폰을 이용하여 서버 DB에서 데이터를 획득한다. 다음으로 사용자의 (x, y) 좌표를 측위하기 위해 실내에 설치된 AP중에서 신호세기가 가장 강한 3곳의 RSSI를 수집하여 삼각측량법을 통해 좌표를 얻는다. 그리고 칼만필터를 통해 위치를 보정하였다. 마지막으로, 칼만 필터를 통해 보정된 (x, y) 좌표를 Mixare에서 사용하는 GPS 신호의 위도와 경도에 대입하고, 현재 사용자의 위치와 서버 DB에 저장되어 있는 무선센서들의 위치를 획득하였다. 그 후, 안드로이드폰을 사용하여 현실세계의 영상과 무선센서의 위치 및 데이터를 정합하여 증강현실을 구현하였다.
본 논문은 실내에 구축된 무선센서네트워크 데이터를 효과적으로 가시화하기 위해 증강현실을 통한 WSN 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 구현하기 위해서는 무선센서네트워크, 실내위치측위, 위치기반 증강현실 기술의 연동이 필요하다. 이를 위해 먼저, 실내에 무선센서네트워크 환경을 구성하고 웹서버를 구축한 후, 안드로이드폰을 이용하여 서버 DB에서 데이터를 획득한다. 다음으로 사용자의 (x, y) 좌표를 측위하기 위해 실내에 설치된 AP중에서 신호세기가 가장 강한 3곳의 RSSI를 수집하여 삼각측량법을 통해 좌표를 얻는다. 그리고 칼만필터를 통해 위치를 보정하였다. 마지막으로, 칼만 필터를 통해 보정된 (x, y) 좌표를 Mixare에서 사용하는 GPS 신호의 위도와 경도에 대입하고, 현재 사용자의 위치와 서버 DB에 저장되어 있는 무선센서들의 위치를 획득하였다. 그 후, 안드로이드폰을 사용하여 현실세계의 영상과 무선센서의 위치 및 데이터를 정합하여 증강현실을 구현하였다.
We proposed the WSN monitoring system applied the augmented reality to visualize effectively an indoor WSN. To implement system, we used wireless sensor network, indoor location determination, location-based augmented reality technology. First, we composed the wireless sensor networks indoors and im...
We proposed the WSN monitoring system applied the augmented reality to visualize effectively an indoor WSN. To implement system, we used wireless sensor network, indoor location determination, location-based augmented reality technology. First, we composed the wireless sensor networks indoors and implement web server and then get data from server DB using Android phones. Then, we obtained the (x, y) coordinates using the triangulation method from RSSI of three point of the strongest signal strength of the AP's. Also, we adjusted coordinates using the Kalman filter. Finally, we inserted the adjusted coordinates to the latitude and the longitude of the Mixare that use the GPS signal, and we got location of user and wireless sensor in the server DB. After that, we implemented augmented reality system using the android phone and wireless sensor location and data and real life image.
We proposed the WSN monitoring system applied the augmented reality to visualize effectively an indoor WSN. To implement system, we used wireless sensor network, indoor location determination, location-based augmented reality technology. First, we composed the wireless sensor networks indoors and implement web server and then get data from server DB using Android phones. Then, we obtained the (x, y) coordinates using the triangulation method from RSSI of three point of the strongest signal strength of the AP's. Also, we adjusted coordinates using the Kalman filter. Finally, we inserted the adjusted coordinates to the latitude and the longitude of the Mixare that use the GPS signal, and we got location of user and wireless sensor in the server DB. After that, we implemented augmented reality system using the android phone and wireless sensor location and data and real life image.
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문제 정의
후)불가능하거나">불가능 하거나 부착된 마커마다 카메라를 통해 인식을 시켜야 하는 등의 단점이 도출되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 마커기반 증강현실의 이러한 단점을 보완하고자 위치기반 증강현실을 사용하였다.
본 논문에서는 실내에 구축된 무선센서네트워크를 효과적으로 가시화하기 위해 무선센서네트워크, 실내위치측위, 위치기반 증강현실을 연동하여, 증강현실을 통한 WSN 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 최근 2000년대 중반 이후 스마트폰의 등장 및 활성화됨에 따라서 주목받고 있는 기술 중 하나인 증강현실을 사용하여 무선센서네트워크에서 수집된 데이터를 가시화 한다. 가상현실(VR : Virtual Reality) 기술이
위치기반 방식(Geolocation-based)은 GPS의 위도, 경도, 고도값과 자이로스코프, 전자나침반을 이용하여 현재의 위치와 화면에 어떤 실사 정보가 나타나고 있는지 파악하는 방식이다. 즉, 어느 위치에서(GPS), 어느 방향으로(나침반), 어느 각도로(자이로스코프) 어떤 대상을(카메라 렌즈의 초점 거리를 바탕으로 계산) 가리키고 있는지 확인하는 것이다.
제안 방법
그림 11에서 표시된 3개의 점은 실내위치측위에서 사용될 AP의 위치이다. 3개의 AP에서 발신되는 RSSI를 사용하여 삼각측량을 통해 실내위치측위를 하는 것이다. 각각의 AP의 위치는 평면도의 실제 축척을
후)무선센서 네트워크(WSN)를">무선센서네트워크(WSN)를 구축하였다. Cygwin을 통해 각각의 무선센서에 TinyOS를 설치하여 싱크노드와 노드로 구분하였다. TinyOS란
하지만 위치기반 증강현실은 GPS를 이용하기 때문에 실내에서 사용이 불가능하다. 그래서 AP의 RSSI를 이용하는 실내위치측위를 통해 생성된 좌표를 위치기반 증강현실에 대입하여 실내에서 증강현실을 구현함으로써 무선센서네트워크 데이터를 가시화 하였다.
현재 위치의 위도와 경도를 받기 위해서는 GPS(Global Positioning System)신호를 수신해야 하지만 실내에서는 신호를 수신할 수 없거나 수신하더라도 오차의 범위가 커지기 때문에 실내에서는 증강현실을 사용할 수가 없다. 그래서 GPS 신호 대신 실내에 설치되어 있는 AP(Access Point)를 이용하여 실내위치측위를 한다. 실내위치측위를 통해 생성된 현재위치 (x, y) 좌표를 위도와 경도에 대입할 수 있고 실내에 설치된 증강할 객체의 위도와 경도 또한 실내위치측위를 통해 생성된 (x, y) 좌표로 대입하여 증강현실을 구현할 수 있다.
후)위치측위시오차가">위치측위시 오차가 생긴다. 그래서 Kalman Filter를 사용하여 위치를 보정하고, 보정된 위치 좌표값을 Mixare(위치기반 증강현실 플랫폼)에서 사용하는 위도와 경도에 대입하여 증강현실을 구현하는 방법을 연구 하였다.
후)웹서버">웹 서버 DB에 저장한다. 그리고 실내에 설치된 AP의 RSSI를 이용하여 실내위치측위를 통해 생성된 좌표를 Mixare 증강현실 플랫폼에서 사용하는 GPS 신호의 위도와 경도에 대입하여 증강현실로 구현한다. 실내위치측위를 통해 생성된 좌표를 기준으로 실내에 설치된 무선센서들을 안드로이드폰의 화면에 증강하여 보여준다.
후)측위하는">측위 하는 방법을 구현하였다. 그리고 실내위치측위를 함에 있어서 노이즈로 인한 위치 인식의 불확실성을 줄이기 위해 칼만필터를 사용하여 위치를 보정하였다. 마지막으로 GPS 신호의 위도와 경도를 사용하여 증강현실을 구현하는 Mixare 증강현실 플랫폼을 실내에서도 사용하기 위해 실내위치측위를 통해 생성된 현재위치 (x, y) 좌표를 위도와 경도에 대입하여 실내에 설치된 무선센서를 마커로 증강하여 증강현실을 통해
후)하는 데">하는데 있어서 무선센서의 위치를 정확하게 파악하지 못하는 문제점을 위치기반 증강현실을 활용하여 해결하였다. 기존에 사용하는 안드로이드기반 스마트폰을 이용하여 사용자의 접근성을 높였고 증강현실을 도입하여 수집된 데이터를 가시화 하였다. 향후 이러한 가시화 시스템에 데이터를 가공하여 예측하는
그리고 실내위치측위를 함에 있어서 노이즈로 인한 위치 인식의 불확실성을 줄이기 위해 칼만필터를 사용하여 위치를 보정하였다. 마지막으로 GPS 신호의 위도와 경도를 사용하여 증강현실을 구현하는 Mixare 증강현실 플랫폼을 실내에서도 사용하기 위해 실내위치측위를 통해 생성된 현재위치 (x, y) 좌표를 위도와 경도에 대입하여 실내에 설치된 무선센서를 마커로 증강하여 증강현실을 통해 무선센서네트워크의 데이터를 가시화 하였다.
후)무선센서 네트워크에서">무선센서네트워크에서 수신된 데이터를 증강현실을 이용하여 시각화 한다. 그림 1은 무선센서가 설치된 장소에 마커를 설치하여 사용자가 단말기로 마커를 인식하였을 경우 해당 위치에 있는 무선센서에서 수신된 데이터를 증강현실을 통해
본 논문에서는 Q = 1.0/100000.0, R = 0.0001 로 값을 설정하고 AP에서 발신되는 RSSI를 삼각측량법에 적용한 후 생성된 (x, y) 좌표를 칼만필터에 9번 적재하여 노이즈가 제거된 (x, y) 좌표를 사용하였다.
본 논문에서는 무선센서네트워크를 사용하는 기존의 산업 분야에서 주로 사용되던 2차원 센서 네트워크 시각화 기술과 카메라 등을 사용한 모니터링에서 발생하던 사각지역이나 사용자가 무선센서네트워크를 유지 및 보수를 하는데 있어서 무선센서의 위치를 정확하게 파악하지 못하는 문제점을 위치기반 증강현실을 활용하여 해결하였다. 기존에 사용하는
본 논문에서는 실내에 설치된 무선센서에서 수집된 정보를 보다 직관적으로 사용자에게 제공하기 위해 위치측위기술 중 하나인 삼각측량법을 이용하고, 삼각측량법을 사용하기 위해 WLAN의 신호세기를 이용하여 실내위치를 측위한다. 하지만 신호세기에는 노이즈가 포함되어 있기 때문에
본 논문은 실내에 설치된 무선센서네트워크 데이터를 가시화하기 위해 위치기반 증강현실을 사용한다. 하지만 위치기반 증강현실은 GPS를 이용하기 때문에 실내에서 사용이 불가능하다.
후)동작 과정을">동작과정을 보여주는 것이다[6]. 사용자의 현재 위치는 GPS 신호를 수신하여 위도와 경도, 고도를 계산하고, 나침반과 자이로스코프를 통해 방향과 각도를 보정하고 DB에 저장되어 있는 물체의 GPS 좌표를 검색하여 증강현실로 보여준다.
시스템 구현을 위해 실내에 무선센서네트워크 환경을 구성하고 웹서버를 구축한 후 안드로이드폰을 이용하여 서버 DB에 접근하도록 하였고 실내에 설치된 AP를 이용하여 실내위치측위를 통하여 실내에서의 현재 위치를 실시간으로 측위 하는 방법을 구현하였다. 그리고 실내위치측위를 함에 있어서 노이즈로 인한 위치 인식의 불확실성을 줄이기 위해 칼만필터를 사용하여 위치를 보정하였다.
실내에서 위치기반 증강현실을 도입하기 위해 본 논문에서는 Mixare 증강현실 플랫폼을 사용하였다. Mixare는 장소의 위도와 경도를 입력받아 안드로이드폰의 카메라로 비추면, 카메라의 화면에 해당 건물의 위치에 마커(Marker)를 표시하는 기능을 주로 삼고 있는 엔진이다.
후)실내위치 측위를">실내위치측위를 하기 위해 안드로이드기반 휴대폰을 이용하여 Wireless AP에서 발신되는 RSSI를 이용하여 위치측위를 한다.
안드로이드폰을 통해 싱크노드가 연결되어 있는 컴퓨터의 DB에 접근하기 위해서는 서버로 구축하여야 한다. 싱크노드가 연결된 컴퓨터를 서버로 구축하기 위해 APM setup(Apache+PHP+Mysql)프로그램을 통해 웹서버를 구현하였다.
우선 AP에서 발신되는 RSSI 신호를 수신한 후, 각 AP의 Mac주소를 서버 DB에 저장된 AP Mac주소와 비교를 한다. 만약 수신되는 각 AP의 Mac 주소가 같다면 RSSI가 가장 강한 3곳에서 수신된 신호를 Friis의 공식에 대입하여 거리로 환산한다.
삼각측량법를 통하여 생성된 (x, y) 좌표는 RSSI의 노이즈까지 포함되어 있기 때문에 측정한 위치에 정지하고 있어도 (x, y) 좌표값의 변화폭이 크다. 이러한 노이즈를 감소시키기 위한 방법으로는 여러 가지 방법이 존재 하지만 가중치 평균을 통한 필터링과 Kalman Filter를 통한 필터링을 비교하여 보다 노이즈에 강건한 필터인 Kalman Filter를 선택하였다.
증강현실을 통한 WSN 모니터링 시스템을 구현하기 위해 Zigbee 프로토콜을 사용하는 무선센서를 이용한 무선센서네트워크(WSN)를 구축하였다.
대상 데이터
각 AP의 Mac주소는 안드로이드폰을 이용하여 직접 수신해서 서버DB에 저장하고, 각 AP의 (x, y) 좌표는 건물의 설계도면의 축척을 이용하여 얻어진 (x, y) 좌표를 서버DB에 저장한다. 본 논문에서는 AP를 이용한 실내위치측위를 하기 위해 목포대학교 대외협력관 4층 복도에서 실험을 하였다.
후속연구
실내와 실외의 경계 없이 모두 GPS 좌표값을 가지도록 하여 실내외 연속 위치측위가 이루어지면, 기존의 네비게이션 및 GPS 신호를 이용하는 모든 기기들을 실내에서도 사용가능하기 때문에 범용성이 매우 높아질 것이다. 그리고 삼각측량법만을 사용하여 실내위치측위를 할 경우 RSSI 신호가 닿지 않는 음영지역 및 사각지역에서의 위치를 측위하기 위해서는 핑거프린팅을 이용한 위치측위 방법을 연동하는 하이브리드 실내위치측위 방식에 대한 연구가 계속 진행되어야 한다.
">가시화 하였다. 향후 이러한 가시화 시스템에 데이터를 가공하여 예측하는 통합모니터링시스템의 개발이 필요하고, 실내위치측위의 범용성을 높이기 위해 AP의 위치를 건물 도면의 축척을 이용하여 좌표를 정하는 방식이 아닌 GPS의 위도와 경도를 좌표에 대입하는 연구가 진행 되어야 한다. 실내와 실외의 경계 없이 모두 GPS 좌표값을 가지도록 하여 실내외 연속 위치측위가 이루어지면, 기존의 네비게이션 및 GPS 신호를 이용하는 모든 기기들을 실내에서도 사용가능하기 때문에 범용성이 매우 높아질 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
무선 센서 네트워크기술은 어떤 분야에 걸쳐 연구가 진행되고 있는가?
무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network) 기술은 환경/생태 감시 분야는 물론, 에너지 관리 분야, 물류/재고 관리 분야, 전투 지역 관리 분야 및 의료 모니터링 등 다양한 분야에 걸쳐 연구가 진행되고 있다[1]. 무선 센서 네트워크는 초소형 장치 센서 노드들로 구성된 네트워크이며 주변 환경에 대한 정보(온도, 습도, 오염 정보, 위치 정보 등) 수집을 목적으로 한다[2].
Wireless Sensor Network의 목적은?
무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network) 기술은 환경/생태 감시 분야는 물론, 에너지 관리 분야, 물류/재고 관리 분야, 전투 지역 관리 분야 및 의료 모니터링 등 다양한 분야에 걸쳐 연구가 진행되고 있다[1]. 무선 센서 네트워크는 초소형 장치 센서 노드들로 구성된 네트워크이며 주변 환경에 대한 정보(온도, 습도, 오염 정보, 위치 정보 등) 수집을 목적으로 한다[2]. 무선센서네트워크를 활용한 예로는 센서를 몸이나 옷에 부착시켜 홈네트워크를 통한 헬스케어, 과수원 등 농지에 설치하여 온도, 습도, 조도, 토양 등의 데이터를 수집하여 시기에 따른 적절한 대처를 할 수 있도록 서비스를 제공하는 형태, 그리고 주요 건축물의 고층화 대형화 추세에 따라 건축물에 대한 건전성 감시(SHM : Structural Health Monitoring)와 같은 형태의 서비스를 제공하는 형태 등의 많은 연구가 진행되고 있다.
무선 센서 네트워크란?
무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network) 기술은 환경/생태 감시 분야는 물론, 에너지 관리 분야, 물류/재고 관리 분야, 전투 지역 관리 분야 및 의료 모니터링 등 다양한 분야에 걸쳐 연구가 진행되고 있다[1]. 무선 센서 네트워크는 초소형 장치 센서 노드들로 구성된 네트워크이며 주변 환경에 대한 정보(온도, 습도, 오염 정보, 위치 정보 등) 수집을 목적으로 한다[2]. 무선센서네트워크를 활용한 예로는 센서를 몸이나 옷에 부착시켜 홈네트워크를 통한 헬스케어, 과수원 등 농지에 설치하여 온도, 습도, 조도, 토양 등의 데이터를 수집하여 시기에 따른 적절한 대처를 할 수 있도록 서비스를 제공하는 형태, 그리고 주요 건축물의 고층화 대형화 추세에 따라 건축물에 대한 건전성 감시(SHM : Structural Health Monitoring)와 같은 형태의 서비스를 제공하는 형태 등의 많은 연구가 진행되고 있다.
참고문헌 (8)
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Bonhyun Koo, Hyohyun Choi, and Taeshik Shon, "WIVA : WSN MonItoring Framework based on 3D Visualization and Augmented Reality in Mobile Devices", Jounal of The Institute of Electronics Engineers of Korea-CI 46(2), 2009.3, 106-113 (8 pages)
D. Claros, M. D. Haro, M. Dom'nguez, C. D. Trazegnies, C. Urdiales, and F. Sandoval, "Augmented Reality Visualization Interface for Biometric Wireless Sensor Networks", IWANN 2007, LNCS 4507, pp. 1074-W1081, 2007.
http://ja.wikipedia.org/wiki/Wikitude
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D. H. Won, Y. H. Lee, D. Y. Suh, "Inside location based service through RSSI measurement from wireless AP", 2011 The Korean Society of Broadcast Engineers Summer Conference, 2011.7, 110-113 (4 pages)
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