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실내 위치 추정 시스템에서의 동적 트리거 임계값에 관한 연구
A Study on Dynamic Trigger Threshold in Indoor Positioning System 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.15 no.6, 2015년, pp.155 - 161  

오종택 (한성대학교 정보통신공학과)

초록
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스마트폰의 이용이 크게 활성화됨에 따라 실내에서의 스마트폰의 위치 추정에 관한 연구 개발이 매우 활발하다. 스마트폰에서 발생된 음향 신호를 여러 개의 마이크로 수신하여 스마트폰의 상대 위치를 추정하는 연구가 진행되어 왔으며, 음향 신호의 전파 다중 경로 문제를 완화시키기 위한 트리거 신호가 제안되어 효과가 검증되었다. 그러나 단순한 트리거 방식의 경우 스마트폰과 측정 장치 사이의 거리 차이나, 주변 소음이 있는 경우에 오차가 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위한 동적 트리거 임계값 기술이 제안되었고 실험으로 검증되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the popularity of the smartphone becomes increase, indoor smartphone positioning technology has been actively studied. The acoustic signal generated from the smartphone is received from the several microphones at the relative positioning system, and the trigger signal is proposed to mitigate the ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 실내에서의 스마트폰 위치 추정 시스템에서 동적 트리거 임계값 방식을 제안하여 기존 방식에 비해 향상된 성능을 확인하였다. 따라서 시끄러운 실내에서도 위치 추정의 정확도가 향상되었다.
  • 본 논문에서는 트리거 신호를 검출하기 위한 임계값을 상황에 따라 동적으로 변경하는 방법을 제안하고, 트리거 신호를 설계하는 것에 있어 고려해야 할 요소들을 제시하였다. 제안된 방식에 대해 실험 데이터를 수집하였고 결과가 분석되었다.

가설 설정

  • 5msec(즉, 샘플링 주파수는 2kHz)로 하였다. 신호대 잡음비와 전파 다중 경로를 고려하여 트리거 신호의 길이는 20msec로 정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
PDR 기술은 어떠한 방식으로 실내 위치를 추정하는가? 스마트폰에 내장된 자이로 센서와 가속도 센서, 지자기 센서를 활용한 PDR(Personal Dead Reckoning) 기술도 개발되고 있으며 이 방식은 외부 장치의 도움이 없어도 사용자의 움직임을 감지하여 상대적인 이동 궤적을 추정하는 방식이다. 이 방식의 단점은 초기 위치를 알 수 없다는 것과 이동 거리가 커짐에 따라 오차가 누적되어 증가된다는 것이다[3].
영상 카메라를 이용한 위치 인식 방식의 한계점은 무엇인가? 한편, 영상 카메라를 이용한 위치 인식 방식은 비교적 정확하고 수집된 정보를 활용하여 다른 용도로도 활용할 수 있지만 개인 정보가 노출될 수 있는 가능성이 커서 활용에 한계가 있다.
무선랜 공유기들의 전파신호 세기를 기반으로 하는 실내 측위 기술의 단점은 무엇인가? 최근 들어 무선랜 공유기들의 전파신호 세기를 사전에 측정하고 데이터베이스를 구축하여 사용자 스마트폰의 실내 위치를 추정하는 기술이 개발되었고 일부 지역에서 상용화되었다[1,2]. 이 방식은 별도의 기반 시설 구축이 필요 없지만 사전에 각 지점에서의 신호 세기 측정 작업이 필요하고 시설물의 변경에 따른 추가적인 측정이 지속적으로 필요하다는 단점이 있다. 또한 위치 측정 오차도 약 5m 정도로 알려져 있어, 정밀한 위치 기반 서비스에는 한계가 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (9)

  1. S.Son, Y.Park, B.Kim, and Y.Baek, "Wi-Fi Fingerprint Location Estimation System Based on Reliability," J. KICS, vol.38C, no.6, pp.31-539, June 2013. 

  2. A.Sayed, A.Tarighat, and N.Khajehnouri, "Network Based Wireless Location," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 22, no. 4, pp. 24-40, July 2005. 

  3. A.Pratama, Widyawan, and R. Hidayat, "Smartphone -based Pedestrian Dead Reckoning as an Indoor Positioning System", Int. Conf. System Engineering and Technology, Bandung, Indonesia, Sept. 2012. 

  4. H.Kim and N.Kim, "Multiple Access Control Method for Distance Measurement Using Radio and Ultrasonic Wave," J. Korean Inst. Info. Tech., vol. 11, no. 1, pp.1-7, Jan. 2013. 

  5. B.Li, A.G.Dempster, and J.Wang, "3D DOP for positioning applications using range measurements," Wireless Sensor Network, vol. 3, pp.334-340, Oct. 2011. 

  6. Y.Lu and A.Finger, "Ultrasonic beacon-based local positioning system using broadband PN -chirp codes," in proc. Int. Conf. Wireless Optical Comm., Banff, Canada, July 2009. 

  7. J.Oh, "A Study on PDOP due to the Position Error of Acoustic Sensors in the 3D TDOA Positioning System," J. IIBC, vol. 15, no. 1, pp.199-205, Feb. 2015. 

  8. J.Oh, "A Study on Multipath Effect Mitigation using Trigger Signal in the 3D TDOA Positioning System," J. IIBC, vol. 14, no. 4, pp.149-155, Aug. 2014. 

  9. L.Scharf, Statistical Signal Processing: Detection, Estimation, and Time Series Analysis, Addison-Wesley Pub. Co., 1991. 

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