[논문]LED 조명과 스마트 디바이스의 이미지 센서를 이용한 실내 측위 기법

김재훈; 김병섭; 전현민; 강석연

doi:10.7840/kics.2015.40.2.390

LED 조명과 스마트 디바이스의 이미지 센서를 이용한 실내 측위 기법
An LED Positioning Method Using Image Sensor of a Smart Device 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.2, 2015년, pp.390 - 396

김재훈 (Ajou University Department of Industrial Engineering) , 김병섭 (Ajou University Department of Industrial Engineering) , 전현민 (Ajou University Department of Industrial Engineering) , 강석연 (SK Telecom Convergence Tech. Lab.)

초록
AI-Helper

무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)와 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌고 스마트폰에 일반적으로 설치되는 관성센서 (IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내 환경에서 응용하는 시도도 일정부분 성과를 거두었다. LED 조명을 이용한 실내 측위는 LED 조명으로부터 특정 신호를 수신하여 해석을 하는 Li-Fi (Light Fidelity) 통신의 부가 서비스의 한 형태로 조명 받았으나, LED 조명으로부터 신호를 수신하기 위한 수신기를 갖추어야 하는 실제적인 문제가 있다. 본 논문에서는 부가 장비 없이 스마트폰의 이미지 센서만을 이용하여 LED 조명으로부터 신호를 수신하여 해석하는 방식을 제시하고 이를 실내 측위에 이용하는 응용 서비스 기술을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The drastic growth of mobile communication and spreading of smart phone make the significant attention on Location Based Service. The one of most important things for vitalizations of LBS is the accurate estimating position for mobile object. Focusing on an image sensor deployed in smart phone, we develop a LED based positioning estimation framework. The developed approaches can strengthen the advantages of independent indoor applicability of LED. The estimation of LED based positioning is effectively applied to any indoor environment. We put a focus especially on the algorithmic framework. of image processing of smart phone. From LED lighting, we can obtain a typical signal image which contains the unique positioning information. Furthermore test-bed based on smart phone platform is practically developed and all data have been harvested from the actual measurement of test indoor area. This can approve the practical usefulness of proposed framework.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

LED 광원은 원형과 막대형의 두가지 형태를 준비하였고 광원의 깜박임 주파수와 흑백비율을 조정하기 위한 콘트롤 보드를 제작하였다.
각 측정거리 및 깜박임 주파수의 짝 (예를 들어, {1000hz,60cm} 짝) 에서 20회씩의 흑백밴드 검출을 시도하였다.
그러나 Bytelight는 LED 광원의 깜박임 주파수 (Flickering Frequency)를 직접 검출하기 위해 푸리에 변환(Fourier Transform)을 시도하는 복잡한 기구를 도입하였다.
그러나 이 실험결과에서 보듯이 흑백밴드의 폭은 LED 광원의 흑백비율 (Dimmer Rate)에 연관되기 때문에, 밴드의 폭을 깜박임 주파수의 결정자로 사용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 깜박임 주파수와 직접적 관계가 있는 흑백 밴드의 수를 깜박임 주파수의 유일한 결정자로 사용한다.
또한 실내공간에서 위치를 보다 정밀하게 측위하기 위한 여러 기술들, 즉 무선랜 인프라, 의사위성(Pseudolites), 레이저, 음파, RFID(Radio Frequency Identification), 블루투스 등을 이용하여 특정 보정점 (Waypoint)를 지정하여 IMU 측위의 누적오차를 보정하는 시도가 이루어졌다.
본 논문에서는 LED 광원으로부터 이미지를 얻어 이들 이미지를 분석함으로써 특정한 패턴을 검출하고 이 패턴에 해당하는 LED 광원의 위치 정보를 검출하는 일련의 프레임워크를 구축한다.
본 연구에서는 CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 카메라의 특징을 이용한 패턴 데이터 검출을 사용한다.
위 실험장비를 이용해 깜박임 주파수 별 흑백밴드 검출율을 측정하였다.
위치 정보를 표현하는 LED 지문 지도 (Light Fingerprint Map)를 구성하여 LED 광원의 위치를 직관적으로 표현하고, 서로 구분 가능한 깜박임 주파수 이격을 정하며 이미지 패턴을 단순하게 얻어낼 수 있는 과정을 기술한다.
전면 카메라 센서를 이용하여 특정한 주파수의 깜박임 (Flickering) 을 갖는 LED 광원을 검출하여 위치 서버에 미리 저장된 LED 광원의 위치 정보를 스마트 디바이스에 전송한다.

대상 데이터

사용자 디바이스는 카메라 모듈을 LED 광원 아래서 구동시켜 LED 광원으로부터 이미지를 얻는다.
이미지 수신에 사용된 카메라 모듈은 일반적인 스마트폰에 채용된 전면 카메라 모듈로 모든 설정치는 자동으로 설정하였다.

이론/모형

센서기반 방식은 IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용한다. IMU는 ‘관성 측정 장치’로써 이동 물체의 속도와 방향, 중력, 가속도를 측정하는 장치를 뜻한다.

성능/효과

본 논문에서 제시하는 LED 광원의 깜박임 주파수를 다양하게 변화시켜 각 광원에 특정 지음으로서 스마트 디바이스에 기본적으로 내장되어 있는 CMOS 카메라 모듈만으로 현재 스마트 디바이스에 근접한 LED 광원의 위치를 정합하는 방식은 추가적인 수신기가 필요치 않고 S/W 모듈의 추가만으로 충분한 장점이 있다. 또한 본 논문에서 제시한 이미지 프로세싱 기법은 최종적으로 LED 광원의 깜박임 주파수에 직접 연관된 흑백밴드의 개수만으로 위치정보와 정합하므로 푸리에 변환이 필요한 기존의 이미지 프로세싱에 비해 훨씬 간단하고도 빠른 위치 정보의 정합이 가능케 하였다. 즉 비교적 공간이 제한적인 실내에서는 외부 위치 서버의 도움이 없이 스마트 디바이스에 어플리케이션 (공간의 LED 지문 정보를 포함한 어플리케이션) 을 단순히 다운받는 것만으로도 실내 측위 기능을 제공할 수 있다.
LED 광원을 통해 특정 신호를 송신하고 이를 스마트 디바이스가 수신하여 위치 정보를 해독하는 통신 형태의 측위는 많은 부분에서 연구되어 왔으나, 특정 수신기를 추가하여야 하는 부담이 있어 범용적인 상용화에는 한계가 있다. 본 논문에서 제시하는 LED 광원의 깜박임 주파수를 다양하게 변화시켜 각 광원에 특정 지음으로서 스마트 디바이스에 기본적으로 내장되어 있는 CMOS 카메라 모듈만으로 현재 스마트 디바이스에 근접한 LED 광원의 위치를 정합하는 방식은 추가적인 수신기가 필요치 않고 S/W 모듈의 추가만으로 충분한 장점이 있다. 또한 본 논문에서 제시한 이미지 프로세싱 기법은 최종적으로 LED 광원의 깜박임 주파수에 직접 연관된 흑백밴드의 개수만으로 위치정보와 정합하므로 푸리에 변환이 필요한 기존의 이미지 프로세싱에 비해 훨씬 간단하고도 빠른 위치 정보의 정합이 가능케 하였다.
빛역시 전자기파의 일종이고 빛을 매개로하는 통신이 이론적으로 가능하나 일반적인 전자기파에 비해 간섭에 취약하고 직진성이 너무 강해 실험실에서의 단거리 통신이 우선 시도되었다.
각 측정거리 및 깜박임 주파수의 짝 (예를 들어, {1000hz,60cm} 짝) 에서 20회씩의 흑백밴드 검출을 시도하였다. 의미있는 흑백밴드 검출율은 대략 60cm측정 거리에서 1200Hz이하의 깜박임 주파수를 사용해야 얻어지는 것을 확인할 수 있다. 측정 거리가 짧을수록 높은 흑백밴드 검출율을 보이며 깜박임 주파수가 작을수록 높은 흑백밴드 검출율을 가진다.
의미있는 흑백밴드 검출율은 대략 60cm측정 거리에서 1200Hz이하의 깜박임 주파수를 사용해야 얻어지는 것을 확인할 수 있다. 측정 거리가 짧을수록 높은 흑백밴드 검출율을 보이며 깜박임 주파수가 작을수록 높은 흑백밴드 검출율을 가진다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Global Positioning System(GPS)의 단점은 무엇인가?	GPS는 미국이 제공하는 인공위성 기반 측위데이터 제공 시스템으로 GPS 수신 장치는 위성 전파를 참조하여 위성에서 송신한 신호가 수신 장치에 도달하는데 걸리는 시간(TOA : Time of Arrival)을 계산하여 거리를 계산한다[2]. GPS는 직진성이 강한 전파의 특성상 수신장치와 가시성 (LOS: Line Of Sight)을 유지한 상태에서만 통신이 가능하여 실내 같은 특정한 환경에서는 측위가 어렵다는 단점이 있다. WPS (Wi-Fi Positioning System) 방식의 핵심은 실내 및 실외에 위치하는 Wi-Fi AP (Access Point)로부터 사용자 단말기에 측정되는 전파수신강도(RSSI : Received Signal Strength Index)를 이용하여 대상 물체의 위치를 추정한다는 것이다[3,4].
	LBS란 무엇인가?	사용자가 현재 위치한 지리적 위치를 고려하여 사용자에게 유용한 정보를 결합하여 제공하는 서비스인 LBS (Location Based Server)는 무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스에 대한 사회/경제적 요구가 증가하는 배경에는 첫째, 공공 및 개인의 안전과 관련된 긴급 상황에 대한 신속한 대처, 둘째, 경제적 자원관리, 셋째 다양한 정보통신 서비스지원을 위한 기반기술 확충에 그 의의가 있다.
	위치기반 서비스에 대한 사회/경제적 요구가 증가하는 배경은 무엇인가?	사용자가 현재 위치한 지리적 위치를 고려하여 사용자에게 유용한 정보를 결합하여 제공하는 서비스인 LBS (Location Based Server)는 무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스에 대한 사회/경제적 요구가 증가하는 배경에는 첫째, 공공 및 개인의 안전과 관련된 긴급 상황에 대한 신속한 대처, 둘째, 경제적 자원관리, 셋째 다양한 정보통신 서비스지원을 위한 기반기술 확충에 그 의의가 있다. 다양한 형태의 사회/경제적 요구를 만족하기 위한 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 다양한 기술적 요소가 결합된 다층 구조의 시스템이 필요하다.

참고문헌 (11)

Y. Masumoto, Global positioning system, US Patent, May 1993.
J. Michael Watters, L. Strawczynski, and D. G. Steer, Combining GPS with TOA/TDOA of cellular signals to locate terminal, US Patent, May 1998.
Skyhook Wireless, Estimation of positioning using WLAN access point radio propagation characteristics in a WLAN Positioning System, World Intellectual Property Organization, May 2007.
J. del Prado Pavon, "Link adaptation strategy for IEEE 802.11 WLAN via Received Signal Strength measurement," IEEE Int. Conf. Commun. (ICC '03), vol. 2, pp. 1108-1113, Anchorage, AK, May 2003.
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Y. Gu, A. Lo, and I. Niemegeers, "A Survey of Indoor Positioning Systems for Wireless Personal Networks," IEEE Commun. Surveys & Tutorials, vol. 11, no. 1, 2009.
조성윤, 신승혁, 박찬국, "Seamless 보행자 항법을 위한 MEMS 센서기반 보행 움직임 상황인식기술 및 결합항법," Telecommun. Rev., vol. 19, no. 1, pp. 148-164, 2009.
NIPA, "ICT Spot ISSUE," 2014.1.
OLEDCOMM, "http://www.oledcomm.com/LiFi.html."
P. Staats, R. Sumner, and D. Ryan, Method and system for demodulating a digital pulse recognition signal in a light based positioning system using Fourier transform," US Patent 8,436,896 B2, Jul. 2013.
H. S. Liu and G. Pang, "Positioning beacon system using digital camera and LEDs," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 52, no. 2, pp. 406- 419, Feb. 2003.

상세보기

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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