[논문]실내 위치측위 기술 동향 및 전망

이상우; 김선우

실내 위치측위 기술 동향 및 전망 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.32 no.2, 2015년, pp.81 - 88

초록
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본 고에서는 최근 각광받고 있는 실내 위치측위 기술의 연구 동향을 설명하고, 향후 전망에 대해 분석한다. 스마트폰 및 태블릿PC와 같은 상용 단말의 보급과 위치기반서비스 시장의 확대에 따라 일반 사용자가 별도의 장비 없이 개인 단말을 이용하여 사용자 자신의 위치정보를 획득할 수 있는 실내 측위기술에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. WiFi 인프라 기반 기술과 단말에 탑재된 관성항법장치 기반 기술에 대한 연구가 중점을 이루고 있으며, 이 외에도 음향신호, 레이저, LED 기반 가시광 통신, Bluetooth 등을 이용한 측위기술이 연구 중에 있다. 미래에는 차세대 이동통신 기술의 도입으로 Heterogeneous 네트워크 환경과 단말 간 직접 통신을 통한 무선애드혹네트워크 환경이 구성될 것으로 전망하며, 이에 따른 미래 실내 측위기술에 대해 간략히 기술한다.

AI 본문요약
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문제 정의

본 고에서는 교정법에 대해 설명하고자 한다. 교정법의 원리는 간단한 1차원 수식으로부터 출발한다.
본 고에서는 실내 위치측위 기술 동향과 전망을 분석하였다. 실내 위치측위 기술을 측위 방법에 따라 거리정보 기반 기술, Fingerprinting 기술, Proximity 기반 기술, DR 기술, 융합 위치측위 기술로 분류하고, 각 분류 별 대표 실내 측위 기술에 대해 설명하였다.
본 고에서는 최근 연구 중인 실내 위치측위 기술을 측위 방법에 따라 분류하고, 그 연구동향을 기술한다. 이후 차세대 이동통신 기술에 따른 미래 네트워크 환경과 그에 따른 향후 기술 전망을 살펴본다.

가설 설정

현재의 WiFi 기반 Fingerprinting 기술 확장을 통해 향후 실내 측위기술로 사용할 수 있지만[27], 앞서 명시한 바와 같이 여전히 신호세기 특성 변화에 대한 문제 해결이 필요하다. 현재는 단일 WiFi 네트워크 환경만을 고려하기 때문에 환경적 요소, 단말의 종류 및 상태 변화 등에 따른 신호세기 특성 변화가 모든 WiFi AP에 대해 동일하다고 가정한다. 그리고 수식 (2)에 따라 한 쌍의 a와 b를 도출함으로써 신호세기 특성 변화에 대한 문제를 해결하고 있다[5][14].

제안 방법

본 고에서는 실내 위치측위 기술 동향과 전망을 분석하였다. 실내 위치측위 기술을 측위 방법에 따라 거리정보 기반 기술, Fingerprinting 기술, Proximity 기반 기술, DR 기술, 융합 위치측위 기술로 분류하고, 각 분류 별 대표 실내 측위 기술에 대해 설명하였다. 상용 단말을 이용한 측위 기술 대다수는 WiFi 인프라와 단말 내부의 관성항법장치를 사용하며, 이 밖에도 단말의 위치추정을 위해 카메라, 스피커, D2D 통신(Bluetooth 또는 WiFi Direct)을 사용한다.
이외에도 LRS(Laser Range Scanner)을 이용한 전파지연시간 기반 측위 기술이 있다[8]. 이 기술은 LRS로부터 방출된 고정밀 레이저 신호가 보행자 혹은 이동체에 맞고 반사되어 오는 시간 측정을 통해 이동체의 위치 및 이동경로를 측정한다. UWB 기반 기술과 마찬가지로 cm 단위의 정밀 측위가 가능하지만, 인구밀도가 높은 환경에서 개개인의 위치 구별이 어렵다.
본 고에서는 최근 연구 중인 실내 위치측위 기술을 측위 방법에 따라 분류하고, 그 연구동향을 기술한다. 이후 차세대 이동통신 기술에 따른 미래 네트워크 환경과 그에 따른 향후 기술 전망을 살펴본다.

후속연구

그러나 Heterogeneous 네트워크 환경에서는 네트워크 AP 혹은 Small 셀 기지국의 위치, 전송파워, 주위환경 요소 차이 등에 의해 각 기지국마다 신호세기 특성 변화가 상이할 수 있다. 따라서, 향후 Fingerprinting 기술 적용을 위해서는 각 네트워크 혹은 각 기지국마다 적합한 변화 변수를 도출할 수 있는 기술이 필요하다[28].

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	UWB 기반 측위 기술의 장단점은 무엇인가?	Ubisense 社의 측위 솔루션[1]은 현재 여러 산업체에서 사용 중인 가장 대표적인 UWB 기반 기술이며, 전파지연시간 차이와 입사각 정보를 사용한다. UWB 기반 측위 기술은 무선통신 기반 실내 측위 기술 중 가장 높은 정확도를 가지지만, 다른 기술에 비해 고가의 장비(센서당 수백만 원, 실내공간 크기와 복잡도에 따라 수십 개의 센서 필요)를 요구하며, 시스템 구축 복잡성이 높다는 단점이 있다. ASSIST[7]는 음향신호를 이용한 전파지연시간 차이 기반 측위 기술로, 음향신호는 무선신호보다 느린 속도(상온에서 약 340m/s)로 이동하기 때문에 다중경로에 의해 야기되는 거리 측정오차를 완화시킬 수 있다.
	거리정보기반 기술이란 무엇인가?	거리정보기반(Range-based) 기술은 무선통신 기반 위치측위 기술 중 가장 널리 알려진 기술로, 자신의 위치가 정확하게 알려진 앵커/기지국/AP(Access Point)와 위치를 모르는 단말 간 거리정보를 바탕으로 삼변측량법을 이용하여 단말의 위치를 찾는 기술이다[2]. 예를 들어, <그림 1>과 같이 단말로부터 앵커 1까지의 거리가 d1, 앵커 2까지의 거리가 d2, 그리고 앵커 3까지의 거리가 d3이라면, 단말의 위치는 각 앵커를 중심, 각 거리를 반지름으로 하는 원의 교점으로 찾을 수 있다.
	RTT 기반 기술의 장점은 무엇인가?	무선신호가 동일한 경로를 이동했다는 가정 하에 앵커와 단말 간 전파지연시간은 RTT의 절반으로 계산할 수 있다. 원리가 간단하여 큰 제약 없이 다양한 무선통신 인프라에 적용이 가능한 기술이다. 하지만, 현재 실내공간에서 많이 사용되는 WiFi 네트워크에서는 AP(앵커)의 RTT 측정기능의 부재로 인하여 RTT 기반 기술 적용을 위해서는 네트워크에 별도의 서버를 설치하여야 하며, 정밀한 RTT 측정을 위해서는 측정한 RTT 내 네트워크 지연시간 제거가 필수적이다.

참고문헌 (29)

http://www.ubisense.net/
S. Mazuelas, A. Bahillo, R. M. Lorenzo, P. Fernandez, F. A. Lago, E. Garcia, J. Blas, and E. J. Abril, "Robust indoor positioning provided by real-time RSSI values in unmodified WLAN networks," IEEE J. Sel. Topics Signal Process., vol. 3, no. 5, pp. 821-831, Oct. 2009.

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A. Coluccia and F. Ricciato, "RSS-based localization via Bayesian ranging and iterative least square positioning," IEEE Commun. Lett., vol. 18, no. 5, pp. 873-876, May 2014.

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Y. Kim, H. Shin, Y. Chon, and H. Cha, "Smartphone-based Wi-Fi tracking system exploiting the RSS peak to overcome the RSS variation problem," Pervasive and Mobile Computing, vol. 9, no. 3, pp. 406-420, June 2013.

상세보기
C. Laoudias, R. Pich, and C. G. Panayiotou, "Device self-calibration in location systems using signal strength histograms," J. Location Based Services, vol. 7, no. 3, pp. 165-181, Aug. 2013.

상세보기
U. Schartzberg, L. Banin, and Y. Amizur, "Enhanced WiFi ToF indoor positioning system with MEMSbased INS and pedometric information," in Proc. IEEE/ION PLANS, 2014, pp. 185-192.
F. Hoflinger, R. Zhang, J. Hoppe, A. Bannoura, L. M. Reindl, J. Wendeberg, M. Buhrer, and C. Schindelhauer, "Acoustic self-calibrating system for indoor smartphone tracking (ASSIST)," in Proc. IEEE IPIN, 2012, pp. 1-9.
Y. Wada, T. Higuchi, H. Yamaguchi, and T. Higashino, "Accurate positioning of mobile phones in a crowd using laser range scanners," in Proc. IEEE WiMob, 2013, pp. 430-435.
A. Haeberlen, E. Flannery, A. M. Ladd, A. Rudys, D. S . Wallach, and L. E. Kavraki, "Practical robust localization over large-scale 802.11 wireless networks," in Proc. ACM MOBICOM, 2004, pp. 70-84.
S.-H. Fang, T.-N. Lin, and K.-C. Lee, "A novel algorithm for multipath fingerprinting in indoor WLAN environments," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 2, no. 9, pp. 3579-3588, Sept. 2008.
P. Mirowski, D. Milioris, P. Whiting, and T. K. Ho, "Probabilistic radio-frequency fingerprinting and localization on the run," Bell Labs Technical Journal, vol. 18, no. 4, pp. 111-133, Mar. 2014.

상세보기
J.-S. Lim, W.-H. Jang, G.-W. Yoon, and D.-S. Han, "Radio map update automation for WiFi positioning systems," IEEE Commun. Lett., vol. 17, no. 4, pp. 693-696, Apr. 2013.

상세보기
M. M. Atia, A. Noureldin, and M. J. Korenberg, "Dynamic online-calibrated radio maps for indoor positioning in wireless local area networks," IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 12, no. 9, pp. 1774-1787, Sept. 2013.

상세보기
A. W. Tsui, Y.-H. Chuang, and H.-H. Chu, "Unsupervised learning for solving RSS hardware variance problem in WiFi localization," Mobile Networks and Applications, vol. 14, no. 5, pp. 677-691, Jan. 2009.

상세보기
http://www.skyhookwireless.com/
P. Luo, M. Zhang, X. Zhang, G. Cai, D. Han, and Q. Li, "An indoor visible light communication positioning system using dual-tone multi-frequency technique," in Proc. IEEE IWOW, 2013, pp. 25-29.
황준호, 김영석, 유명식, "가시광 무선 통신을 이용한 LBS서비스 및 위치 측정 기술 동," 한국통신학회지 (정보와통신), vol. 28, no. 12, pp. 61-68, Nov. 2011.
S. S. Saab and Z. S. Nakad, "A standalone RFID indoor positioning system using passive tags," IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 58, no. 5, pp. 1961-1970, May 2011.

상세보기
E. M. Gorostize, J. L. L. Galilea, F. J. M. Meca, D. S. Monzu, F. E. Zapata, and L. P. Puerto, "Infrared sensor system for mobile-robot positioning in intelligent spaces," Sensors, vol. 2011, no. 11, pp. 5416-5438, May 2011.
L. Ilkovicova, J. Erdelyi, and A. Kopacik, "Positioning in indoor environment using QR codes," in Proc. International Conference on Engineering Surveying, 2014, pp. 117-122.
S. Lee, C. Park, M.-J. Lee, and S. Kim, "Multihop range-free localization with approximate shortest path in anisotropic wireless sensor networks," EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, vol. 2014, 2014:80.

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S. Lee, B. Koo, S. Kim, "RAPS: Reliable anchor pair selection for range-free localization in anisotropic networks," IEEE Commun. Lett., vol. 18, no. 8, pp. 1403-1406, Aug. 2014.

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S. Lee, B. Koo, M. Jin, C. Park, M. Lee, and S. Kim, "Range-free indoor positioning system using smartphone with Bluetooth capability," in Proc. IEEE/ION PLANS, 2014, pp. 657-662.
J. Prieto, S. Mazuelas, A. Bahillo, P. Fernandez, R. M. Lorenzo, and E. J. Abril, "Pedestrian navigation in harsh environments using wireless and inertial measurements," in Proc. IEEE WPNC, 2013, pp. 1-6.
A. Kushki, K. N. Plataniotis, and A. N. Venetsanopoulos, "Intelligent dynamic radio tracing in indoor wireless local area networks," IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 9, no. 3, pp. 405-419, Mar. 2010.

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A. W. S. Au, C. Feng, S. Valaee, S. Reyes, S. Sorour, S. N. Markowitz, D. Gold, K. Gordon, and M. Eizenman, "Indoor tracking and navigation using received signal strength and compressive sensing on a mobile device," IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 12, no. 10, pp. 2050-2062, Oct. 2013.

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S.-H. Fang and T.-N. Lin, "Cooperative multi-radio localization in heterogeneous wireless networks," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 9, no. 5, pp. 1547-1551, May 2010.

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이상우, 신천식, 김선우, "파티클 필터 기반 실내 무선단말의 위치 및 RSS 변환 변수 추적 알고리즘," 한국통신학회 동계종합학술대회, 2015.
N. Bhushan, J. Li, D. Malladi, R. Gilmore, D. Brenner, A. Damnjanovic, R. T. Sukhavasi, C. Patel, and S. Geirhofer, "Network densification: The dominant theme for wireless evolution into 5G," IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp. 82-89, Feb. 2014.

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저자의 다른 논문 :

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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