WiFi와 BLE 를 이용한 Log-Distance Path Loss Model 기반 Fingerprint Radio map 알고리즘 Radio map fingerprint algorithm based on a log-distance path loss model using WiFi and BLE원문보기
실내 위치인식 기술 중 하나인 WiFi Fingerprint는 기존의 WiFi access point(AP)의 거리에 따른 신호 세기를 활용하여 위치를 추정하는 편리함 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이 방식은 Radio map에 저장된 Reference point에 의존하기 때문에 다른 방식에 비해 위치의 분해능이 떨어지고 연산량이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 WiFi와 BLE를 융합한 Log-Distance Path Loss Model 기반의 Radio map 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model이 적용된 변수 값을 추출하여 Radio map을 설계하는 방식이며 Median Filter를 적용하여 오차를 개선하였다. 기존 Fingerprint와 비교하여 실험한 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.
실내 위치인식 기술 중 하나인 WiFi Fingerprint는 기존의 WiFi access point(AP)의 거리에 따른 신호 세기를 활용하여 위치를 추정하는 편리함 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이 방식은 Radio map에 저장된 Reference point에 의존하기 때문에 다른 방식에 비해 위치의 분해능이 떨어지고 연산량이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 WiFi와 BLE를 융합한 Log-Distance Path Loss Model 기반의 Radio map 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model이 적용된 변수 값을 추출하여 Radio map을 설계하는 방식이며 Median Filter를 적용하여 오차를 개선하였다. 기존 Fingerprint와 비교하여 실험한 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.
The fingerprint, which is one of the methods of indoor localization using WiFi, has been frequently studied because of its ability to be implemented via wireless access points. This method has low positioning resolution and high computational complexity compared to other methods, caused by its depen...
The fingerprint, which is one of the methods of indoor localization using WiFi, has been frequently studied because of its ability to be implemented via wireless access points. This method has low positioning resolution and high computational complexity compared to other methods, caused by its dependence of reference points in the radio map. In order to compensate for these problems, this paper presents a radio map designed algorithm based on the log-distance path loss model fusing a WiFi and BLE fingerprint. The proposed algorithm designs a radio map with variable values using the log-distance path loss model and reduces distance errors using a median filter. The experimental results of the proposed algorithm, compared with existing fingerprinting methods, show that the accuracy of positioning improved by from 2.747 m to 2.112 m, and the computational complexity reduced by a minimum of 33% according to the access points.
The fingerprint, which is one of the methods of indoor localization using WiFi, has been frequently studied because of its ability to be implemented via wireless access points. This method has low positioning resolution and high computational complexity compared to other methods, caused by its dependence of reference points in the radio map. In order to compensate for these problems, this paper presents a radio map designed algorithm based on the log-distance path loss model fusing a WiFi and BLE fingerprint. The proposed algorithm designs a radio map with variable values using the log-distance path loss model and reduces distance errors using a median filter. The experimental results of the proposed algorithm, compared with existing fingerprinting methods, show that the accuracy of positioning improved by from 2.747 m to 2.112 m, and the computational complexity reduced by a minimum of 33% according to the access points.
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문제 정의
본 논문에서는 WiFi와 BLE를 이용한 Fingerprint에서 Log-Distance Path Loss Model을 이용한 Radio map 제작 알고리즘에 대해 제안한다. 수집된 RSSI를 저장하는 기존의 방식을 Log-Distance Path Loss Model에 적용하여 추출된 값을 Radio map으로 저장한다.
기존의 Fingerprint 기법은 단순히 신호의 세기를 저장하여 추정위치를 나타내는데 한계가 있었으며 주변 환경에 대한 데이터가 부족하였다. 본 논문에서는 공간 분해능을 높여 정확도를 향상시키고 AP의 연산 최소화를 통해 연산량을 감소시키기 위하여 Log-Distance Path Loss Model 과 Median filter를 이용하여 Radio map을 제작하고 위치를 추정하였다. 제안한 알고리즘을 통한 실험 결과 위치를 표현하는 분해능이 TOA와 같은 성능으로 위치 표현이 가능하게 되었으며 두 실험 환경에서 Fingerprint와 위치 오차를 비교했을 경우 평균 0.
본 연구에서는 실내위치인식의 방법 중 하나인 WiFi와 BLE를 이용하여 Fingerprint 기법의 환경 적응형 Radio map을 제작하는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 Fingerprint 기법은 단순히 신호의 세기를 저장하여 추정위치를 나타내는데 한계가 있었으며 주변 환경에 대한 데이터가 부족하였다.
제안 방법
Radio map을 제작하는 Training Phase에서는 위치를 추정하고자하는 공간에서 각 위치별로 측정되는 모든 AP의 RSSI를 수집하는 과정을 거친다. 실내 공간을 구조나 주변 AP 수에 따라 1~5m의 일정한 그리드 구조로 위치를 선정하여 각 위치별로 신호를 측정하는 방식을 사용한다. 기존의 Fingerprint와 달리 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model을 적용하여 변수값을 추출하는 과정만 추가된다.
제안한 Radio map을 사용하여 위치를 추정하는 방식은 기존의 Fingerprint에서 사용되는 유클리드 거리방식이 아닌 변수 적용을 통한 거리값으로 삼변측량 방식을 사용하게 된다. 유클리드 방식은 추정되는 구간의 모든 AP RSSI를 비교해야하기 때문에 한 위치에서도 AP수에 따라 연산이 많아지는 문제점이 있다.
대상 데이터
본 논문에서 제안한 Radio map의 성능 확인을 위하여 Figure 4와 같은 WiFi와 BLE를 사용하였다. BLE 모듈은 Nordic사의 nRF51822이며 Wi-Fi AP는 KT사의 CA-120N 모델을 사용하였다.
Figure 5는 실험이 진행된 두 실내 공간의 구조를 나타낸다. 가로 2.3m, 세로 34.8m의 복도와 가로6.4m, 세로 5.2m의 방을 실험공간으로 선정하였다. 복도 구간은 이미 WiFi AP가 3대 설치되어있는 환경이며 Figure 6과 같이 한쪽 벽면의 2.
본 논문에서 제안한 Radio map의 성능 확인을 위하여 Figure 4와 같은 WiFi와 BLE를 사용하였다. BLE 모듈은 Nordic사의 nRF51822이며 Wi-Fi AP는 KT사의 CA-120N 모델을 사용하였다.
이론/모형
실내 공간을 구조나 주변 AP 수에 따라 1~5m의 일정한 그리드 구조로 위치를 선정하여 각 위치별로 신호를 측정하는 방식을 사용한다. 기존의 Fingerprint와 달리 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model을 적용하여 변수값을 추출하는 과정만 추가된다. 이때 기존의 신호 저장방식에서 필수 구성요소이던 측정 위치에 대한 정보를 제안한 Radio map에는 포함하지 않는다.
본 논문에서는 WiFi와 BLE를 이용한 Fingerprint에서 Log-Distance Path Loss Model을 이용한 Radio map 제작 알고리즘에 대해 제안한다. 수집된 RSSI를 저장하는 기존의 방식을 Log-Distance Path Loss Model에 적용하여 추출된 값을 Radio map으로 저장한다. 이는 WiFi를 비롯한 BLE, Zigbee등 RSSI를 이용한 위치추정 Fingerprint에 제약없이 사용이 가능하며 센서에 따른 추가적인 정보를 필요로 하지 않는다.
성능/효과
635m 향상되는 것을 확인하였다. 또한 이변측위를 했을 경우 연산량은 기존 Fingerprint 대비 최소 33% 이상 감소하였다.
이 방식은 저장된 위치로만 추정이 가능한 기존의 Radio map을 거리값 변환을 통한 이변측위로 위치를 추정하기 때문에 더욱 세밀한 위치 표현이 가능하다. 본 알고리즘을 통한 실측실험 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 최소 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.
본 Radio map을 통해 최종적으로 두 실험 공간에서 실험한 결과의 평균은 Table 1과 같다. 위치의 정확도는 공간에 따라 최대 0.75m 상승했으며 제안한 알고리즘을 통해 저장된 위치가 아닌 지도 전체를 위치표시가 가능하게 하였다.
제안한 방식은 2개 또는 3개의 AP의 변수값을 가지고도 위치를 찾아낼 수 있으며 또한 Radio map을 제작하기 위해 신호를 수집했던 위치만을 나타냈던 기존 Fingerprint보다 더 많은 위치를 좌표로 표현할 수 있다.
본 논문에서는 공간 분해능을 높여 정확도를 향상시키고 AP의 연산 최소화를 통해 연산량을 감소시키기 위하여 Log-Distance Path Loss Model 과 Median filter를 이용하여 Radio map을 제작하고 위치를 추정하였다. 제안한 알고리즘을 통한 실험 결과 위치를 표현하는 분해능이 TOA와 같은 성능으로 위치 표현이 가능하게 되었으며 두 실험 환경에서 Fingerprint와 위치 오차를 비교했을 경우 평균 0.635m 향상되는 것을 확인하였다. 또한 이변측위를 했을 경우 연산량은 기존 Fingerprint 대비 최소 33% 이상 감소하였다.
이는 실험환경에서의 측정되는 RSSI가 잡음으로 인해 일정하지 않기 때문에 발생하는 오차이다. 제안한 알고리즘을 통해 기본적으로 오차가 감소됨을 실험을 통해 확인할 수 있다.
후속연구
본 연구를 바탕으로 향후 선내 IoT기반 BLE위치 인식을 연구할 계획이며 BLE나 Zigbee 등 RSSI기반의 위치추정알고리즘에 다방면으로 적용 가능할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
WiFi를 이용한 Fingerprint의 특징은?
대표적인 RSSI기반 위치추정 기술로는 VLC(Visible Light Communication), BLE(Bluetooth Low Energy), WiFi 등이 있으며 WiFi를 이용한 Fingerprint가 대표적인 기술이다[15]-[19]. 실내 WiFi의 AP와 객체사이의 거리에 따른 신호세기의 변화를 Radio map에 저장하여 위치를 추정해 나가는 이 방식은 통신 기기사이의 무선 잡음과 장애물 등 다양한 요인으로 인해 정확성이 타 방식에 비해 떨어진다. 하지만 기존에 설치된 WLAN 설치 환경에 별도의 통신 노드가 없어도 시스템 적용이 가능하다[20]-[25].
실내 위치인식기술은 어떻게 나뉘는가
특히 통신 기기의 신호세기(RSSI: Received Signal Strength Indication)를 활용한 위치 추정 기술은 장애물에 대한 투과율이 낮은 GPS(Global Positioning System)를 대체하여 실내 위치인식에 많이 사용된다. 실내 위치인식기술은 TOA(Time of arrival)와 RSSI 방식으로 크게 나누어진다[8]-[14]. 대표적인 RSSI기반 위치추정 기술로는 VLC(Visible Light Communication), BLE(Bluetooth Low Energy), WiFi 등이 있으며 WiFi를 이용한 Fingerprint가 대표적인 기술이다[15]-[19].
대표적인 RSSI기반 위치추정 기술의 예는?
실내 위치인식기술은 TOA(Time of arrival)와 RSSI 방식으로 크게 나누어진다[8]-[14]. 대표적인 RSSI기반 위치추정 기술로는 VLC(Visible Light Communication), BLE(Bluetooth Low Energy), WiFi 등이 있으며 WiFi를 이용한 Fingerprint가 대표적인 기술이다[15]-[19]. 실내 WiFi의 AP와 객체사이의 거리에 따른 신호세기의 변화를 Radio map에 저장하여 위치를 추정해 나가는 이 방식은 통신 기기사이의 무선 잡음과 장애물 등 다양한 요인으로 인해 정확성이 타 방식에 비해 떨어진다.
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