본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 움직이는 사용자를 대상으로 하였다. 실외환경에서 GPS를 이용한 위치 측위는 정확하지만 실내 환경에서는 위치 측위가 부정확하고 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 Wi-Fi, Zigbee, 블루투스 등의 무선 통신 기술을 기반으로 위치 측위를 위한 다양한 기술들의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비콘의 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터 베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI평균 필터링과 RSSI Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용하였다. 평균 필터링과 계수 값을 0.5로 설정한 Feedback 필터링을 통하여 불규칙하고 높은 RSSI 값이 다소 감소하는 것을 확인하였으며, 거리계산 보정 알고리즘을 통해 거리가 증가함에 따른 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하고 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 시행하였다.
본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 움직이는 사용자를 대상으로 하였다. 실외환경에서 GPS를 이용한 위치 측위는 정확하지만 실내 환경에서는 위치 측위가 부정확하고 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 Wi-Fi, Zigbee, 블루투스 등의 무선 통신 기술을 기반으로 위치 측위를 위한 다양한 기술들의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비콘의 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터 베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 RSSI Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용하였다. 평균 필터링과 계수 값을 0.5로 설정한 Feedback 필터링을 통하여 불규칙하고 높은 RSSI 값이 다소 감소하는 것을 확인하였으며, 거리계산 보정 알고리즘을 통해 거리가 증가함에 따른 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하고 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 시행하였다.
The indoor location based service proposed in the study was assigned to target a moving user. Positioning in the outdoor environment is accurate while using GPS. However, in an indoor environment, positioning is inaccurate and difficult. In order to overcome this, studies of various techniques for p...
The indoor location based service proposed in the study was assigned to target a moving user. Positioning in the outdoor environment is accurate while using GPS. However, in an indoor environment, positioning is inaccurate and difficult. In order to overcome this, studies of various techniques for positioning based on wireless communication such as Wi-Fi, Zigbee and Bluetooth are being performed. The RSSI value and the delivery signal of the bluetooth beacon are measured according to the distance, and to a database. It was applied calculating the value for the average RSSI and the RSSI filtering feedback. Filtering is used to reduce the error of the RSSI values that are measured at long distance. When average and feedback filtering coefficient are set with 0.5, irregular and highly RSSI values are decreased. As the distance increases, the range of error is confirmed to have a reduction when using a distance calculation correction algorithm. Finally, when using the RSSI measurement results filtering, it corrects an unstable signal. Also, the distance correction algorithm is used to reduce a range of errors.
The indoor location based service proposed in the study was assigned to target a moving user. Positioning in the outdoor environment is accurate while using GPS. However, in an indoor environment, positioning is inaccurate and difficult. In order to overcome this, studies of various techniques for positioning based on wireless communication such as Wi-Fi, Zigbee and Bluetooth are being performed. The RSSI value and the delivery signal of the bluetooth beacon are measured according to the distance, and to a database. It was applied calculating the value for the average RSSI and the RSSI filtering feedback. Filtering is used to reduce the error of the RSSI values that are measured at long distance. When average and feedback filtering coefficient are set with 0.5, irregular and highly RSSI values are decreased. As the distance increases, the range of error is confirmed to have a reduction when using a distance calculation correction algorithm. Finally, when using the RSSI measurement results filtering, it corrects an unstable signal. Also, the distance correction algorithm is used to reduce a range of errors.
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문제 정의
본 논문에서는 실내 환경적인 요소들로 인해 감쇠가 불규칙하고 비연속적인 형태를 띠는 RSSI 값을 보정하기 위해 식(5)에 RSSI 평균 방식 필터링 측정값을 Feedback 방식 필터링에 대입하여 결과를 얻은 RSSI 값을 이용한 거리계산 보정 알고리즘을 제안한다.
거리 및 장애물에 따른 실내 환경요소에 의해 수신감도의 차이가 있으므로 RSSI신호의 세기를 조절한다. 원거리에서 불안정한 RSSI 값을 측정결과 필터링을 이용해 보정하고 오차의 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘에 대해 연구한다.
본 논문에서는 실내 측위를 위해 블루투스 비콘의 RSSI 송출 신호를 이용하여, 비콘의 송출 신호인 RSSI값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대해서 연구하였다. 또한 원거리에서 불안정한 신호를 보정하기 위해 RSSI 측정결과 필터링을 이용한 거리계산 보정 알고리즘을 구현해 실내 측위를 측정하였으며, 일반적인 측정을 통한 RSSI 값은 거리가 증가함에 따라 불규칙하지만 평균필터링과 계수 값을 0.
제안 방법
Feedback 필터링 측정을 위하여 1m에서 총 10번에 실험을 통해 RSSI값을 측정하였다. 일반적인 측정을 통한 RSSI 값이 최대 –65dBm에서 최소 –53dBm까지 측정됐으며 규칙적이지 못하고 불안정하다는 것을 확인하였다.
RSSI Feedback 방식 필터링 측정 실험을 위하여 1m의 거리를 유지하고 송출 신호의 세기와 송출 간격을 일정하게 한다. 일반적인 측정을 통한 RSSI 값과 변화되는 형태의 RSSI 값을 비교한다.
5로 설정한 Feedback 필터링을 통한 RSSI 값이 다소 줄어드는 것을 확인하였다. 거리 및 장애물에 따른 수신감도의 차이가 있었으므로 RSSI 신호의 세기를 조절을 가능하게 하여 결과치 값을 유도하였다.
본 논문에서 제안한 RSSI 평균 방식 필터링 방법을 평가하기 위하여 거리는 1m 를 유지하고, 비콘의 설정을 통하여 송출 신호의 세기와 송출 간격을 일정하게 하고 수신된 RSSI를 기록한다. 기존의 RSSI 값과 평균 방식 필터링을 통한 RSSI 값을 비교하여 데이터베이스화한다.
본 논문에서 제안한 RSSI 평균 방식 필터링 방법을 평가하기 위하여 거리는 1m 를 유지하고, 비콘의 설정을 통하여 송출 신호의 세기와 송출 간격을 일정하게 하고 수신된 RSSI를 기록한다. 기존의 RSSI 값과 평균 방식 필터링을 통한 RSSI 값을 비교하여 데이터베이스화한다.
본 논문에서는 실내 측위를 위해 블루투스 비콘의 RSSI 송출 신호를 이용하여, 비콘의 송출 신호인 RSSI값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대해서 연구하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 GPS를 이용한 위치 측위는 부정확하고 어렵기 때문에 BLE 신호와 연동해 GPS 정보 등 다양한 정보를 송수신하는 근거리 무선통신 기술인 블루투스4.0의 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 측정결과 필터링을 이용한 거리계산 보정 알고리즘을 구현해 실내 측위를 측정한다. 거리 및 장애물에 따른 실내 환경요소에 의해 수신감도의 차이가 있으므로 RSSI신호의 세기를 조절한다.
블루투스 비콘은 저전력 시스템을 이용해 RSSI만 송출하도록 만들어 졌으며 수신된 기기에서 RSSI 값을 이용해 거리를 계산한다. RSSI 방식을 이용하기 위해서 사전에 다양한 지점에서 신호 세기들을 RSSI 표본 수집을 통하여 측정하여야 한다.
RSSI 방식을 이용하기 위해서 사전에 다양한 지점에서 신호 세기들을 RSSI 표본 수집을 통하여 측정하여야 한다. 비콘의 송신 신호를 각 수신 노드들이 신호의 감쇠 정도를 측정하여 확률적 방법을 통해 미리 수집되었던 RSSI 표본과 대조하여 노드의 위치를 추정한다[8].
평균 방식 필터링을 이용하여 측정된 RSSI 값은 일반적인 측정 결과 값에 비해 불안정한 RSSI 값이 다소 안정적인 것을 확인하였다. 총 30번의 실험을 통해서 평균값을 낸 RSSI 값을 10번의 측정값으로 작성하였다. 일반적인 측정에 비해 최대값이 –58.
성능/효과
Feedback 필터링은 이전에 수신된 RSSI 값이 이후에 수신된 RSSI 값에 의해 변화되는 형태를 가지게 되는데 이후에 수신된 RSSI 값이 처음 수신된 RSSI 값보다 높게 되면 Feedback필터링을 하더라도 dBm 값이 높게 측정되는 것을 확인하였다. 계수 값을 0.
54dBm 이다. Feedback 필터링을 하더라도 이후에 수신된 RSSI 값이 처음 수신된 RSSI 값보다 높게 되면 dBm 값이 높아지게 되는데 이런 경우 거리계산 보정 알고리즘을 통해 측정해도 일부분에서는 실제거리보다 높게 측정되는 것을 확인하였다. 실제 거리와 오차가 적은–52.
5로 하였을 경우가 좋은 것으로 확인되었다. Feedback필터링 실험을 통해서 계수 값에 따라서 일반적인 측정보다 RSSI값이 일부분 좋아지고 다소 안정된 값을 가지는 것을 확인하였다.
Feedback 필터링은 이전에 수신된 RSSI 값이 이후에 수신된 RSSI 값에 의해 변화되는 형태를 가지게 되는데 이후에 수신된 RSSI 값이 처음 수신된 RSSI 값보다 높게 되면 Feedback필터링을 하더라도 dBm 값이 높게 측정되는 것을 확인하였다. 계수 값을 0.3으로 조정하였을 경우 일반적인 측정에 비해 dBm 값은 안정적이지만 일반적인 측정 RSSI 값과 크게 차이가 없다는 것을 확인하였다. 반면에 계수 값을 0.
원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대해서 연구하였다. 또한 원거리에서 불안정한 신호를 보정하기 위해 RSSI 측정결과 필터링을 이용한 거리계산 보정 알고리즘을 구현해 실내 측위를 측정하였으며, 일반적인 측정을 통한 RSSI 값은 거리가 증가함에 따라 불규칙하지만 평균필터링과 계수 값을 0.5로 설정한 Feedback 필터링을 통한 RSSI 값이 다소 줄어드는 것을 확인하였다. 거리 및 장애물에 따른 수신감도의 차이가 있었으므로 RSSI 신호의 세기를 조절을 가능하게 하여 결과치 값을 유도하였다.
3으로 조정하였을 경우 일반적인 측정에 비해 dBm 값은 안정적이지만 일반적인 측정 RSSI 값과 크게 차이가 없다는 것을 확인하였다. 반면에 계수 값을 0.5로 조정하였을 경우 dBm 값은 다소 불규칙하지만 최소 dBm 값이 계수 a가 0.3일 경우에 비해 줄어드는 것을 확인하였다. 계수 값을 0.
일반적인 측정에 비해 최대값이 –58.5dBm으로 줄어든 것을 확인하였다.
일반적인 측정을 통한 RSSI 값이 최대 –65dBm에서 최소 –53dBm까지 측정됐으며 규칙적이지 못하고 불안정하다는 것을 확인하였다.
5로 조정한 Feedback 필터링을 통한 측정에서는 최대 –62dBm에서 최소 –52dBm까지 측정되었다. 조정한 계수 값 a의 따라서 최대, 최소dBm 값이 차이가 있는 것을 확인하였다.
평균 방식 필터링을 이용하여 측정된 RSSI 값은 일반적인 측정 결과 값에 비해 불안정한 RSSI 값이 다소 안정적인 것을 확인하였다. 총 30번의 실험을 통해서 평균값을 낸 RSSI 값을 10번의 측정값으로 작성하였다.
후속연구
본 연구를 통하여 원거리에 대한 오차의 범위를 더욱 줄인다면 정밀한 위치추적이 필요한 실내 위치 기반서비스에서 비콘을 이용한 위치추적이 가능할 것으로 예상한다. 향후 거리계산 보정 알고리즘을 이용한 LED 거리 인식 측정에 관해 연구할 예정이다.
본 연구를 통하여 원거리에 대한 오차의 범위를 더욱 줄인다면 정밀한 위치추적이 필요한 실내 위치 기반서비스에서 비콘을 이용한 위치추적이 가능할 것으로 예상한다. 향후 거리계산 보정 알고리즘을 이용한 LED 거리 인식 측정에 관해 연구할 예정이다.
5dBm부터 –56dBm 값만 사용하게 된다면 오차율이 줄어들 것으로 예상한다. 향후 실제거리와의 오차율을 줄이기 위한 연구를 진행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
블루투스란?
노드의 거리 추정은 사물의 거리나 사용자의 거리 정보를 획득하여 다양한 응용 분야에 사용 될 수 있다. 블루투스는 근거리 무선 통신 규약으로 반경 10∼100m 사이의 정보통신 기기를 무선으로 연결하는 기술로 BLE(Bluetooth Low Energy)는 정보기기간의 양방향 근거리 통신을 위한 기술로 저전력 무선통신기술이다. BLE는 2.
Feedback 방식으로 RSSI 값을 필터링 할 때 실내 외 환경에서 어떤 차이가 있는가?
계수 a 값에 따른 이전과 이후에 수신된 RSSI 값의 가중치를 부여할 수 있다. 실외에서 필터링 된 RSSI 값은 문제가 없으나 실내 환경에서는 정확도가 떨어지는 문제점을 가지고 있다.
GPS 신호의 한계점은 무엇인가?
위치 측위에 가장 널리 사용되는 GPS의 경우 5m 내외의 정확도를 보장하지만 별도의 네트워크가 필요하다[2]. GPS 신호의 특성상 실내에서 수신이 어렵기 때문에 실내 위치 추적 서비스에는 적용이 어렵다는 한계점이 존재한다. 실내 위치추적 서비스를 제공하기 위해서는 GPS 없이 사용자의 위치 추적을 할 수 있는 위치추적 기술이 요구된다[3].
참고문헌 (11)
Hyung-woo Choi, "Indoor location estimation system using bluetooth low energy beacon landmark", Ph. D. Dissertations, Korea University, Dec. 2015
Young-ho Song, "Capacity analysis of bluetooth access point for location based service with mobile phones and bluetooth", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 10, no. 5, pp187-192, Sep. 2010
Spiekermann. Sarah, "General aspects of location-based services", Morgan Kaufmann Pub, pp13-14, May. 2004 DOI: https://doi.org/10.1016/b978-155860929- 7/50002-9
Jae-joon Yoo, "Trends in technical development and standardiztion of indoor location based services", Electronics and Telecommunications Trends, Vol. 29, no. 5, pp51-61, Sep 2014
Myung-jae Lim, "Image processing for mobile information retrieval service", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 11, no. 1, pp103-108, Feb. 2011
Jung-hwan Kim, "Design and implementation of bluetooth4.0-based indoor location-based service system", Ph. D. Dissertations, Kangwon National University, Feb. 2015
Myung-gwan Kim, "Implementation of indoor location-aware system based on probability distribution of rssi", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 8, no. 4, pp9-14, Aug. 2008
Paramvir Bahl and Venkata N. Padmanabhan, "RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system", Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Vol. 2, pp.775-784, 2000 DOI: https://doi.org/10.1109/infcom.2000.832252
Jagoba Arias,AitzolZuloaga,JesusLazaro,Jon Andreu and Armando Astarloa."Malguki:an RSSIbased onad hocalgorithm",Microprocessors and Microsystems, pp.403-409. 2004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2004.03.001
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