[논문]실내 위치 측위 효율성 분석을 위한 비콘 신호 특성 연구

현미진; 김봉현

doi:10.15207/jkcs.2018.9.11.001

실내 위치 측위 효율성 분석을 위한 비콘 신호 특성 연구
Study on the Beacon Signal Characteristic for Efficiency Analysis of Indoor Positioning 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.11, 2018년, pp.1 - 7

현미진 (경남대학교 컴퓨터공학부) , 김봉현 (유원대학교 스마트IT학과)

초록
AI-Helper

최근 들어, 실내 공간에서의 활동 영역이 넓어지면서 실내 공간에서의 사용자 위치 측위, 추적, 공간 패턴 분석, 환경 분석 등 다양한 형태의 공간 활용 서비스 기술이 개발, 적용되고 있다. 이러한 실내 공간에서의 서비스 기술을 위해 BLE 기반의 Beacon이 대표적으로 사용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 모듈을 설계하였다. 실험 결과, 근거리에서 측정된 데이터의 정확도가 높으며, 실내 공간에서 장애물이 없을수록 위치 데이터가 보다 정확하게 추출되는 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the activity area in the indoor space has been widening. Various types of service technologies have been developed and applied user location, tracking, spatial pattern analysis and environmental analysis in indoor space. BLE-based beacon is used for the service technology in the indoor space. Therefore, in this paper, we collected and analyzed signals for indoor positioning based on beacon. For this purpose, a module was designed to analyze the efficiency of indoor location measurement using beacon. Experimental results show that the accuracy of the measured data at close range is improved. Also, it was analyzed that the more accurate the position data is extracted without the obstacle in the indoor space.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Worldwide LBS market sales account trends
그림 Fig. 2. Coverage and accuracy of Indoor positioning
그림 Fig. 3. Integration module overall configuration
그림 Fig. 4. Ultrasonisc wave sensor circuit design
그림 Fig. 5. Power circuit design
그림 Fig. 6. Beacon circuit design
그림 Fig. 7. Integration module
그림 Fig. 8. Measures according to distance
그림 Fig. 9. Standard deviation of measured values
그림 Fig. 10. Measured value distribution in 9M-8M space
그림 Fig. 11. Measured value distribution in 2M-5M space
그림 Fig. 12. Measured value distribution in 6M-7M space

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서, 본 논문에서는 다양한 실내 위치 측정 기법 중 정확성을 향상시킬 수 있으며 기반 서비스와 호환성이 좋은 실내 위치 측정 기술을 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해, 최근 다양한 분야에서 실내 위치 측정에 활용되고 있는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 설계 및 실험을 수행하고 결과를 분석하였다.
따라서, 본 논문에서는 다양한 실내 위치 측정 기법 중 정확성을 향상시킬 수 있으며 기반 서비스와 호환성이 좋은 실내 위치 측정 기술을 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해, 최근 다양한 분야에서 실내 위치 측정에 활용되고 있는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 설계 및 실험을 수행하고 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 비콘을 통한 실내 위치 측위에 대한 효율성을 분석하기 위해 비콘 기반의 실내 위치 측정 통합 모듈을 설계하고 실내 공간의 크기에 따른 신호 측정 및 분석을 수행하였다. 그림 7은 제안한 설계에 따른 통합 모듈을 나타낸 것이다.

제안 방법

우선, 실내 공간의 크기는 가로, 세로가 9M-8M인 공간, 6M-7M인 공간, 2M-5M인 공간으로 선정하였으며, 중간 크기인 6M-7M인 공간에는 책상, 책장 등의 장애물을 일부 설치하여 실험하였다. 각각의 실험 공간마다 가로 방향과 세로 방향에 통합 모듈을 1개씩 설치하는 조건으로 환경을 조성하였다.
스마트폰 사용자의 공간위치 정보를 인식하여 브로드케스팅 하는 비콘을 오래 작동하도록 배터리의 수명을 연장할 수 있도록 설계한다. 또한, 스마트폰 사용자의 실내 공간위치에 대한 동작을 인식할 수 있도록 모션센서를 추가하였다. 또한, 실내에 특정좌표를 설정하여 사용자의 거리와 ID를 인식하기 위한 통합 모듈을 설계하고 이를 통해 공간위치정보의 거리와 사용자 ID를 인식하도록 구성하였다.
이때 신호센서는 스마트폰의 앱에서 발생된 신호를 인식하여 신호의 거리를 측정하여 계산한 후, 공간 위치를 파악하여 운영서버로 전송한다. 또한, 스마트폰의 위치 공간에서 이동체를 인식하기 위한 모션센서를 공간 내외에 설치할 수 있도록 하였다. 이때 모션센서는 공간 위치를 파악하여 브로드케스팅하는 비콘을 동작시켜서 비콘이 오래도록 작동할 수 있도록 배터리의 수명을 연장하도록 하였다.
또한, 실내 공간 크기 및 환경에 따른 실험에서는 총 3개의 공간 크기별로 실험을 진행하였다. 실험 공간의 크기는 대, 중, 소로 분류하였으며, 중간 크기의 실내 공간에는 일부의 장애물을 설치하여 결과를 실험을 수행하였다.
또한, 스마트폰 사용자의 실내 공간위치에 대한 동작을 인식할 수 있도록 모션센서를 추가하였다. 또한, 실내에 특정좌표를 설정하여 사용자의 거리와 ID를 인식하기 위한 통합 모듈을 설계하고 이를 통해 공간위치정보의 거리와 사용자 ID를 인식하도록 구성하였다. 스마트폰 사용자는 신호를 발생하고, 운영서버의 제어를 받기 위하여 신호를 추적하기 위한 앱을 이용한다.
먼저, 비콘 기반의 통합 모듈을 이용한 거리별 측정값 측정 실험에서는 통합 모듈 5개에 대한 거리 측정 실험하였다. 데이터 측정은 0.
이때 모션센서는 공간 위치를 파악하여 브로드케스팅하는 비콘을 동작시켜서 비콘이 오래도록 작동할 수 있도록 배터리의 수명을 연장하도록 하였다. 뿐만 아니라 모션센서에서 전송되는 모션은 물론 신호센서에서 전송되는 신호를 인식하여 공간 위치를 파악한 후 운영서버에 전송하는 비콘을 설계하였다. 그림 4, 그림 5 및 그림 6은 통합 모듈 전체 회로설계시에 반영된 초음파센서, 전원 및 비콘에 대한 회로 설계도를 나타낸 것이다.
스마트폰 사용자의 공간위치 정보를 인식하여 브로드케스팅 하는 비콘을 오래 작동하도록 배터리의 수명을 연장할 수 있도록 설계한다. 또한, 스마트폰 사용자의 실내 공간위치에 대한 동작을 인식할 수 있도록 모션센서를 추가하였다.
실내 공간내에서 사용자의 위치를 보다 정확하게 측위하게 위해 시설물에 정보를 인식하기 위한 신호센서를 특정좌표에 여러 개 설치하여 정보를 수집하도록 구성하였다. 이때 신호센서는 스마트폰의 앱에서 발생된 신호를 인식하여 신호의 거리를 측정하여 계산한 후, 공간 위치를 파악하여 운영서버로 전송한다.
첫 번째는 비콘 기반의 통합 모듈을 이용하여 거리에 따른 측정값을 측정, 분석하였고, 두 번째는 공간 크기에 따른 측정값을 측정, 분석하였다. 실험 공간에 대한 실내 장애물을 제거하여 장애물 제한사항은 배제하였으며, 실내 장애물로 인한 신호 분석 실험을 별도로 수행하였다.
또한, 실내 공간 크기 및 환경에 따른 실험에서는 총 3개의 공간 크기별로 실험을 진행하였다. 실험 공간의 크기는 대, 중, 소로 분류하였으며, 중간 크기의 실내 공간에는 일부의 장애물을 설치하여 결과를 실험을 수행하였다. 우선, 실내 공간의 크기는 가로, 세로가 9M-8M인 공간, 6M-7M인 공간, 2M-5M인 공간으로 선정하였으며, 중간 크기인 6M-7M인 공간에는 책상, 책장 등의 장애물을 일부 설치하여 실험하였다.
또한, 스마트폰의 위치 공간에서 이동체를 인식하기 위한 모션센서를 공간 내외에 설치할 수 있도록 하였다. 이때 모션센서는 공간 위치를 파악하여 브로드케스팅하는 비콘을 동작시켜서 비콘이 오래도록 작동할 수 있도록 배터리의 수명을 연장하도록 하였다. 뿐만 아니라 모션센서에서 전송되는 모션은 물론 신호센서에서 전송되는 신호를 인식하여 공간 위치를 파악한 후 운영서버에 전송하는 비콘을 설계하였다.
본 논문에서는 다양한 실내 위치 측정 기법 중 정확성을 향상시킬 수 있으며 기반 서비스와 호환성이 좋은 실내 위치 측정 기술을 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해, 실내 위치 측정에 활용되고 있는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 모듈을 설계하였다. 그림 3은 비콘과 초음파 센서를 활용하여 실내 위치 측정 통합 모듈에 대한 전체 설계 개요를 나타낸 것이다.
따라서, 본 논문에서는 다양한 실내 위치 측정 기법 중 정확성을 향상시킬 수 있으며 기반 서비스와 호환성이 좋은 실내 위치 측정 기술을 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해, 최근 다양한 분야에서 실내 위치 측정에 활용되고 있는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 설계 및 실험을 수행하고 결과를 분석하였다.
신호 측정을 위한 실험은 2가지 형태로 진행하였다. 첫 번째는 비콘 기반의 통합 모듈을 이용하여 거리에 따른 측정값을 측정, 분석하였고, 두 번째는 공간 크기에 따른 측정값을 측정, 분석하였다. 실험 공간에 대한 실내 장애물을 제거하여 장애물 제한사항은 배제하였으며, 실내 장애물로 인한 신호 분석 실험을 별도로 수행하였다.
그림 4, 그림 5 및 그림 6은 통합 모듈 전체 회로설계시에 반영된 초음파센서, 전원 및 비콘에 대한 회로 설계도를 나타낸 것이다. 초음파센서는 5V, GND, Trig, Echo 단자로 구성되어 있으며, 전원은 800mA이고, Bluetooth 4.0 Module NRF51822 Chipset의 iBeacon으로 통합 모듈을 설계하였다.

대상 데이터

먼저, 비콘 기반의 통합 모듈을 이용한 거리별 측정값 측정 실험에서는 통합 모듈 5개에 대한 거리 측정 실험하였다. 데이터 측정은 0.2초당 측정 데이터를 수집하였으며, 모듈 1개당 1,000개의 데이터를 수집하였다. 또한, 거리는 1M, 2M, 3M, 5M 및 10M의 거리별 간격을 두고 데이터를 수집하였다.
2초당 측정 데이터를 수집하였으며, 모듈 1개당 1,000개의 데이터를 수집하였다. 또한, 거리는 1M, 2M, 3M, 5M 및 10M의 거리별 간격을 두고 데이터를 수집하였다.
실험 공간의 크기는 대, 중, 소로 분류하였으며, 중간 크기의 실내 공간에는 일부의 장애물을 설치하여 결과를 실험을 수행하였다. 우선, 실내 공간의 크기는 가로, 세로가 9M-8M인 공간, 6M-7M인 공간, 2M-5M인 공간으로 선정하였으며, 중간 크기인 6M-7M인 공간에는 책상, 책장 등의 장애물을 일부 설치하여 실험하였다. 각각의 실험 공간마다 가로 방향과 세로 방향에 통합 모듈을 1개씩 설치하는 조건으로 환경을 조성하였다.

성능/효과

중간 공간에 설치된 일부 장애물로 인해 사용자의 정확한 위치를 측정하는데 방해가 된 것으로 생각된다. 결국, 비콘을 이용한 실내 공간에서의 위치 측위는 공간내의 장애물이 거의 없는 곳에서 보다 정확한 측정값을 추출할 수 있었다.
그림 10과 그림 11은 장애물이 없는 큰 공간과 작은 공간에서의 실내 위치 측정값의 분포도를 나타낸 것이며, 그림 12는 장애물이 있는 중간 공간에서의 실내 위치 측정값의 분포도를 나타낸 것이다. 분포도 측정 결과, 기존의 비콘 단독 시스템을 이용한 분포도 측정보다 이기종 센서 통합 모듈을 이용한 실내 위치 측정값의 분포도가 보다 조밀하게 모여 있는 것으로 나타났다.
실험 결과, 2M이내의 거리에서 데이터 측정값에 대한 신뢰성을 확보할 수 있었으며, x-y 좌표 공간에서의 실험에서는 공간 크기가 작으면서 장애물이 거의 없는 공간에서 측정된 데이터가 실제 위치 정보와 비교했을 때 근접한 결과를 도출할 수 있었다. 추후 연구에서는 장거리 네트워크 연결에 사용되는 Lora를 적용한 실험을 수행하여 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기술적 방법론을 제안할 것이다.
실험 결과에서 알 수 있듯이 실내 공간의 크기가 큰 공간이나 작은 공간이나 측정값의 변화는 거의 없었다. 이는, 공간 크기와 상관없이 사용자의 실내 위치를 측정할 수 있다는 것을 알 수 있다.

후속연구

또한, 근접 정보를 이용하는 방식으로 RSS(Received Signal Strength)를 이용하여 사용자의 위치를 결정한다[15][16]. 이와 같은 특징을 갖고 있는 Beacon은 추후 IPS의 위치 측위에서 많은 부분을 차지하는 기술로 활용될 것이다[17]. 그러나, 현재의 Beacon 단일 기술로써 정확한 실내 위치 파악 및 출입통제에 적용하기에는 정밀측정을 요구하는 경우, 정확도가 낮아 보조 역할이 가능한 타 기술과의 융합이 필요하다.
실험 결과, 2M이내의 거리에서 데이터 측정값에 대한 신뢰성을 확보할 수 있었으며, x-y 좌표 공간에서의 실험에서는 공간 크기가 작으면서 장애물이 거의 없는 공간에서 측정된 데이터가 실제 위치 정보와 비교했을 때 근접한 결과를 도출할 수 있었다. 추후 연구에서는 장거리 네트워크 연결에 사용되는 Lora를 적용한 실험을 수행하여 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기술적 방법론을 제안할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	UWB의 단점은 무엇인가?	이러한 특징을 이용하여 실내 공간에서 사람이나 사물의 위치를 보다 정확하게 파악할 수 있어 실내 위치인식에 많이 사용되고 있다. 그러나, 임펄스를 이용하기 때문에 대역폭이 확산되기 때문에 기존에 사용하고 있는 다른 무선 통신시스템에 장애를 일으킬 수 있다[11][12].
	WPS란 어떠한 방식인가?	WLAN은 현재 가장 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방식 중 하나로 WLAN 신호 전파의 신호 강도(Signal Strength), 도착 시간 차(TDOA:Time Difference of Arrival), AOA(Angle of Arrival)등을 사용한다. 이 중 WPS(Wi-Fi Positio System)의 경우 WLAN 기반 측위 기술로, 도시 곳곳에 설치된 Wi-Fi 무선 공유기를 이용하여 단말기의 위치를 추정하는 방식이다. 오차 범위는 이론상 약 5m로 제시되고 있다.
	RFID기술은 어떠한 서비스를 제공할 수 있는가?	RFID(Radio Frequency Identification)기술은 사물에부탁된 태그로부터 전파를 이용하여 사물의 정보 및 주변 환경을 인식하여 정보를 수집, 저장함으로써 사물에 대한 측위, 관리 및 사물과 정보 교환 등 다양한 서비스를 제공할 수 있다. RFID 기술은 태그를 부착한 물체가리더기의 인식 범위에 포함되면 리더기는 태그에 신호를 송신하고, 태그는 리더기의 신호에 응답 수신을 한다.

저자의 다른 논문 :

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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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