위성항법장치(GPS)를 이용한 위치 추정 방법은 자동차의 내비게이션 시스템을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다. 또한 본 연구에서 기존의 삼변 측량법의 오차를 감소시키기 위해 4개의 수신기를 사용하는 4축 측량알고리즘인 "대각측량"을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 삼변측량대비 우수한 성능을 보였으며 공장에 시스템을 설치하여 실험을 수행함으로써 본 연구에서 제안하는 시스템과 알고리즘의 실효성을 증명하였다.
위성항법장치(GPS)를 이용한 위치 추정 방법은 자동차의 내비게이션 시스템을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다. 또한 본 연구에서 기존의 삼변 측량법의 오차를 감소시키기 위해 4개의 수신기를 사용하는 4축 측량알고리즘인 "대각측량"을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 삼변측량대비 우수한 성능을 보였으며 공장에 시스템을 설치하여 실험을 수행함으로써 본 연구에서 제안하는 시스템과 알고리즘의 실효성을 증명하였다.
The method of estimating a position using a GPS has been applied to various fields including a navigation system of an automobile. However, since it is difficult to measure GPS signals indoors, it is difficult to locate specific objects indoors such as a building or factory. To overcome these limita...
The method of estimating a position using a GPS has been applied to various fields including a navigation system of an automobile. However, since it is difficult to measure GPS signals indoors, it is difficult to locate specific objects indoors such as a building or factory. To overcome these limitations, this study proposes a system for object location estimation based on Bluetooth5 for the management of materials in factories. The object position estimation system consists of a Bluetooth signal generator, a receiver, and a database server. A signal generator based on Bluetooth Low Energy(BLE) is attached to the material and a receiver is appropriately arranged inside the factory. In this study, we propose "Diagonal Survey Method", a 4 - axis survey algorithm using four receivers to reduce the error of existing trilateration method. The proposed algorithm showed good performance compared to the conventional trilateration and we verified the effectiveness of the proposed system and algorithm by performing the experiment by installing the system in the factory.
The method of estimating a position using a GPS has been applied to various fields including a navigation system of an automobile. However, since it is difficult to measure GPS signals indoors, it is difficult to locate specific objects indoors such as a building or factory. To overcome these limitations, this study proposes a system for object location estimation based on Bluetooth5 for the management of materials in factories. The object position estimation system consists of a Bluetooth signal generator, a receiver, and a database server. A signal generator based on Bluetooth Low Energy(BLE) is attached to the material and a receiver is appropriately arranged inside the factory. In this study, we propose "Diagonal Survey Method", a 4 - axis survey algorithm using four receivers to reduce the error of existing trilateration method. The proposed algorithm showed good performance compared to the conventional trilateration and we verified the effectiveness of the proposed system and algorithm by performing the experiment by installing the system in the factory.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 공장과 같은 넓은 실내 공간에서 물자의 위치를 파악하기 위한 시스템을 설계하였다. 실내 측위를 위해 BLE의 RSSI에 기반을 둔 삼변측량 기법을 연구하였고, 이를 기반으로 하는 대각측량 알고리즘을 고안하였다.
본 실험은 대각측량 알고리즘의 실효성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 따라서 실험은 실제 물자 관리가 필요한 공장에서 수행했다.
본 연구에서 실내 측위를 위하여 사용한 방식을 소개한다. 대부분의 위치 추정은 Wang et al.
실내 측위를 위해 BLE의 RSSI에 기반을 둔 삼변측량 기법을 연구하였고, 이를 기반으로 하는 대각측량 알고리즘을 고안하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템과 대각측량 알고리즘의 실효성을 검증하기 위하여, 실제 공장 환경에 이 시스템을 설치하고 실험을 수행하였다. 설치한 시스템은 1개의 BLE 신호 발생기와 4개의 수신기, 그리고 수신기로부터 데이터를 수집하고 이를 이용한 대각측량 수행 및 데이터베이스 관리를 위한 서버장치 1개로 구성하였다.
이로 인하여 거리값을 그대로 사용할 경우 위치를 정상적으로 추정할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위하여 두 수신기에서 계산 된 거리의 비율과 두 수신기 간의 실제 거리를 이용해 오차를 줄일 수 있는 방법을 소개한다. 먼저 수신기가 이루는 사각형의 두 대각선을 긋고, 대각선의 양 끝 수신기에서 계산된 거리를 비율을 유지하며 대각선의 길이에 맞게 변환한다.
제안 방법
6% 가량 오차가 개선된 결과로써 유의미한 결과를 얻었다고 볼 수 있다. 또한 본 연구에서 제안하는 시스템은 물자의 위치를 데이터베이스에 실시간으로 업데이트하여 관리가 용이하다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 실제 산업 현장에서의 응용을 위해 제안 하는 방식을 활용하여, 스마트폰 어플리케이션으로 물자 위치 파악을 지원하고([Fig.
신호발생기는 일정한 주기(본 실험에서는 100ms로 설정)마다 BLE 신호를 발생한다. 또한, 신호발생기는 물자에 부착되어야하므로 전지를 연결해 전력을 공급해주고, 전력 사용을 최소화하도록 소프트웨어를 설계 하였다. 다음은 신호발생기의 동작 알고리즘이다.
본 논문에서 제안하는 위치 추정 방식으로, 오차를 보정하는 과정을 거친 후 위치 계산을 수행한다. 다음은 수행 순서에 따른 대각측량의 요소 설명이다.
또한 본 연구에서 제안하는 시스템은 물자의 위치를 데이터베이스에 실시간으로 업데이트하여 관리가 용이하다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 실제 산업 현장에서의 응용을 위해 제안 하는 방식을 활용하여, 스마트폰 어플리케이션으로 물자 위치 파악을 지원하고([Fig. 14]), 물자의 정보를 AR로 출력하는 시스템([Fig. 15])의 개발을 진행하고 있다.
수신기와 마찬가지로 라즈베리파이3 보드를 사용해 설계 및 구현하였다. 수신기와 유선 LAN을 통해 연결하였다.
수신기와 마찬가지로 라즈베리파이3 보드를 사용해 설계 및 구현하였다. 수신기와 유선 LAN을 통해 연결하였다. 수신기로부터 축적되는 데이터를 저장 및 관리하기 위하여 [Fig.
본 논문에서는 공장과 같은 넓은 실내 공간에서 물자의 위치를 파악하기 위한 시스템을 설계하였다. 실내 측위를 위해 BLE의 RSSI에 기반을 둔 삼변측량 기법을 연구하였고, 이를 기반으로 하는 대각측량 알고리즘을 고안하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템과 대각측량 알고리즘의 실효성을 검증하기 위하여, 실제 공장 환경에 이 시스템을 설치하고 실험을 수행하였다.
파란색 점과 초록색 점 둘 사이의 거리, 즉 오차 거리는 붉은 선으로 표시하였다. 실험환경을 눈금 당 1m인 2차원 좌표평면에 투영하여 4개의 수신기를 원점(0, 0)을 기준으로 같은 거리인 (5, 5), (5, -5), (-5, 5), (-5, -5)에 배치 및 표시하였다. 이 때, 좌표계의 x축은 동-서 방위를 나타내고, y축은 남-북 방위를 나타낸다.
[Table 2]는 기존의 삼변 측량 방식을 이용한 실험 결과이다. 위의 실험에서 사용된 4개의 수신기 중 3개의 수신기의 데이터로 삼변측량을 수행하였다. (a) ~ (l)의 평균 오차는 2.
필터링 된 rssi 값에 대하여 friis 공식(식 (1) ~ (3))으로 해당 신호발생기와 수신기간의 거리 정보를 획득한다. 이 후 본 연구에서 제안하는 측위 기법인 대각측량을 수행하여 산출된 위치정보를 데이터베이스에 저장한다.
가중 평균 필터를 통해 시간에 따른 RSSI의 편차를 줄임으로서 오차의 발생률 및 오차의 크기를 줄인다. 이렇게 보정된 RSSI의 값을 거리로 변환하여, 신호발생기와 각 수신기 간의 거리를 구한다.
들어오는 신호를 그대로 사용하는 것이 아니라, 직전의 N개의 데이터를 함께 더해 평균을 취함으로써 데이터의 편차를 줄인다. 이에 더하여, 최근 데이터일수록 가중치를 두어 안정적인 필터링이 이루어지도록 한다.
대상 데이터
신호발생기는 위치를 알고자하는 물자에 부착되고, 주기적으로 BLE 신호를 발생시킴으로써 수신기가 이를 수신할 수 있도록 하는 역할이다. 본 연구에서는 Bluetooth 5를 지원하는 개발보드인 TI Launchpad CC2640R2(Fig. 2)를 BLE 신호발생기로써 사용하였다.
본 연구에서 제안하는 시스템과 대각측량 알고리즘의 실효성을 검증하기 위하여, 실제 공장 환경에 이 시스템을 설치하고 실험을 수행하였다. 설치한 시스템은 1개의 BLE 신호 발생기와 4개의 수신기, 그리고 수신기로부터 데이터를 수집하고 이를 이용한 대각측량 수행 및 데이터베이스 관리를 위한 서버장치 1개로 구성하였다. 해당 시스템으로 실험을 수행한 결과, 평균 오차가 약 1.
성능/효과
두 실험 결과의 비교를 통하여, (h)를 제외한 모든 케이스에서 오차가 줄었음을 확인할 수 있다. [Fig.
56m로 나타났다. 따라서 오차의 크기를 45.6%로 대폭 감소시켰음을 확인하였다.
본 연구에서 제안하는 대각측량 알고리즘의 평균 오차는 1.17m로, 기존의 삼변측량 알고리즘의 평균 오차인 2.56m의 45.6%에 해당하는 수치이다. 이는 기존의 삼변측량 대비 45.
본 연구에서는 실시간으로 위치를 추정할 수 있는 위치 추정 알고리즘인 “대각측량”을 설계하였고, 오차 또한 기존 삼변측량 기법에 비해 큰 폭으로 줄였다.
설치한 시스템은 1개의 BLE 신호 발생기와 4개의 수신기, 그리고 수신기로부터 데이터를 수집하고 이를 이용한 대각측량 수행 및 데이터베이스 관리를 위한 서버장치 1개로 구성하였다. 해당 시스템으로 실험을 수행한 결과, 평균 오차가 약 1.17m 발생함을 확인하였다. 같은 데이터를 사용한 삼변측량의 경우 평균 오차가 약 2.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신호발생기의 역할을 무엇인가?
신호발생기는 위치를 알고자하는 물자에 부착되고, 주기적으로 BLE 신호를 발생시킴으로써 수신기가 이를 수신할 수 있도록 하는 역할이다. 본 연구에서는 Bluetooth 5를 지원하는 개발보드인 TI Launchpad CC2640R2(Fig.
삼변측량의 단점은 무엇인가?
, 2010) 등 여러 연구에서 사용되었다. 그러나 오차가 매우 큰 RSSI 값의 특성으로 인하여 일반적인 삼변측량으로는 추정되는 위치의 오차 또한 크게 나타난다. 이러한 오차를 줄이기 위한 연구로는 개선된 삼변측량법을 이용한 위치인지 알고리즘 개발(Sohn, 2013) 등이 있다.
본 연구에서는 GPS 신호의 단점을 극복하기 위해 어떠한 시스템을 개발하였는가?
하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다.
참고문헌 (6)
Friis H. T. (1946), "A Note on a Simple Transmission Formula," IRE Proc. vol. 34, Issue 5, pp.254-256.
Park J. G., Jung M. A., Yoon S. H. and Lee S. R. (2013), "System Design for Location Determination Inside the Ship," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 38, no. 2, pp.181-188.
Sohn J. H. (2013), "Development of Position Awareness Algorithm Using Improved Trilateration Measurement Method," The Korean Institute of Information and Commucation Engineering, vol. 17, Issue 2, pp.473-480.
Sung K. J., Ryoo J. H. and Kim H. N. (2010), "Design and Implementation of Location Determination Technology based on RSSI and Trilateration over Smart-Phone," Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp.969-970.
Wang Y., Xu Y., Yutian Z., Yue L. and Cuthbert L. (2013), "Bluetooth positioning using RSSI and triangulation methods," IEEE 10th Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), pp.837-842.
Zhang X. and Xiong Y. (2009), "Impulse Noise Removal Using Directional Difference Based Noise Detector and Adaptive Weighted Mean Filter," in IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 4, pp.295-298.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.