[논문]RFID 태그를 이용한 실내 위치 추적 시스템에 관한 연구

조재형

doi:10.14400/jdc.2019.17.12.211

RFID 태그를 이용한 실내 위치 추적 시스템에 관한 연구
A Position Tracking System Using Pattern Matching and Regression Curve 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.12, 2019년, pp.211 - 217

초록
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무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Location positioning systems are available in applications such as mobile, robotic tracking systems and Wireless location-based service (LBS) applications. The GPS system is the most well-known location tracking system, but it is not easy to use indoors. The method of radio frequency identification (RFID) location tracking was studied in terms of cost-effectiveness for indoor location tracking systems. Most RFID systems use active RFID tags using expendable batteries, but in this paper, an inexpensive indoor location tracking system using passive RFID tags has been developed. A pattern matching method and a system for tracing location by generating regression curves were studied to use precision tracking algorithms. The system was tested by verifying the level of error caused by noise. The three-dimensional curves are produced by the regression equation estimated the statistically meaningful coordinates by the differential equation. The proposed system could also be applied to mobile robot systems, AGVs and mobile phone LBSs.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Configuration of Position Tracking System.
표 Table 1. Calculation Equation for Estimated Coordinates.
그림 Fig. 2. 6th 3-dimensional Regression Curve at Coordinate (3.5, 5.5).
표 Table 2. Calculated Coordinates at (3.5, 5.5)
표 Table 3. Probabilities by Pattern Matching at (3.5, 5.5)
표 Table 4. 3-dimensional Regression Curve at Coordinate (3.5, 5.5 ).
표 Table 5. Test Data for 12 Points.

AI 본문요약
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문제 정의

신호의 강도는 방사선 각도에 따라 변화하며 태그 상호작용에 따라 리더기 반응이 달라진다. 본 논문에서 시스템의 오류 및 환경에 취약한 특성을 고려하여 위치 추적 방법을 제안하고 그 결과를 비교하고자 한다.
본 논문에서는 저비용 패시브 RFID 태그를 이용한 실시간 RFID 실내 위치추정 시스템을 연구한다. 제안된 시스템은 저비용 패시브 RFID 태그를 사용하여 AGV, 자동 로봇 위치 추적 장치, 모바일 장치 및 위치 추적 장치에 적용될 수 있다.
본 연구의 목적은 수동 RFID 태그를 이용한 위치 추적 시스템을 개발하는 것이다. 일반적으로 RFID 태그 신호는 리더기로 전송되며, 위치는 리더기의 데이터를 사용하여 추적된다.

제안 방법

RFID에 기반한 실내 위치 추적 시스템을 개발하기 위해 4 가지 다른 방법을 사용하여 비교하였다. 감지된 태그를 이산신호로 이용한 면적 계산방법은 불규칙한 오류분포를 보였으며, 특히 가장자리 부근에서 오류가 가장 크기 때문에 신뢰도가 가장 낮은 방법으로 판명되었다.
각 노드에서 감지한 태그 위치에 따라 계산된 중심 좌표에는 실제 좌표와 일치하지 않는 오류가 발생되었으며, 계산 방법에 따라 결과가 다르게 나타났다. 각 위치 추적 시스템을 평가하기 위해 12개의 무작위 점을 선택하여 오류를 비교하였다. Table 1에서 위치를 추적하기 위한 방식과 사용 계산 방법을 정리하였다.
연구의 결과, RFID를 이용한 저비용의 실내 위치 추적 시스템이 개발되었다. 개발된 시스템은 수동형 RFID 태그를 사용한다. 개발된 시스템은 와이파이를 사용하는 시스템에 비해 저렴하며, 비교적 정확한 결과를 제공한다.
위치추적 방법으로 여러 방법을 비교하여 실험 전반에 걸쳐 서로 다른 추적 알고리즘의 정확성을 표시하여 선택할 수 있다. 본 논문에서는 4가지의 다른 추적 방법의 결과를 비교한다.
실험을 위하여 좌표(3.5, 5.5)에서는 중앙 좌표는 리더기가 인식한 태그들을 사용하여 계산하였다. Table 2와 같이 감지된 태그를 이산신호로 이용한 면적 계산방법으로 구한 좌표 (x_b, y_b)는 (3.
정확도를 개선하기 위하여 단위 시간에 데이터 세트를 획득하여 회귀곡선을 생성하여 좌표를 계산한다. 3차원 회귀곡선은 확률적으로 의미 있는 형태의 결과 값을 결정해 준다.
개발된 시스템은 신호 오작동과 방해 신호로 인해 발생하는 오류를 보상한다. 정확한 좌표 값을 얻기 위해 회귀곡선의 근사치를 사용하였다. 이 좌표는 평균 오차 값이 태그 거리의 24.

대상 데이터

실험을 수행하기 위해 RFID 태그는 300mm 격자공간이 있는 사각 격자 위에 수직으로 9개, 수평으로 9개씩 각각 배치되었다. 총 81개의 노드를 그리드에 배치했고, 64개의 셀을 생성하였다.
164로 가장 크게 나타났다. 좌표를 추정하기 위하여 활용된 회귀곡선은 설명력 R²가 60%이상인 곡선만 사용되었다.
실험을 수행하기 위해 RFID 태그는 300mm 격자공간이 있는 사각 격자 위에 수직으로 9개, 수평으로 9개씩 각각 배치되었다. 총 81개의 노드를 그리드에 배치했고, 64개의 셀을 생성하였다. 리더기의 탐지 가능 영역이 가변적이며, 감지된 태그의 좌표를 사용한 계산식을 통하여 일관성을 유지했다.

이론/모형

위치를 추적하는 간단한 방법은 중앙 위치를 평균화하는 것이다. 검출된 태그의 패턴은 리더기의 위치에 따라 검출된 신호의 패턴을 합리적으로 계산하는 오류 보정 방법을 적용할 수 있다. 위치추적 방법으로 여러 방법을 비교하여 실험 전반에 걸쳐 서로 다른 추적 알고리즘의 정확성을 표시하여 선택할 수 있다.

성능/효과

이 위치에서의 회귀곡선은 다음 Table 4와 같이 구하였다. 6번째 곡선에서 설명력 R²가 가장 컸으며, 가중치로 활용하는 매칭확률 R_x(x₂)가 1.164로 가장 크게 나타났다. 좌표를 추정하기 위하여 활용된 회귀곡선은 설명력 R²가 60%이상인 곡선만 사용되었다.
안테나가 수신한 신호 강도에 따라 센서에 의한 태그의 수도 경우에 따라 다르게 나타났다. 각 노드에서 감지한 태그 위치에 따라 계산된 중심 좌표에는 실제 좌표와 일치하지 않는 오류가 발생되었으며, 계산 방법에 따라 결과가 다르게 나타났다. 각 위치 추적 시스템을 평가하기 위해 12개의 무작위 점을 선택하여 오류를 비교하였다.
RFID에 기반한 실내 위치 추적 시스템을 개발하기 위해 4 가지 다른 방법을 사용하여 비교하였다. 감지된 태그를 이산신호로 이용한 면적 계산방법은 불규칙한 오류분포를 보였으며, 특히 가장자리 부근에서 오류가 가장 크기 때문에 신뢰도가 가장 낮은 방법으로 판명되었다.
개발된 시스템은 수동형 RFID 태그를 사용한다. 개발된 시스템은 와이파이를 사용하는 시스템에 비해 저렴하며, 비교적 정확한 결과를 제공한다. 더구나 실내 위치추적 시스템의 유효성은 실험을 통해 입증되었다.
개발된 시스템은 와이파이를 사용하는 시스템에 비해 저렴하며, 비교적 정확한 결과를 제공한다. 더구나 실내 위치추적 시스템의 유효성은 실험을 통해 입증되었다. 개발된 시스템은 신호 오작동과 방해 신호로 인해 발생하는 오류를 보상한다.
마지막으로 회귀곡선을 생성하여 미분방정식에 의해서 최댓점을 예측하여 계산한 결과 좌표인 (x_r, y_r)은 (3.45, 5.64)로 예측되었다.
본 논문에서 제안한 패턴 매칭의 결과를 가중치로 하여 중심 좌표를 계산하는 방법은 신호강도를 가중치로 한 방법에 비교하여 오류 평균은 비슷한 값으로 나타났으나, 표준편차는 더 작은 값으로 오류의 확률이 비교적 고르게 분포됨을 알 수 있다. 코너 부근에서도 상대적으로 작은 오류 분포를 보였기 때문이며, 확률적 신뢰성을 높일 수 있는 방법이라 할 수 있다.
신호강도를 가중치로 하여 중심 위치를 계산한 방법은 모든 노드에서 가중치를 일정하게 부여한 방법과 비교하여 보다 나은 결과를 얻을 수 있었으나 가장자리 부근에서 오류의 분포가 여전히 크게 나타났다.
연구의 결과, RFID를 이용한 저비용의 실내 위치 추적 시스템이 개발되었다. 개발된 시스템은 수동형 RFID 태그를 사용한다.
3% 미만이었다. 이 결과는 단순히 중앙 좌표를 계산하는 방법에 비해 평균 33.8%의 정확도가 향상되었다.
신호강도를 가중치로 하여 중심 위치를 계산한 방법(weight)은 태그 배열 간격의 13%-53%를 보여준다. 패턴 매칭(pattern) 방법은 평균 30.5%의 오차율을 보여 신호강도의 가중치를 계산한 방법에 비해 다소의 개선점을 보였으며, 코너 부근의 오류확률이 개선되어 표준편차가 줄어들었음을 볼 수 있다.
회귀곡선의 보간에 의한 좌표 계산 방법(regression)은 오류 평균이나 표준 편차 면에서 다른 방법에 비해 비교적 정확한 결과를 얻어 가장 우수한 결과를 보였다. 최소 오차 값은 좌표 (3.

후속연구

본 논문에서는 저비용 패시브 RFID 태그를 이용한 실시간 RFID 실내 위치추정 시스템을 연구한다. 제안된 시스템은 저비용 패시브 RFID 태그를 사용하여 AGV, 자동 로봇 위치 추적 장치, 모바일 장치 및 위치 추적 장치에 적용될 수 있다. 움직이는 물체에 RFID 리더기가 장착되고, RFID 수동태그는 위치를 추적하기 위해 바닥이나 천장에 고정된다.
향후 연구에서는 개발된 실내 위치 추적 시스템을 모바일 로봇, AGV, 스마트폰에 적용하여 실시간 위치 추적에 대한 향상된 구현기술을 위한 연구가 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RFID 실내 위치추정 시스템의 용도는 무엇인가?	본 논문에서는 저비용 패시브 RFID 태그를 이용한 실시간 RFID 실내 위치추정 시스템을 연구한다. 제안된 시스템은 저비용 패시브 RFID 태그를 사용하여 AGV, 자동 로봇 위치 추적 장치, 모바일 장치 및 위치 추적 장치에 적용될 수 있다. 움직이는 물체에 RFID 리더기가 장착되고, RFID 수동태그는 위치를 추적하기 위해 바닥이나 천장에 고정된다.
	RFID 기술이란 무엇인가?	실내 위치 추적 시스템을 위한 RFID 시스템은 1990년대 후반부터 연구되어 왔다. RFID 기술은 무선 신호로 인식되는 비접촉식 자동식별 기술이다. RFID 태그는 몇 미터에서 수십 미터까지 읽을 수 있다.
	GPS 시스템의 단점은 무엇인가?	이 장치들은 각각 장단점이 있다. 위치 추적 시스템을 위한 GPS 시스템은 현재 가장 잘 알려져 있으나[2], 일반적으로 GPS 시스템은 위성과 추적 시스템을 통해 실외의 사용으로 제한되며, 건물 내부에서는 신호가 차단되어 GPS 수신기가 제대로 작동하지 않는 단점이 있다.

참고문헌 (18)

H. Bekkali, M. Sanson & Matsumoto (2007). RFID indoor positioning based on probabilistic RFID map and kalman filtering, Proceedings of the WiMOB. DOI: 10.1109/WIMOB.2007.4390815
J. Na. (2006). The blind interactive guide system using RFID-based indoor positioning system, Proceedings of the ICCHP, 1298-1305.
A. Oh. (2015). Smart Factory Logistics Management System Using House Interior Position Tracking Technology Based on Bluetooth Beacon. Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. 19(11), 2677-2682.

원문보기 상세보기
M. J. Hyun & B. H. Kim. (2018). Study on the Beacon Signal Characteristic for Efficiency Analysis of Indoor Positioning. Journal of the Korea Convergence Society, 9(11), 1-7.

원문보기 상세보기
H. D. Park. (2014). Sensor Node Control Considering Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks, Journal of Digital Convergence, 12(2), 271-276.

원문보기 상세보기
B. Kang, S. Choi, G. Kim & Y. Park. (2014). A Study on a 3-Dimensional Positioning System over Indoor Wireless Environments, Journal of Digital Convergence, 12(11), 273-279.

원문보기 상세보기
Y. Jung. (2017). A Study on Improving Manufacturing Environment Using Iot Technology in Small Business Environment, Journal of Convergence for Information Technology, 7(2), 83-90.
Y. Jung. (2018). Linking Algorithm Between Iot Devices for Smart Factory Environment of SMEs, Journal of Convergence for Information Technology, 8(2), 233-238.

원문보기 상세보기
H. K. Ryu & T. W. Kim. (2019). Development of a Safety Accident Prevention System for Construction Equipment Utilizing Ilt and RTLS Technology, Journal of the Korea Convergence society, 10(9), 179-186.
A. Cangialosi, J. E. Monaly & S. C. Yang. (2007). Leveraging RFID in hospitals: Patient life cycle and mobility perspectives, IEEE Communications Magazine, 45(9), 18-23.

상세보기
T. Mori, C. Siridanupath, H. Noguchi & T. Sato. (2008). Active RFID-based indoor object management system in sensor - embedded environment, Proceedings of the 5th International Conference on Networked Sensing Systems 2008, Kanazawa, Japan, 17-19.
A. Fu & G. Retscher. (2009). Active RFID Trilaternation and Location Fingerprinting Based on RSSI for Pedestrian Navigation, Journal of Navigation, 62(2), 323-340.

상세보기
L. Ni, M. Yunhao, L. Cho, Yiu & A. Patil. (2003). LandMarc: indoor location sensing using active RFID, Proceedings of the First IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2003), 407-415.
S. Ting, L. Kwok, S. Tsang, H. Albert, C. Ho & T. George. (2011). The study on using passive RFID tags for indoor positioning, International Journal of Engineering Business Management, 3(1), 9-15.

상세보기
Y. Kim, Y. Jeong & G. C. Park. (2014). Energy-efficient Routing Protocol based on Localization Identification and RSSI Value in Sensor Network, Journal of Digital Convergence, 12(1), 339-345.

원문보기 상세보기
S. Mazuelas, A. Bahillo, R. M. Lorenzo, P. Fernandez, F. A. Lago, E. Garcia, J. Blas & E. J. Abril. (2009). Robust indoor positioning provided by real-time RSSI values in unmodified WLAN networks, IEEE J. Sel. Topics Signal Process, 3(5), 821-831.

상세보기
A. Ramon, J. Ruiz, F. Granja, J, Carlos, P. Honorato, I. Jorge & G. Rosas. (2012). Accurate Pedestrian Indoor Navigation by Tightly Coupling Foot-Mounted IMU and RFID Measurements, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 178-189.
Y. Zhang, M. Amin & S. Kaushik. (2007). Localization and Tracking of Passive RFID Tags Based on Direction Estimation, International Journal of Antennas and Propagation.

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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