[논문]핑거프린트에 기반한 실내 물류 위치추적 시스템

김도안; 박성현; 정회경

doi:10.6109/jkiice.2020.24.7.898

핑거프린트에 기반한 실내 물류 위치추적 시스템
Fingerprint-Based Indoor Logistics Location Tracking System 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.7, 2020년, pp.898 - 903

김도안 (Department of Computer Engineering, Paichai University) , 박성현 (Department of Computer Engineering, Paichai University) , 정회경 (Department of Computer Engineering, Paichai University)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 핑거프린트를 기반으로 실내에 있는 물류의 위치와 재고를 파악하는 실내 물류 위치추적 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 실제 물류 센터 환경 인프라를 구축하고 물류 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 위치 단말기를 통해 신호 세기를 수집하고 신호지도를 제작하여 물품의 위치를 파악한다. 위치 단말기는 UHF RFID 리더기와 무선 랜카드로 이루어져 있으며 주변 RFID 신호와 무선 AP의 신호를 읽어 웹서버로 전송한다. 웹서버는 위치 단말기로부터 받아온 신호를 가공하여 데이터베이스에 저장하고 사용자는 해당 데이터를 이용하여 신호지도를 제작한다. 제안하는 시스템은 기존 핑거프린팅 방식에 UHF RFID 결합하여 다수의 객체를 조회하는 환경에서 성능을 개선하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose an indoor logistic tracking system that identifies the location and inventory of the logistics in the room based on fingerprints. Through this, we constructed the actual infrastructure of the logistics center and designed and implemented the logistics management system. The proposed system collects the signal strength through the location terminal and generates the signal map to locate the goods. The location terminal is composed of a UHF RFID reader and a wireless LAN card, reads the peripheral RFID signal and the signal of the wireless AP, and transmits it to the web server. The web server processes the signal received from the location terminal and stores it in the database, and the user uses the data to produce the signal map. The proposed system combines UHF RFID with existing fingerprinting method to improve performance in the environment of querying multiple objects.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1 Radio Map Production Structure
그림 Fig. 2 System Configuration Diagram
그림 Fig. 3 Tag Search Algorithm
그림 Fig. 4 Position Terminal Configuration Diagram
그림 Fig. 5 Web Server Structure Diagram
그림 Fig. 6 Application Page
그림 Fig. 7 Location Information Visualization
그림 Fig. 8 Scenario Floor Plan
그림 Fig. 9 Multiple Object Search Time

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그러나 이와 같은 기존 시스템들은 고정되어있는 통신 장치에 단말기가 연결되어 있는 통신 세기 즉, RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 통해 위치를 측위하는 방식으로 단일 단말기의 위치만을 반환하기 때문에 물류 시스템에 적합하지 않다는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 기존 시스템에 RFID를 결합하여 단일 단말기의 위치뿐만 아니라 주변에 존재하는 RFID 태그를 부착한 물류의 위치까지 반환하는 위치 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 핑거프린팅 기술을 바탕으로 주변 Wi-Fi의 RSSI 값을 데이터베이스에 저장하여 신호지도(Radio Map)를 제작하고 RFID 리더기를 장착한 단말기의 위치를 반환한다.
이에 본 논문은 실험을 통해 전체 면적 대비 2m × 2m 정도의 면적이 실험 구역 한정 가장 정밀도가 높은 것으로 확인하여 진행하였다. 본 시스템의 목적은 실내에서 단말기의 위치를 찾고 그 단말기의 주변에 있는 물품의 정보와 위치를 사용자에게 보여주는 것이다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 핑거프린트를 이용한 Wi-Fi 위치 측정방식에 RFID를 결합하여 물류시스템에 적합한 위치 측정 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 위치 단말기를 이용하여 신호지도를 제작하고 위치 단말기의 현재 위치와 신호지도의 신호세기를 비교하여 위치를 측정한 후 위치 단말기에 UHF RFID 리더기를 장착하여 주변 물품의 RFID 신호를 수집하고 사용자에게 어플리케이션 형태로 제공하였다.
신호 면적을 나누어 신호 세기의 범위에 따라 구역을 정한 것으로 단말기의 현재 신호 세기와 비교해 현재 위치를 측정한다. 이에 본 논문은 실험을 통해 전체 면적 대비 2m × 2m 정도의 면적이 실험 구역 한정 가장 정밀도가 높은 것으로 확인하여 진행하였다. 본 시스템의 목적은 실내에서 단말기의 위치를 찾고 그 단말기의 주변에 있는 물품의 정보와 위치를 사용자에게 보여주는 것이다.
이에 본 연구는 정확도가 높은 핑거프린팅 기반의 위치 측정 방식에 RFID 방식의 위치 측정 방식을 결합한 방식을 제안하여 정확도를 높이고 다수의 객체를 가진 물류 시스템 환경에서 효율성을 검증한다. 제안하는 시스템은 검증을 위해 기존 핑거프린팅 방식의 데이터 셋과 제안하는 시스템의 데이터 셋을 활용하여 실험을 진행하였다.

제안 방법

다수 객체 시나리오는 셀 위치 10개에 무작위 물품 10개를 배치하고 해당 물품을 전부 찾는 방식으로 진행하였다. RFID 특성상 다른 알고리즘을 결합하지 않으면 구역 내에 물품이 있다는 것은 판별할 수 있으나 구역 안에서의 정확한 위치를 알 수가 없으므로 해당 구역 안에서 신호 세기가 가장 근접했을 때 물품을 찾은 것으로 판별하였다. 위와 같은 조건으로 실험을 진행하였을 때 결과는 그림 9와 같다.
단일 객체 시나리오는 위치 단말기 1개를 사용자가 지니고 넓은 범위를 이동하여 존재하는 한 개의 물품을 찾는 업무를 바탕으로 진행하였다. 다수 객체 시나리오는 셀 위치 10개에 무작위 물품 10개를 배치하고 해당 물품을 전부 찾는 방식으로 진행하였다. RFID 특성상 다른 알고리즘을 결합하지 않으면 구역 내에 물품이 있다는 것은 판별할 수 있으나 구역 안에서의 정확한 위치를 알 수가 없으므로 해당 구역 안에서 신호 세기가 가장 근접했을 때 물품을 찾은 것으로 판별하였다.
또한, RFID 태그를 부착한 물품을 해당 구역에 랜덤으로 배치하였다. 단일 객체 시나리오는 위치 단말기 1개를 사용자가 지니고 넓은 범위를 이동하여 존재하는 한 개의 물품을 찾는 업무를 바탕으로 진행하였다. 다수 객체 시나리오는 셀 위치 10개에 무작위 물품 10개를 배치하고 해당 물품을 전부 찾는 방식으로 진행하였다.
데이터를 가공하는 과정을 거치는 이유는 웹 서버에 손쉽게 접근하기 위해 JSON 타입을 사용하기 때문이다. 데이터 정형화는 파이썬의 문자열 함수를 이용하여 필요없는 데이터를 삭제하고 SSID, MAC, RSSI 값을 키와 값으로 정렬하였다.
두 가지 시스템은 각각 단일 객체와 다수 객체의 측정을 10회씩 수행하는 것으로 실행하였다. 또한 실험 분류는 정확도와 측정 소요 시간을 비교하는 것으로 진행하였다.
위치 단말기는 UHF RFID와 무선 랜카드가 장착되어있다. 또한 IOS 앱으로 현재 물품의 위치와 정보 등을 조작하고 조회할 수 있도록 구축하였다. 그림 6은 어플리케이션의 초기 화면이며, 그림 7은 메인화면에서 검색 시작 버튼을 눌렀을 때 실행되는 화면으로 단말기의 위치와 지나왔던 경로 주변 물품의 위치를 시각화한 화면이다.
10회씩 수행하는 것으로 실행하였다. 또한 실험 분류는 정확도와 측정 소요 시간을 비교하는 것으로 진행하였다. 실험 결과 단일 객체에서 정확도는 기존 시스템과 큰 차이가 없었다.
위치에 따른 구역을 그림과 같이 총 10개의 구역으로 나누고 해당 구역의 신호세기를 각각 데이터베이스에 적재시켜 두었다. 또한, RFID 태그를 부착한 물품을 해당 구역에 랜덤으로 배치하였다. 단일 객체 시나리오는 위치 단말기 1개를 사용자가 지니고 넓은 범위를 이동하여 존재하는 한 개의 물품을 찾는 업무를 바탕으로 진행하였다.
제안하였다. 본 논문에서는 위치 단말기를 이용하여 신호지도를 제작하고 위치 단말기의 현재 위치와 신호지도의 신호세기를 비교하여 위치를 측정한 후 위치 단말기에 UHF RFID 리더기를 장착하여 주변 물품의 RFID 신호를 수집하고 사용자에게 어플리케이션 형태로 제공하였다. 고찰에서 살펴본 바와 같이 기존 시스템과의 비교를 통하여 약 16%의 정확도 개선과 2분의 소요시간 개선을 확인하였다.
시스템의 구현을 다룬다. 본 시스템을 구현하기 위해 리눅스가 설치된 ODROID C₁+를 사용하여 위치 단말기를 제작하였다. 위치 단말기는 UHF RFID와 무선 랜카드가 장착되어있다.
저장되어있다. 신호 면적을 나누어 신호 세기의 범위에 따라 구역을 정한 것으로 단말기의 현재 신호 세기와 비교해 현재 위치를 측정한다. 이에 본 논문은 실험을 통해 전체 면적 대비 2m × 2m 정도의 면적이 실험 구역 한정 가장 정밀도가 높은 것으로 확인하여 진행하였다.
제안하는 시스템은 검증을 위해 기존 핑거프린팅 방식의 데이터 셋과 제안하는 시스템의 데이터 셋을 활용하여 실험을 진행하였다. 실험 방식은 각각 단일 객체, 다수 객체의 정확도를 측정하는 방식과 소요시간을 측정하는 방식으로 진행된다. 실험을 진행할 환경을 담은 데이터 셋은 다음과 같다.
그래프이다. 위치에 따른 구역을 그림과 같이 총 10개의 구역으로 나누고 해당 구역의 신호세기를 각각 데이터베이스에 적재시켜 두었다. 또한, RFID 태그를 부착한 물품을 해당 구역에 랜덤으로 배치하였다.
제안하는 시스템은 위치단말기에 RFID 리더기와 무선랜카드를 장착하여 신호세기를 수집하고 가공하여 웹서버로 전송한다. 웹서버는 해당 데이터를 데이터베이스에 저장하고 사용자는 해당 데이터를 기반으로 신호지도를 제작한다.
본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 기존 시스템에 RFID를 결합하여 단일 단말기의 위치뿐만 아니라 주변에 존재하는 RFID 태그를 부착한 물류의 위치까지 반환하는 위치 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 핑거프린팅 기술을 바탕으로 주변 Wi-Fi의 RSSI 값을 데이터베이스에 저장하여 신호지도(Radio Map)를 제작하고 RFID 리더기를 장착한 단말기의 위치를 반환한다. 또한 RFID 리더기를 장착한 단말기에서는 태그의 신호를 읽고 물품 정보와 위치를 반환한다.
두 번째 단계는 신호지도를 통해 단말기와 물품 위치 그리고 정보를 가져온다. 첫 번째 단계에서 제작된 신호지도와 현재 단말기가 위치하고 있는 곳의 신호 세기를 비교하여 위치를 예측한다. 또한 이 단계에서 RFID를 통해 인식된 물품의 정보와 위치를 함께 측정하며 RFID 리더기와 RSSI 값을 함께 반환한다.

대상 데이터

신호지도 데이터베이스는 위치 정보를 담고 있으며 단말기가 현재 위치를 측정하기 위해 신호 세기를 비교하는 비교 대상이다. 현재 신호 세기와 신호지도 테이블에 저장된 LOCATION_RSSI를 비교하여 해당 구역에 신호 세기와 가깝다고 판단되면 해당 구역의 번호를 반환한다.
실험을 진행할 환경을 담은 데이터 셋은 다음과 같다. 신호지도를 제작하기 위해 주변 Wi-Fi AP 3대를 사용하였다. 또한 신호지도의 면적을 나누는 크기는 2m × 2m로 총 10개의 구역을 나누었다.
또한 신호지도의 면적을 나누는 크기는 2m × 2m로 총 10개의 구역을 나누었다. 위치 측정은 단일 객체와 다수 객체 10개의 물품을 대상으로 각각 10번씩 진행하였다.
시스템 환경에서 효율성을 검증한다. 제안하는 시스템은 검증을 위해 기존 핑거프린팅 방식의 데이터 셋과 제안하는 시스템의 데이터 셋을 활용하여 실험을 진행하였다. 실험 방식은 각각 단일 객체, 다수 객체의 정확도를 측정하는 방식과 소요시간을 측정하는 방식으로 진행된다.

성능/효과

본 논문에서는 위치 단말기를 이용하여 신호지도를 제작하고 위치 단말기의 현재 위치와 신호지도의 신호세기를 비교하여 위치를 측정한 후 위치 단말기에 UHF RFID 리더기를 장착하여 주변 물품의 RFID 신호를 수집하고 사용자에게 어플리케이션 형태로 제공하였다. 고찰에서 살펴본 바와 같이 기존 시스템과의 비교를 통하여 약 16%의 정확도 개선과 2분의 소요시간 개선을 확인하였다. 이를 통해 물류 시스템이라는 상황에 맞게위치 서비스를 구축하여 정확도와 소요시간을 개선할수 있다는 결론을 내리게 되었다.
03%로 약 16%의 차이를 보였다. 또한 물품 10개의 위치를 측정해서 전체 소요시간을 측정하는 실험을 진행한 결과 기존 시스템 평균 5.23분 제안하는 시스템 평균 3.22분으로 약 2분이 개선된 것을 확인할 수 있었다. 이는 RFID를 결합한 제안하는 시스템의 특성으로 다수의 객체를 동시에 검색할 수 있는 RFID의 장점과 Wi-Fi의 정확성을 결합하였기 때문으로 추정된다.
또한 실험 분류는 정확도와 측정 소요 시간을 비교하는 것으로 진행하였다. 실험 결과 단일 객체에서 정확도는 기존 시스템과 큰 차이가 없었다. 하지만 다수 객체에서의 정확도는 기존 시스템 평균 74.
고찰에서 살펴본 바와 같이 기존 시스템과의 비교를 통하여 약 16%의 정확도 개선과 2분의 소요시간 개선을 확인하였다. 이를 통해 물류 시스템이라는 상황에 맞게위치 서비스를 구축하여 정확도와 소요시간을 개선할수 있다는 결론을 내리게 되었다.
실험 결과 단일 객체에서 정확도는 기존 시스템과 큰 차이가 없었다. 하지만 다수 객체에서의 정확도는 기존 시스템 평균 74.6% 제안하는 시스템 평균 90.03%로 약 16%의 차이를 보였다. 또한 물품 10개의 위치를 측정해서 전체 소요시간을 측정하는 실험을 진행한 결과 기존 시스템 평균 5.

후속연구

사용자는 해당 물품의 정보와 위치 등을 모바일 어플리케이션 형태로 받아볼 수 있다. 이를 통해 제안하는 시스템을 물류 센터, 대형 마트 등 실내에서 물류의 흐름이 중요한 공간에 적용시킨다면 큰 생산성을 가져올 것으로 사료된다.
향후 연구로는 신호지도 구역 내의 정확한 위치 측정이다. 현재는 물품이 신호지도 구역에 존재하는지를 판별하는 것으로 구역 내에서의 정확한 물품 위치 판별은 어렵다.

참고문헌 (8)

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J. N. Lee, H. Y. Kang, Y. T. Shin, and J. B. Kim, "Indoor Positioning Algorithm Combining Bluetooth Low Energy Plate with Pedestrian Dead Reckoning," The Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol.22, no.2, pp.302-313, Feb. 2018.

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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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