[논문]위치 기반 지능형 사물인터넷 서비스를 위한 BLE 측위 방법에 관한 연구

장호덕

doi:10.17661/jkiiect.2024.17.1.25

[국내논문] 위치 기반 지능형 사물인터넷 서비스를 위한 BLE 측위 방법에 관한 연구
Study on the Positioning Method using BLE for Location based AIoT Service

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.17 no.1, 2024년, pp.25 - 30

장호덕 (Department of Information & Communication Engineering, Dongyang Mirae University)

초록
AI-Helper

지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart City, a key application area of the AIoT (Artificial Intelligence of Things), provides various services in safety, security, and healthcare sectors through location tracking and location-based services. an IPS (Indoor Positioning System) is required to implement location-based services, and wireless communication technologies such as WiFi, UWB (Ultra-wideband), and BLE (Bluetooth Low Energy) are being applied. BLE, which enables data transmission and reception with low power consumption, can be applied to various IoT devices such as sensors and beacons at a low cost, making it one of the most suitable wireless communication technologies for indoor positioning. BLE utilizes the RSSI (Received Signal Strength Indicator) to estimate the distance, but due to the influence of multipath fading, which causes variations in signal strength, it results in an error of several meters. In this paper, we conducted research on a path loss model that can be applied to BLE IPS for proximity services, and confirmed that optimizing the free space propagation loss coefficient can reduce the distance error between the Tx and Rx devices.

주제어

표/그림 (8)

표 표 1. BLE 실내 측위 시스템의 수신 전력 (측정값) Table 1. Received power of BLE indoor positioning system (measured value)
표 표 2. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 오차 (계산값, k=49, 276) Table 2. Distance error between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=49, 276)
표 표 3. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 (계산값, k=310) Table 3. Distance between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=310)
표 표 4. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 (계산값, k=276) Table 4. Distance between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=276)
표 표 5. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 (계산값, k=490) Table 5. Distance between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=490)
그림 그림 1. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 오차 (계산값, k=310) Fig. 1. Distance error between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=310)
그림 그림 2. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 오차 (계산값, k=276) Fig. 2. Distance error between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=276)
그림 그림 3. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이의 거리 오차 (계산값, k=490) Fig. 3. Distance error between Tx and Rx of BLE indoor positioning system (calculated value, k=490)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 경로 손실 모델의 적용 방안을 연구한다. 수신 신호의 강도인 RSSI (Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 BLE 송·수신 장치사이의 거리를 계산하고, 경로 손실 모델의 자유공간 경로손실 계수를 수신 전력 변화 범위의 중위값에서 최적화한다.

제안 방법

표 1은 전송 거리별 측정한 BLE 실내 측위 시스템의 수신 전력이다. 다중 경로 페이딩과 같은 전파 환경에 따라서 변화하는 수신 전력의 범위를 확인하기 위해 최소값, 최대값, 중위값을 사용하였다. 전송 거리가 3m일 때, 수신 전력은 -80 ~ -64dBm 범위에서 변화하며, 중위값은 –72dBm이다.
수신 신호의 강도인 RSSI (Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 BLE 송·수신 장치사이의 거리를 계산하고, 경로 손실 모델의 자유공간 경로손실 계수를 수신 전력 변화 범위의 중위값에서 최적화한다
제안한 거리 계산 방법은 경로손실 모델의 자유공간 경로손실 계수를 최적화하는 방식이며, 거리별 (3m, 6m, 9m) 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 수신 전력 중위값에서 최소화하는 값으로 산출한다

이론/모형

HRP (High Rate Pulse) UWB 물리계층을 지원하며, CCC, FiRa 컨소시엄, Apple Nearby Interaction이 참여하고 있다. UWB의 측위 방법은 TDoA (Time Difference of Arrival)과 TWR (Two Way Ranging) 기술을 사용한다. UWB는 거리 기반 측정기술인 TOF (Time of Flight)를 사용하여 10~50cm의 거리 오차를 제공하여 정확한 위치를 측정할 수 있다[3].
무선통신 시스템에서 경로 손실은 Friis 방정식을 활용한 경로 손실 모델을 이용하여 계산할 수 있다[7]. BLE 실내 측위 시스템의 송·수신 장치 사이 거리를 구하기 위해 경로 손실 모델을 전송 거리에 대한 식으로 나타내면 식 1과 같다.

성능/효과

자유공간 경로손실 계수는 식 1을 이용하여 계산한 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 최소화하는 값으로 산출한다. 2.4GHz 주파수 대역을 사용하는 BLE 무선신호의 파장은 0.125m이고, BLE 5.1 트랜시버 송신전력은 2.5dBm이다. 6m 전송 거리에서 자유공간 경로손실 계수 k를 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 최소화하도록 계산하면 수신 전력이 최대값 –70dBm일 때 49이며, 중위값 –77.
1은 전송속도, 통신 거리, 안정성을 좀 더 개선하였고, AoA (Angle of Arrival)과 AoD (Angle of Departure)를 지원하여 블루투스 장치의 신호가 어디에서 오는지 정확하게 찾아낼 수 있다[4][5]. BLE 5.1의 향상된 방향 정확도를 활용하면 다양한 위치 기반 서비스를 구현할 수 있다. BLE 5.
WiFi를 이용한 실내 측위 시스템은 스마트폰, 태블릿 등 WiFi를 지원하는 다양한 기기와 AP(Access Point)를 활용할 수 있지만, 10m 내외의 측위 오차를 가지고 있고 다른 무선통신 기술과 비교해서 상대적으로 소비전력이 크다. UWB는 실시간으로 사물의 위치정보를 측위할 수 있어서 실시간으로 위치를 추적하는 RTLS (Real Time Location System)에 활용되고 있다.
거리별 수신 전력 중위값을 사용하여 계산한 송·수신 장치 사이의 거리의 오차를 최소화하는 자유공간 경로 손실 계수는 3m에서 310, 6m에서 276, 9m에서 490이다.
따라서 송·수신장치 사이의 거리가 9m 이하인 조건에서 가장 긴 전송 거리인 9m에서 수신 전력 중위값을 사용하여 최적화한 자유공간 경로손실 계수를 적용하면 계산한 전송거리의 변화폭이 감소하게 된다는 것을 알 수 있다.
2는 전송속도와 통신거리를 업그레이드하고, 향상된 보안 기능을 제공한다. 또한 위치 정확도를 개선하여 웨어러블 장치에서 걸음 수, 이동 거리와 같은 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 한다. BLE를 이용한 위치 기반 서비스는 사람, 기기, 상품을 포함한 사물의 위치를 감지하고 추적하는 서비스, 실내 길 안내 (navigation), O2O (Online to Offline), 지오펜싱 (Geo-fencing) 등의 근접 서비스가 대표적이다.
AIoT (Artificial Intelligence of Things)는 기존 사물인터넷에 인공지능 기술을 결합한 것을 의미한다. 센서 기반의 다양한 디바이스를 네트워크로 연결하여 데이터를 전달하거나 디바이스를 제어하는 사물인터넷에 인공지능 기술을 적용하면 수집한 데이터를 분류, 분석하여 학습한 데이터를 기반으로 다양한 분야에서 편리하고 스마트한 서비스를 제공할 수 있다. 사물인터넷 기술은 네트워크 발전을 기반으로 주변의 모든 사물을 연결하는 연결형 사물인터넷에서 고도화된 인공지능 기술을 활용하여 상황 인지·원격측정·제어·미래 예측이 가능한 지능형 사물인터넷, 자율 판단·제어가 가능한 자율형 사물인터넷으로 발전해 나갈 것으로 전망된다[1].
수신 전력 변화에 따라서 송·수신 장치 사이의 거리 오차가 결정되므로 실내 측위시스템에서는 일정한 시간 간격으로 수신 전력의 평균값을 산출하여 송·수신 장치 사이의 거리를 계산하는 방법을 사용하면 수신 전력 변화의 영향을 줄일 수 있다.
수신 전력의 중위값에서 송·수신 장치 사이의 거리를 계산한 결과, 실제 거리와의 오차가 작고, 수신 전력의 변화로 인해 발생하는 편차가 감소하는 것을 확인하였다
자유공간 경로손실 계수의 최적값을 이용하여 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 계산하고, 정확도 개선 효과를 확인한다

후속연구

또한 직원, 환자 등 사람의 위치를 파악하여 비상 상황에 대피를 돕거나 질병 전파를 예방하는 등 안전·보안 분야에 적용될 수 있다.
5m 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 O2O, 지오펜싱 등 근접 서비스 적용을 위해 9m 이내로 제한하였고, 네비게이션, 자산 추적 등의 위치추적 및 안내 서비스를 위해서는 거리 및 범위를 확장하여 검증이 필요하다. 또한, 수신 전력 변화에 따른 송·수신 장치 사이의 오차를 유효 범위로 줄이기 위해서는 일정한 시간 간격으로 수신 전력의 평균값을 산출하는 평균 필터[8] 또는 칼만 필터[8]와 결합하여 적용해야 한다.

참고문헌 (8)

J. J. Lee and B. J. Park, "A Study on Artificial Intelligence of Things Trends,"？Journal of The Korea Society of Information？Technology Policy & Management, vol. 14, no. 2, pp. 2901-2906, 2022.？
J. Kunhoth, A. Karkar, S. Al-Maadeed, and？A. Al-Ali, "Indoor positioning and？wayfinding systems: a survey,"？Human-centric Comput. Inf. Sci., vol. 10, no. 1, p. 18, 2020.？
D. Coppens, A. Shahid, S. Lemey, B. V.？Herbruggen, C. Marshall, and E. D. Poorter,？"An overview of UWB standards and？organizations (IEEE 802.15.4, FiRa, Apple):？Interoperability aspects and future research？directions," in IEEE Access, vol. 10, pp.？70219-70241, 2022.？
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J. S. Kim, Y. K. Kim, "A Study on Distance？Calculation Revision Algorithm using the？Filtering of RSSI Measurement Results", The？Journal of The Institute of Internet,？Broadcasting and Communication, vol. 17, No. 1, pp. 25-31, Feb. 2017.？

원문보기 상세보기

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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