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제안 방법
- 따라서 비컨의 좌표가 정해져 있을 경우, 최대 위치 오차를 각각의 거리정보가 최대오차를 가질 경우에 대하여 각각 계산 후 가장 큰 위치오차로써 구하였다. 그리고 Taylor series 를 이용하여 거리정보에 대한 위치오차의 Sensitivity 를 구하였고, 비컨의 배치에 있어서 위치 정밀도와 민감도를 계산 결과를 통해 향상된 데이터를 얻을 수 있는 비컨의 배치에 대해 고찰하였다.
- 논문에서 사용된 위치 인식 시스템은 Fig.1 과 같이 작성된 비컨 리스트를 토대로 리시버에서 순차적으로 비컨에 US 와 RF 신호를 보고 비컨에서는 수신된 신호의 시간차를 이용하여 거리를 계산하여 그 값을 리시버에 보내고, 수집된 3 개 이상의 거리정보를 통해 리시버의 위치를 계산하게 된다.
- 또한 정확도를 높이기 위한 방안으로 센서 자체의 성능향상이나 필터링 기술을 연구하였다[3]. 논문에서는 위치정보의 오차 발생 원인에 대해서 고정 좌표의 센서로 부터 얻어지는 거리정보만이 리시버의 위치를 결정한다는 점과 초음파 신호의 수신 방식에 의해 일정 범위내의 오차를 포함하는 것에 착안하여 실험 없이 이를 통해 위치정밀도를 구하는 방법을 제시하고 평가하기 위해 2 절에서 거리정보를 통한 초기 리시버의 위치측정하고 3 절에서는 발생 가능한 최대 위치오차를 구하는 방법과 민감도를 정의하고, 4 절에서는 이론적으로 구해진 값과 실험을 통한 값을 비교 평가하였다.
- 이중 레이저 센서와 비전센서는 데이터를 처리 시간 문제로 실시간 인식에 문제가 있으며 큰 비용 상승을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 처리과정이 간단하여 실시간 인식에 용이하며 경제적인 초음파(US) 센서와 무선 통신파(RF) 센서를 사용한다. 사용되는 센서는 고정좌표를 부여하여 절대 위치를 측정하는 방법[2]으로 논문을 작성하였다.
- 거리오차에 의한 위치오차의 크기는 본 논문에서 볼 수 있듯이 비컨의 좌표에 따르게 된다. 따라서 비컨의 좌표가 정해져 있을 경우, 최대 위치 오차를 각각의 거리정보가 최대오차를 가질 경우에 대하여 각각 계산 후 가장 큰 위치오차로써 구하였다. 그리고 Taylor series 를 이용하여 거리정보에 대한 위치오차의 Sensitivity 를 구하였고, 비컨의 배치에 있어서 위치 정밀도와 민감도를 계산 결과를 통해 향상된 데이터를 얻을 수 있는 비컨의 배치에 대해 고찰하였다.
- 본 논문에서는 US 와 RF 의 도착시간차를 이용해 거리를 계산하고, 위치를 계산할 때 발생할 수 있는 오차와 그에 따른 거리와 위치의 정밀도와 민감도를 정의하였으며, 최대 오차 및 민감도를 구하는 방법을 제시하였다. 향후 센서의 특성에 의한 오차가 아닌 센서의 결함에 의한 오차 발생시 문제상황을 판단하여 검출해내고, 보상할 수 있는 연구가 필요한 것으로 예상된다.
- 따라서 본 논문에서는 처리과정이 간단하여 실시간 인식에 용이하며 경제적인 초음파(US) 센서와 무선 통신파(RF) 센서를 사용한다. 사용되는 센서는 고정좌표를 부여하여 절대 위치를 측정하는 방법[2]으로 논문을 작성하였다.
- 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 비컨을 300cm 간격의 사각형 형태로 배치하고 높이에 변화를 주어 측정하였다.
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