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거리 가중치 및 Kalman Filter를 이용한 TOA기반 실내 위치 인식 시스템
TOA Based Indoor Localization System Using Distance Weighting and Kalman Filter 원문보기

한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회, 2011 May 26, 2011년, pp.386 - 389  

변진영 (인천대학교 정보통신공학과) ,  이기영 (인천대학교 정보통신공학과)

초록
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현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.

AI 본문요약
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  • 칼만 필터는 이산 시간 선형 동적 시스템을 기반으로 동작하며 지속적으로 입력값이 변화 할대 상태 벡터를 이용하여 이전 시간의 벡터들에 대해 관계된다는 마르코프 연쇄를 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
위치 인식 기술은 어떻게 구분할 수 있는가? 위치 인식 기술은 크게 실내와 실외로 구분할 수 있는데 이는 GPS를 사용할 수 있는 지역과 사용할 수 없는 지역으로 구분한다. GPS 신호를 사용할 수 없다는 점에서 실내 위치 인식 기술이 상대적으로 어렵다고 볼 수 있다.
TOA(Time of arrival) 방식이란 무엇인가? 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다.
GPS 신호를 대신 하기위한 수단으로서 IR센서의 단점은 무엇인가? GPS 신호를 대신 하기위한 수단으로 초음파, Infra Red(IR), Radio Frequency(RF), Ultra Wide Band(UWB)가 있으며 각각의 장단점을 비교해 보면 다음과 같다. 초음파는 의복이나 실내 장애물들에 흡수되기 쉬워 센서의 신호가 수신되기 까지 원활히 전달되기 힘들고 IR 센서는 센서에서 발송하는 신호가 수신부의 가시 영역 안에 들어가야만 신호가 전달될 수 있기 때문에 장애물에 영향을 많이 받는다. RF기반 방식으로는 Zigbee, UWB 등이 있으며 전송 속도가 빠르고 방해물이나 신호 전달 방향에 대한 제한이 상대적으로 적은 편이다.
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