실내 환경에서 RSSI기반의 효율적인 보정을 통한 저전력 위치 추정 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 김기형 | - |
dc.contributor.author | 오원석 | - |
dc.date.accessioned | 2019-10-21T07:25:34Z | - |
dc.date.available | 2019-10-21T07:25:34Z | - |
dc.date.issued | 2015-08 | - |
dc.identifier.other | 20332 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/18715 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :정보통신,2015. 8 | - |
dc.description.abstract | ICT(Information and Communication Technology)기술이 급속하게 발달 및 활용되고 있음에 따라, 이들을 기반으로 한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 ICT 기반 서비스의 흐름 중 주목할 만한 한 가지는 바로 실내 환경에서 위치기반서비스(LBS : Location-Based Service)이다. 건축기술의 발달함에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 기존에 실외 공간에서 주로 이루어지던 생활들이 실내 공간에서도 이루어질 수 있게 되었다. 이로 인해 일상생활에서 실내 공간이 차지하는 비중과 중요도가 점차 증가하였고, 사용자의 위치를 활용하여 서비스를 제공하는 기술이 각광받고 있다. 위치를 추정하는 대표적인 기술은 GPS (Global Positioning System)이다.[1] GPS는 실외에서 서비스를 제공할 때 정확도 높은 위치 추정이 가능하지만, 실내에서 활용하기 위해서는 추가적인 방법이 필요하고 이 또한 수십 미터의 오차를 발생시킨다.[2] 그래서 실내 무선 통신 환경에서 위치를 추정하는 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그 중 수신 신호 세기(RSSI : Received Signal Strength Indication) 기반 위치를 추정하는 기법이 있는데 이 기법은 크게 삼각측량법과 핑거프린팅 기법으로 나눌 수 있다. 삼각측량법은 RSSI 신호 특성상 환경에 대한 영향을 많이 받아서 신뢰도가 떨어지기 때문에 정확도를 높이기 위한 선행연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 무거운 알고리즘을 사용함으로써 계산 시간의 증가로 전력 소모가 큰 경우가 많다. 반면, 핑거프린팅 기법은 전파 지도 데이터베이스(Radio Map Database) 정보에 따라 높은 정확도와 비교적 가벼운 알고리즘을 가지지만, 환경이 변화하면 전파 지도 데이터베이스를 새로 구성해야 한다.[3] 따라서 본 논문은 RSSI기반의 향상된 삼각측량법과 핑거프린팅의 데이터베이스 활용 방식을 접목시켜 실내 환경에서 효율적인 보정을 통해 최종 위치를 추정하고 데이터베이스 정보를 주기적으로 갱신하는 저전력의 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 참조문헌[7]에서 제안한 Gaussian-weighted model에 실시간 보정을 통한 위치 추정 기법과 비교하여 시스템의 총 전력 소모를 약 74.5%, 모바일노드의 전력소모를 약 19% 감소시켰다. 반면, 평균 오차거리가 약 3.5% 증가함으로써 정확도는 다소 떨어졌다. 이는 Trade-off라고 볼 수 있으며, 일정 수준의 정확도를 유지하면서 저전력을 요하는 실내 환경 위치기반서비스에 적합할 것이라고 판단된다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서 론 1 제 2 장 관련연구 3 2.1 RSSI 기반의 거리 추정 기본 개념 3 2.2 RSSI 기반의 위치 추정 기법 5 2.2.1 삼각측량법 6 2.2.2 핑거프린팅 기법 7 2.3 RSSI 기반의 향상된 삼각측량법 9 2.3.1 가우시안-가중치 모델 10 2.3.2 가중 최소자승법 12 제 3 장 효율적인 보정을 통한 위치 추정 기법 14 3.1 데이터베이스 생성 단계 14 3.2 위치 추정 단계 16 3.3 데이터베이스 갱신 단계 17 제 4 장 성능평가 18 4.1 실험환경 18 4.2 알고리즘별 모바일노드 이동 경로에 따른 실험결과 20 4.3 데이터베이스 갱신 여부에 따른 실험결과 27 제 5 장 결 론 29 참고문헌 (Reference) 30 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 실내 환경에서 RSSI기반의 효율적인 보정을 통한 저전력 위치 추정 기법 | - |
dc.title.alternative | RSSI-based Indoor Low Power Localization with Efficient Correction | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 정보통신대학원 | - |
dc.contributor.alternativeName | Won-Seok Oh | - |
dc.contributor.department | 정보통신대학원 정보통신 | - |
dc.date.awarded | 2015. 8 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 705572 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000020332 | - |
dc.subject.keyword | RSSI | - |
dc.subject.keyword | 위치추정기법 | - |
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