BLE 및 WkNN 기반 이동 단말 실내 위치 측위 플랫폼 개발 (Development of an Indoor Positioning Platform for Mobile Devices Based on BLE and WkNN Method)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 47권 / 9호 / 1406 ~ 1419페이지
· 저자명 : 김래현, 오성현, 김정곤

초록

최근 사용자 단말 기반 LBS의 원활한 제공을 위해 다양한 무선통신 방식을 응용한 실내·외 위치 측위 기법들이 적용되고 있다. 실외 측위의 경우 GPS 신호를 수신하여 원활한 측위가 이루어지지만 실내 측위의 경우 GPS 신호가 정상적으로 수신이 되지 않는 문제점이 존재하여 WiFi 및 Bluetooth 등 다양한 무선 신호를 활용한 대체기법들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 BLE 비콘이 장착된 스마트 안전모와 실시간 위치 측위 PC 프로그램을 구현하였다. 스마트 안전모가 이동 시 측정된 RSS를 코사인 유사도 비교법, 삼각측량법, kNN 그리고WkNN 방식에서 핑거프린트 맵 Sample Point의 기준 RSS와 비교하였다. 본 논문에서는 kNN 및 WkNN 방식모두 측정된 RSS를 기반으로 해당 스마트 안전모 위치 좌표를 출력하고 측위 좌표 대비 실제 위치 좌표 간 평균유클리드 거리 차를 Cosine Similarity 및 삼각측량법과 추가 비교 분석하였다. 실험 결과 상기 테스트베드 환경에서 WkNN 기반 측위 기법이 가장 우수한 측위 성능을 보여주었다. WkNN 기반 측위 기법은 kNN 기반 측위 기법 대비 약 20%, 삼각측량 기법 대비 약 34%, 코사인 유사도 비교방식 대비 약 41% 개선된 측위 성능을 보여주었다. 이를 통해 WkNN 기법이 비콘 단말 이동 환경에서 상대적으로 정확한 실내 측위 기법임을 확인하였다.

영어초록

Recently, indoor/outdoor positioning techniques using various wireless communication methods have been applied for the smooth provision of user Device-based LBS. In the case of outdoor positioning, GPS signal is received and positioning is performed smoothly, but in the case of indoor positioning, there is a problem that the GPS signal is not received normally, so alternative techniques using various wireless signals such as WiFi and Bluetooth are actively studied. In this paper, a smart-helmet equipped with a BLE beacon and a real-time positioning PC program were implemented. The RSS measured when the smart helmet is moved was compared with the standard RSS of the fingerprint map Sample Point in the cosine similarity comparison method, triangulation method, kNN and WkNN methods. In this paper, both the kNN and WkNN methods output the corresponding smart helmet position coordinates based on the measured RSS, and the average Euclidean distance difference between the positioning coordinates and the actual position coordinates is further compared and analyzed with cosine similarity and triangulation. As a result of the experiment, the WkNN-based positioning technique showed the best positioning performance in the test bed environment. The WkNN-based positioning technique showed improved positioning performance by about 20% compared to the kNN-based positioning technique, by about 34% compared to the triangulation technique, and by about 41% compared to the cosine similarity comparison method. Through this, it was confirmed that the WkNN technique is a relatively accurate indoor positioning techniques in a beacon terminal mobile environment.

참고자료

· 없음