RSSI 이상값 탐지를 통한 거리 계산 보정 기법
저자
발행사항
서울 : 숭실대학교 정보과학대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 숭실대학교 정보과학대학원 : 정보보안학과(정원) 2022. 8
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
35p. : 삽화 ; 26cm
일반주기명
숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:박재표
참고문헌 수록
UCI식별코드
I804:11044-200000624183
소장기관
무선 통신 기술의 발전으로 IoT 환경이 구축되어 위치 정보를 바탕으로 한 많은 서비스가 사람들에게 관심을 받고 있다. 이 중 대표적인 위치기반 서비스는 GPS 기술이 있지만, 위성 신호를 수신하기 힘든 실내 공간에서는 위치 인식할 수 없어 실내의 경우에는 BLE Packet 중 RSSI 값을 활용한 거리 계산 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 논문에서는 불규칙적으로 발생하는 RSSI 값의 Outlier를 보정하기 위한 평균 방식 필터링, Feedback 필터링 기법 등이 존재하지만 Outlier를 실시간으로 탐지 및 제거한 거리 계산 보정 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 비콘 기기를 통해 BLE Packet을 송출하고 수신 단말기의 응용프로그램을 통하여 Outlier 탐지 및 제거하는 알고리즘을 적용하여 거리 계산을 보정한다.
본 논문에서 제시하는 알고리즘은 약 1.8m 거리에 수신 단말기와 비콘 기기를 설치하고 수신 단말기에서 비콘 기기의 BLE Packet를 10초 동안 20회 수신하여 RSSI 값을 측정하였다. 평균 방식 필터링과 Outlier 탐지 알고리즘 비교로 검증하였으며, 1.8m 고정된 거리에서 측정한 평균 방식 필터링의 RSSI 값은 –78 거리값은 7.59m이며, Outlier 탐지 알고리즘의 RSSI 값은 –71 거리값은 1.89m로 평균 방식 필터링보다 약 72% 향상된 정확도가 개선되었다.
The development of wireless communication technology has created an IoT environment, and many services based on location information are attracting people's attention. Among them, GPS technology is a representative location-based service, but it is not possible to recognize the location in indoor space where satellite signals are difficult to receive, so distance calculation research using RSSI value is actively carried out in BLEPacket.
In this paper, we propose a distance calculation correction technique that detects and removes Outlier in real time, although there are average method filtering and feedback filtering techniques to correct Outlier for irregular RSSI values. The proposed technique corrects distance calculations by applying an algorithm that sends BLEPacket through beacon equipment and detects and removes Outlier through an application of a receiving terminal.
In the algorithm presented in this paper, the receiving terminal and beacon equipment were installed at a distance of about 1.8m, and the receiving terminal received the BLEPacket of the beacon equipment 20 times in 10 seconds to measure the RSSI value. The RSSI value of the average method filtering measured at 1.8m fixed distance was –78m, and the RSSI value of the Outlier detection algorithm was –71m, which was approximately 72% higher than the average method filtering.
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