A Study on Multi-hop Positioning Error in Indoor Positioning System

*정회원, 한성대학교 전자정보공학과

접수일자 : 2016년 2월 18일, 수정완료 : 2016년 3월 18일 게재확정일자 : 2016년 4월 8일

Received: 18 February, 2016 / Revised: 18 March, 2016 / Accepted: 8 April, 2016

*Corresponding Author: [email protected]

Dept. of ICs Engineering, Hansung University, Korea http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2016.16.2.123

JIIBC 2016-2-15

실내 위치 추정 시스템에서의 멀티 홉 위치 오차에 관한 연구

A Study on Multi-hop Positioning Error in Indoor Positioning System

오종택

Jongtaek Oh

요 약 스마트폰에서 음향 신호를 이용하여 실내에서의 절대 위치를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 여러 개의 위치 측정 장치들이 연속으로 자신의 위치를 측정하는 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템도 제안되었 다. 이 경우에는 측정된 상대 위치의 오차가 축적되어 홉 수가 커짐에 따라 지속적으로 증가하게 되므로 실내 위치 측 정 시스템을 설계할 때에 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 연속적으로 설치된 멀티 홉 방식의 실내 위치 측 정 장치 시스템에서 절대 위치 오차를 분석하였으며, 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 분석 결과를 보면 축적된 측 정 오차가 멀티 홉 수에 따라 거의 선형적으로 증가함을 확인할 수 있다.

Abstract

Also multi-hop indoor positioning system in which the equipments measure their relative position successively has been proposed. As the total positioning error is prone to increase due to the successively accumulated positioning error for the multi-hop system, the error analysis is required for the system design. In this paper, the absolute positioning error for the multi-hop indoor positioning equipments successively installed is analyzed, and it is verified by computer simulation. According to the results, the accumulated positioning error is linearly increased as the number of the multi-hop increases.

Key Words :

Ⅰ. 서 론

스마트폰의 대중화와 실용화에 따라 거의 모든 사용 자가 항상 스마트폰을 휴대하고 사용하고 있다. 또한 스 마트폰의 음성 통신 기능을 제외하면, 대부분의 기능은 인터넷 통신을 기반으로 하는 데이터 서비스와 카메라 촬영 기능 및 스마트폰에 내장된 Global Positioning System (GPS) 장치를 이용한 위치 기반 서비스 기능일

것이다. 특히 위치 기반 서비스는 사용자의 이동 환경에

서 현재 위치 정보의 확인 또는 주변 검색 기능으로 이동

단말기에 적합한 기능이다. 현재 미국의 GPS 위성 시스

템을 이용하여 실외에서의 위치 기반 서비스가 크게 활

성화되어 있지만, 실내에서는 GPS 신호가 수신되지 못

하여 실내에서의 위치 정보 인식이나 위치 기반 서비스

가 불가능한 상태이다. 실내에서의 절대 위치 측정을 위

해 특별한 단말 장치를 사용해야 한다면, 그 실용성이 크

게 떨어지므로 보편적인 단말 장치인 스마트폰을 기반으 로 하는 실내 위치 측위 기술이 매우 유용하다.

따라서 스마트폰을 기반으로 하는 실내 위치 측위 기 술로, 무선랜 공유기의 전파 신호를 사전에 측정하여 데 이터베이스를 구축하고 이를 이용한 WiFi fingerprint 방 식의 실내 측위 기술에 대한 연구가 매우 활발하며

, 조 명용 전등에서 위치 구분 신호를 전송하여 실내 위치를 인식하는 기술도 표준화가 추진 중에 있다

. 또한 전통 적 기술인 자이로 센서와 가속도 센서를 이용하여 스마 트폰의 이동 궤적을 추적하는 Personal Dead Reckoning (PDR)

과 음향 신호를 이용하여 상대 위치를 측정하는 기술

이 활발하게 연구되고 있다.

그러나 WiFi fingerprint 방식의 경우에는 사전에 전 파 신호를 모든 장소에서 측정해 놓아야 하고 실내 구조 물이 변경되는 경우 측위 오차가 커지며 측위 오차가 수 m에 이르는 문제가 있으며, 광 신호를 이용하는 경우에 는 스마트폰의 카메라를 조명 장치로 향해야 하는 불편 함이 있다. 또한 PDR의 경우에는 사용자가 스마트폰을 휴대한 방법에 따라 측위 오차가 달라지며 이동 거리가 커짐에 따라 누적 오차가 발생하는 문제가 있고, 글로벌 위치를 측정할 수 없다는 한계가 있다. Time Difference of Arrival (TDOA) 방식의 음향 신호를 이용하는 경우 에는 음향 신호의 전파 다중 경로나 장해물이 있는 경우 측위 오차가 크게 증가하며, 상대 위치만 측위 할 수 있 는 문제가 있다. 따라서 실내 측위 기술은 한 가지 방식 에 의존하기 보다는 목적에 따라 몇 가지 기술을 결합하 여 사용하는 것이 적절하다.

최근에는 스마트폰에서 음향 신호를 발생하고 이를 TDOA 방식으로 실내 위치 측정 장치 (Indoor Positioning System for Global Positioning: IPSGP)에서 스마트폰의 상대 위치를 측정하고, 측정 장치에 GPS와 전자 컴퍼스를 내장시켜 결과적으로 스마트폰의 글로벌 좌표를 인식할 수 있는 기술이 제안되었다

. 이 방법을 적용할 경우, 넓은 실내 공간에서 임의의 위치에 IPSGP 장치를 설치하면 음향 신호를 이용하여 장치들 사이에 상호간의 상대 위치를 측정하고 설치 방향각 정보를 합 산하여 장치들의 글로벌 좌표를 스스로 인식할 수 있다.

이 경우 최소한 하나의 IPSGP 장치에서는 GPS 장치나 설치 관리자에 의하여 글로벌 좌표가 설정되어야 한다.

이 경우 실내에 설치되는 여러 개의 IPSGP 장치들의 설치와 관리가 쉬워지므로 실용화 가능성이 매우 크다.

그러나 IPSGP 방식의 경우, 글로벌 좌표가 설정된 하나 의 기준 IPSGP 장치를 중심으로 중간 IPSGP 장치들은 상대 위치와 절대 위치를 추정하므로 그 측위 단계가 증 가할수록, 즉 홉 수가 증가할수록, 측위 오차가 누적되어 커지게 된다.

본 논문에서는 IPSGP 방식의 멀티 홉 실내 위치 측위 시스템에서의 누적된 측위 오차를 분석하였다.

Ⅱ. 멀티 홉 TDOA 시스템 구조

다음 그림 1은 스마트폰의 음향 신호를 수신하여 스마 트폰의 상대 위치를 추정하기 위한 TDOA 방식의 3차원 마이크 배열과 스마트폰 구성도이다

. 동일 평면상에 M1부터 M5까지의 5개의 마이크들이 배치되어 있고 임 의의 3차원 좌표 

 

 

에 스마트폰이 있다.

x y

z

M4 M2 M5

M1 M3

S(xs,ys,zs) d1 d2 d3

d4 d5

그림 1. 3 차원 공간에서의 5개의 십자 형태의 마이크들과 하 나의 신호원 구성도^[6]

Fig. 1. The 3D configuration of cross type 5 microphones and 1 signal source^[6]

스마트폰에서 음향 신호를 발생하면 5개의 마이크들이 이 신호를 수신하고, 각 마이크에 수신된 음향 신호의 전 파 시간 지연 차이를 측정하고 이를 식 (1)의 Linear Least Mean Squared Error (LLMSE) 방법을 이용하여 신호원 인 스마트폰의 3차원 좌표 

 

 

를 계산한다

.

  



  ^

 



 

 

 

 

 

 



 

 

 

 

 

 



 

 

 

 

 

 



 

 

 

 

 

 

,

 



  ^

 









,  



  ^

 



 

  

 

  

 

  



 

  

 

  

 

  



 

  

 

  

 

  



 

  

 

  

 

  

  





 

스마트폰의 상대 위치 좌표 추정 오차의 주된 원인은 음향 신호 전파 다중 경로 문제를 제외할 때, 주변 잡음 과 전기 잡음, 음향 신호 전파 지연 시간 차이를 디지털 방식으로 측정할 때 발생하는 데이터 샘플링 시간 오차 이다. 만약 잡음이 없고 데이터 샘플링 시간 오차가 없는 이상적인 환경에서는 식 (1)을 이용한 임의 위치에서의 상대 위치 추정 오차는 전혀 없다.

다음 그림 2의 (a)는 식 (1)에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 데이터 샘플링 시간 오차는 없고, 잡음에 의하여 측정 지점에서의 음향 신호 전파 지연 시간 차이의 Root Mean Square (RMS) 측정 오차가 5.5 dB일 때, 

가 3m 인 거리에서의 상대 위치 추정 오차(단위: cm)의 RMS 분포이다. 중심 부분에서 가장 오차가 작으며 주변부로 갈수록 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이 때 마 이크 사이의 간격은 100 cm이다. 상대 위치 추정 오차가 평균적으로 수십 cm의 오차 범위 내에 있으므로, 대부분 의 실내 위치 기반 서비스에 적용이 가능하다.

(b)는 잡음은 없고 수신된 음향 신호 데이터를 100 kHz로 샘플링한 경우로, 데이터 샘플링 시간 오차는 10

   이다. 역시 상대 위치 추정 오차가 발생하며 주변 부로 갈수록 추정 오차는 증가한다. 샘플링 주파수를 크 게 할수록 상대 위치 추정 오차는 줄어들지만, 그럴 경우 데이터 저장 메모리가 많이 필요하며 데이터 처리 시간 이 급격하게 증가하게 된다. 즉, 마이크로 수신된 음향 신 호들의 전파 지연 시간 차이를 측정하기 위해서는 상호 상관 함수를 이용해야

하는데 계산량이 많아 실시간 신 호 처리가 불가능하며, 상호 상관 함수의 데이터 처리 시 간은 데이터의 개수의 제곱(O( 

))에 비례한다

.

-300 -200 -100 0 100 200 300

-300 -200 -100 0 100 200 300

0 50 100 150

x [cm]

y [cm]

rms estimation error [cm]

(a)

-300

-200 -100 0 100 200 300

-300 -200 -100 0 100 200 300

0 10 20

x [cm]

y [cm]

rms estimation error [cm]

(b)

그림 2. 거리가 3 m인



Fig. 2. The RMS distribution of the relative positioning error at the



참고적으로 시뮬레이션으로 확인해 보면, 100 kHz의 샘플링 오차 조건에서의 총 RMS 추정 오차와, 등가인 경우에서의 지연 시간 차이의 RMS 측정 오차는 –9.1 dB이다.

한 편 GPS와 전자 컴퍼스, TDOA 상대 위치 측정 모

듈을 내장한 IPSGP_R (Reference IPSGP) 장치의 구성

도는 다음 그림 3과 같다. 내장된 GPS 모듈을 이용하여

자신의 글로벌 좌표를 스스로 측위 한다. 이 경우는

IPSGP_R 장치가 창문 옆에 설치되어 GPS 신호가 수신

가능한 경우이다. GPS 신호가 수신되지 못할 때는 설치

관리자가 글로벌 좌표를 입력시켜 주어야 한다. 또한 내

장된 전자 컴퍼스를 이용하여 스스로 장치의 설치 방향 각을 측정한다. 이 방향각은 추후에 다른 IPSGP_I(Intermediate IPSGP) 장치의 글로벌 좌표를 계 산할 때 사용된다. TDOA 모듈은 음향 신호를 발생하는 IPSGP_I의 상대 위치를 추정할 때 사용되며, 무선랜 모 듈은 상호간의 데이터 통신에 사용된다.

그림 3. 글로벌 좌표 인식을 위한 TDOA 방식의 실내 위치 추 정 시스템 구조

Fig. 3. The TDOA indoor positioning system architecture for the global positioning

또한 IPSGP_R에서 측정한 자신의 글로벌 좌표와 설 치 방향각, IPSGP_I의 상대 위치 좌표를 이용하여 IPSGP_I의 글로벌 좌표를 계산하는 수식은 식 (2)와 같 다

.





 

  ∙  



 ∙   

 ∙  



 

  ∙   

  ∙  

 ∙  

 ≈  × 



 ≈  



 ∙  ∙  × 



(2)

여기서

와

는 각각 IPSGP_R의 위도와 경도이고,

는 설치 각도, 와  는 각각 위도와 경도를 직선거리로 환산해주는 일종의 비례 상수이다.

그림 4는 하나의 IPSGP_R과 여러 개의 IPSGP_I로 구 성된 글로벌 좌표를 추정하기 위한 실내 위치 추정 시스 템이다. 임의의 실내 공간에 설치된 IPSGP_I들은 서로 음향 신호를 발생하고 TDOA 방식으로 상대 위치를 추

정하며 설치 방향각과 자신의 글로벌 좌표를 합산하여 상대방의 글로벌 좌표를 추정하고 알려준다. 이렇게 연 속적으로 인식된 글로벌 좌표값이 IPSGP_R로부터 인접 한 IPSGP_I로 퍼져나간다.

그림 4. 연속적으로 글로벌 좌표를 추정하는 멀티 홉 방식의 실내 위치 추정 시스템 구성도

Fig. 4. The multi-hop indoor positioning system configuration to estimate global coordinate successively

기존의 TDOA 방식의 실내 위치 측정 시스템의 경우 에는 각각 독립적으로 동작하고 스마트폰의 상대 위치 좌표만을 추정할 수 있었다. 스마트폰의 글로벌 좌표를 인식하지 못한다면, Google 지도와 같은 인터넷 포털 사 업자가 제공하는 스마트폰 앱 형태의 지도에 현재의 실 내 위치를 표시하지 못하며 따라서 그 효용성이 크게 감 소된다.

그러나 그림 4의 방식에서는 IPSGP_I 장치와 주변의

스마트폰의 글로벌 좌표를 자동으로 추정할 수 있으므로

실용화가 가능하게 되었다. 하지만 IPSGP_I가 연속적으

로 글로벌 좌표를 추정하는 과정에서 위치 오차가 누적

되어 멀티 홉 수가 증가할수록 글로벌 좌표 오차가 커지

는 문제가 있다.

Ⅲ. 누적 위치 측정 오차의 분석

본 논문에서는 연속적으로 글로벌 좌표를 추정하는 멀티 홉 방식의 실내 위치 추정 시스템에서 홉 수의 증가 에 따른 오차의 증가율을 분석한다. 먼저 장소에 따라 크 게 달라지는 음향 신호의 전파 다중 경로 문제는 제외하 고, 멀티 홉 방식에 따른 측위 오차의 요인을 찾아보면 잡음 전력과 샘플링 시간 오차, 글로벌 좌표의 기준점인 IPSGP_R의 글로벌 좌표 오차, 전자 컴퍼스의 설치 방향 각 오차, TDOA 상대 위치 추정 오차 등이 있다.

GPS에 의한 글로벌 좌표 오차는 항상 존재하며 그 오 차의 크기는 IPSGP_R이 설치된 위치에서 수신 가능한 GPS 위성의 개수에 관계된다. 설치 장소에 따른 문제가 되므로 GPS 오차도 무시하며, 만약 GPS 오차가 큰 경우 에는 설치 관리자가 인터넷 포털 사업자의 지도에서 현 재 실내 위치의 글로벌 좌표를 추정할 수 있다. 또한 전 자 컴퍼스의 경우에는 주변의 쇠 구조물의 영향을 크게 받지만 조정이 잘 된 경우에는 거의 오차가 없다. 주변 구조물의 영향이 큰 경우에는 별도의 나침반을 이용하여 설치 방향각을 측정하고 이를 입력하여 사용한다.

따라서 멀티 홉 시스템에서 글로벌 위치 좌표 오차에 영향을 주는 주요 요소는 잡음 전력과 샘플링 시간 오차, TDOA 상대 위치 추정 오차로 구분할 수 있다. 이중에서 잡음 전력과 샘플링 시간 오차는 결과적으로 TDOA 상 대 위치 추정 오차에 반영되므로 최종적으로는 누적되는 TDOA 상대 위치 추정 오차를 분석하면 된다.

Ⅳ. 시뮬레이션에 의한 멀티 홉 시스템에서의 누적 글로벌 좌표 오차 분석

TDOA 방식의 위치 측정 방식에서 측정 오차에 대한 수식은 매우 복잡하며, 이를 멀티 홉 시스템에 적용하는 것은 더욱 어려운 문제이다

. 따라서 본 논문에서는 컴 퓨터 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 멀티 홉 TDOA 위치 추정 시스템을 모델링하고 다양한 경우에 대한 누 적 위치 측정 오차를 분석한다.

먼저 분석하려는 TDOA 시스템의 규격은 다음과 같 다. 마이크 사이의 간격은 100 cm이며, 100 kHz로 데이 터를 샘플링 하였다. 멀티 홉 방식으로 연속적으로 상대 위치를 추정하기 위해서는 IPSGP_R의 위치 추정 범위

내에 IPSGP_I가 설치되어야 하며, 설치 위치는 IPSGP_R 에서 

cm 만큼 떨어진 평면상의 임의의 한 점이 된다.

IPSGP_R 마이크의 지향성과 IPSGP_I 스피커의 지향성 을 고려하여 

평면의 원점에서 좌우로 3 m 거리 이내 의 임의의 지점에 IPSGP_I가 설치된다고 가정하였다.

즉, IPSGP_R에서 

만큼 떨어진 평면의 임의의 지점에 IPSGP_I가 설치되고, 두 번째 IPSGP_I도 첫 번째 IPSGP_I로부터 

만큼 떨어진 평면의 임의의 지점에 설치된다고 가정하였다. 이렇게 연속적으로 IPSGP_I들 이 멀티 홉으로 설치된다.

멀티 홉 글로벌 위치 추정 시스템의 설계 파라미터는 IPSGP_R과 IPSGP_I 사이의 거리, 멀티 홉 수, 음향 신호 의 신호대 잡음 전력비 등이다. 멀티 홉 수와 설치 간격 에 따라 실내 공간을 커버하기 위한 장치의 총 설치 대수 와 비용이 결정되므로, 이 설계 파라미터들은 개발된 기 술을 실용화를 시키기 위한 중요한 요소이다.

그림 5는 데이터 샘플링 주파수가 100 kHz이고 잡음 으로 인한 시간 지연 차이의 RMS 측정 오차가 5.5 dB 때, 

가 5 m인 측위 평면의 중심점에 (즉, IPSGP_I 사 이의 거리가 5 m인 경우) IPSGP_I들이 설치된다고 가정 하고, (a) ~(c)는 각각 두 번째 홉부터 네 번째 홉까지의 누적된 RMS 위치 추정 오차 패턴이다. 각각의 경우에 대하여 10번씩 추정되고 평균되었다. 위치 측정 평면의 중심에 IPSGP_I가 설치가 되므로 가장 위치 추정 오차가 작음에도 불구하고, 홉 수가 증가함에 위치 추정 오차가 누적되어 점차적으로 증가하는 것을 확인할 수 있다. 그 러나 홉 수가 증할수록 위치 추정 오차가 누적되어 증가 됨에도 불구하고 대폭 증가하지는 않고 거의 선형적으로 증가됨을 알 수 있다. 이것은 그림 6의 시뮬레이션 결과 를 통해 확실하게 확인될 수 있다.

그림 6은 그림 5와 동일한 조건에서 잡음으로 인한 시 간 측정 오차가 없는 경우에 대한 시뮬레이션 결과로, 멀 티 홉 수가 증가함에 따른 RMS 위치 추정 오차의 누적 분포 함수이다.

2차 홉의 경우는 첫 번째 IPSGP_I로부터 수직으로 

cm 만큼 떨어진 위치 측정 평면의 x 축 상의 ±  cm

임의의 위치에 두 번째 IPSGP_I가 설치된 것으로 가정하

였다. 3차 또는 4 차 홉의 경우도 동일하다. 홉 수가 증가

함에 따라 거의 선형적으로 위치 추정 오차가 증가하는

것을 확인할 수 있다.

(a)

(b)

(c)

그림 5. 연속적으로 설치된 IPSGP_I들에 의한 멀티 홉에 따 른 누적 위치 추정 RMS 오차 패턴 (a) 두 번째 홉 (b) 세 번째 홉 (c) 네 번째 홉

Fig. 5. The RMS position estimation error pattern according to the installed IPSGP_I successively (a) the 2nd hop (b) the 3rd hop (c) the 4th hop

R M S p o s itio n e s tim a tio n e r r o r [c m ]

0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0

Cumulative distribution function

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0 1 .2

1 s t h o p 2 n d h o p 3 r d h o p 4 th h o p

그림 6. 잡음이 없을 때, 연속적으로 설치된 IPSGP_I들에 의 한 멀티 홉에 따른 누적 위치 추정 오차 분포 Fig. 6. The cumulative position estimation error

distribution according to the multi-hop number without noise environment

R M S p o s itio n e s tim a tio n e rr o r [c m ]

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0

Cumulative distribution function

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0 1 .2

1 s t h o p 2 n d h o p 3 rd h o p 4 th h o p

그림 7. 잡음이 있는 경우, 연속적으로 설치된 IPSGP_I들에 의한 멀티 홉에 따른 누적 위치 추정 오차 분포 Fig. 7. The cumulative position estimation error

distribution according to the multi-hop number with noise environment

그림 7은 잡음으로 인해 5.5 dB의 지연 시간 차이의 RMS 측정 오차가 추가된 경우에 대한 시뮬레이션 결과 로, 잡음으로 인해 위치 추정 오차가 전반적으로 증가되 었지만 홉 수에 따라 일정한 패턴으로 증가되는 것을 확 인할 수 있다.

M u lti-h o p d is ta n c e [c m ]

2 0 0 4 0 0 6 0 0 8 0 0 1 0 0 0

RMS position error [cm]

0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0

1 s t h o p 2 n d h o p 3 rd h o p 4 th h o p

그림 8. 연속적으로 설치된 IPSGP_I들 사이의 멀티 홉 거리 간격에 따른 RMS 위치 추정 오차

Fig. 8. The RMS position estimation error according to the multi-hop distance between IPSGP_I

그림 8은 멀티 홉 구조에서 IPSGP_I 사이의 설치 거

리에 따른 RMS 위치 추정 오차이다. 설치 거리가 늘어

날수록, 또한 홉 수가 증가할수록 위치 추정 오차가 증가

하는 것을 확인할 수 있다.

※ 본 연구는 한성대학교 교내학술연구비 지원과제 임

실내 위치 기반 서비스의 종류에 따라 필요한 실내 위 치 정밀도가 다르다. 따라서 그림 8의 위치 추정 오차를 참고하여 멀티 홉 시스템 구성을 설계할 수 있다. 예를 들어 실내 위치 정밀도가 약 50 cm라면, 설치 간격이 6 m에서도 요구사항을 만족한다.

Ⅴ. 결 론

본 논문에서는 여러 개의 실내 위치 추정 장치들이 연 속적으로 상호간에 자동으로 글로벌 좌표를 측정하는, 멀티 홉 방식의 실내 위치 시스템의 성능을 시뮬레이션 을 통해 분석하였다. 분석 결과, 멀티 홉의 경우에도 위치 추정 오차가 크게 증가하지는 않는 것을 확인하였으며, IPSGP_I 사이의 설치 거리에 따른 위치 추정 오차 결과 를 이용하여 실내 위치 추정 시스템을 설계할 수 있다.

References

[1] S.Son, Y.Park, B.Kim, and Y.Baek, “Wi-Fi Fingerprint Location Estimation System Based on Reliability,” J. KICS, vol.38C, no.6, pp.31-539, June 2013.

[2] A.Sayed, A.Tarighat, and N.Khajehnouri, “Network Based Wireless Location,” IEEE Signal Processing Magazine, vol. 22, no. 4, pp. 24-40, July 2005.

[3] Y.Kuo, P.Pannuto, K.Hsiao, and P.Dutta,

“Luxapose: Indoor positioning with mobile phones and visible light,” Proc. Int. Conf. mobile computing & networking, Maui, Hawaii, Sept.

2014.

[4] A.Pratama, Widyawan, and R. Hidayat,

“Smartphone-based Pedestrian Dead Reckoning as an Indoor Positioning System”, Proc. Int. Conf.

System Engineering and Technology, Bandung, Indonesia, Sept. 2012.

[5] Y.Lu and A.Finger, “Ultrasonic beacon-based local positioning system using broadband PN –chirp codes,” in proc. Int. Conf. Wireless Optical Comm., Banff, Canada, July 2009.

[6] J.Oh, “A Study on Global Positioning System of Smart Phone in indoor,” J. IIBC, vol. 15, no. 2, pp.151-156, April. 2015.

[7] S.Zekavat and R.Buehrer, Handbook of position location: Theory, practice, and Advances, IEEE Press, 2012.

[8] H.Lee, T.Kim, J.Choi, and S.Choi, “Chirp Signl-Based Aerial Acoustic Communication for Smart Devices,” in proc. IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM), Kowloon, HongKong, April 2015.

[9] Y.Chan, K.Ho, “Asimple and efficient estimator for hyperbolic location,” IEEE Tr. Signal Processing, vol. 42, no. 8, pp.1905-1915, Aug. 1994.

저자 소개

오 종 택(정회원)

∙2000년 3월～현재 : 한성대학교 정보 통신공학과 교수

∙1993년 12월～2000년 2월 : 한국통신 무선통신연구소 선임연구원

∙1989년 3월～1993년 2월 : 한국과학기 술원 전기및전자공학과 박사 졸업 <주관심 분야: 지능형 무선통신 네트워크, Personal Environment

Service>