실내 환경에서 위치 추적을 위한 비콘 신호의 정확도 향상에 관한 연구

2.1 실내 위치 추적 기술

글로벌 네비게이션 위성 시스템(GNSS, 우리나라에서는 주로 GPS로 명칭)은 위치추적 기술을 활용하여 네비게이션 및 각 스마트폰 등의 웨어러블 기기들에 적용되어 실외에서의 위치 추적이 필요한 산업에 필수적으로 자리 잡고 있다. 그러나, 실내에서의 위치 정보 파악에는 한계가 있어 이를 극복하고자 하는 블루투스 실내 위치추적(Bluetooth indoor positioning) 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스마트폰과 Wi-Fi AP의 보급 대중화로 인하여 Wi-Fi 기반의 측위 시스템(Wi-Fi based positioning system)은 가장 대중적으로 사용되고 있으며, 초창기에는 수신된 RSSI 신호를 수집하여 핑거프린트 기법으로 사용했으나, 오차를 줄이기 위해 신호 도착시간 정보인 RTT(Round Trip Time)를 활용하는 기술이 활용되고 있다. 현재 이 기술을 활용하는 예로는“인천 공항 가이드 앱”을 통하여 면세점 쿠폰, 기타 필요 정보 등의 푸쉬 메세지를 받아 볼 수 있도록 하는 서비스가 운영되고 있다[5].

실내 위치 추적 시스템에서 블루투스 기술과 비교되는 초광대역(UWB, Ultra-Wideband) 신호는 500MHz 이상의 광대역 주파수를 사용하여 수 나노나 수 피코의 좁은 펄스를 이용하는 통신 기술로 이론상으로는 오차 범위가 수 mm로 매우 정확하다는 특징이 있지만 다른 무선 통신 기기 들과의 주파수 중복 문제가 발생하기도 한다.

3~10GHz 사이의 주파수를 500MHz 단위로 나누어서 채널을 지정하여 480Mbps 전송속도로 서비스하는 기술이며, 정확도 면에서는 우수하지만 블루투스 기술에 비하여 소비전력, 설치비용 및 기기 비용면에서 높은 편으로 프리미엄 서비스에 적용되고 있다[6]. 블루투스 5.1의 실용화와 더불어 저전력 및 소형화로 실내 위치 정보 파악 기술이 더욱 정확하고 정밀하게 발전하게 되었다[7].

2.2 비콘

사전적인 의미로의 비콘 신호는 안전 운행을 유도하는 주기적인 신호등 불빛 정도로 표현할 수 있다. 전방위로 1초에 1회에서 10회 정도까지의 동일한 신호를 규칙적으로 송신한다. 저전력 블루투스 4.0 LE 기술을 활용하여 반경 50m 이내에서는 데이터 전송이 가능한 기술이며, 여러 개의 비콘이 설치되어 정밀한 실내외 위치 추적이 가능하도록 할 수 있는 기술이다. iBeacon은 기본적인 위치서비스를 애플의 iOS에 적용한 것이다. 비콘 중에서 애플사에서 만든 iBeacon이 사용하는 BLE 패킷 구조는 그림 1과 같다. 패킷의 Data 중 16 bytes의 UUID(Universally Unique Identifier)는 장치에 고유번호를 생성하고 할당하여 네트워크에서 iBeacon을 인식하는 목적으로 사용된다. 2 bytes의 Major는 특정한 iBeacon 및 사용자를 추가로 지정할 수 있으며, 이것은 UUID에 의해 인식되는 영역 내에 하위 영역을 정의할 수 있다. 2 bytes의 Minor는 0부터 65535까지의 숫자로 설정하여 개발자가 지정한 지역과 지역 내에서의 사례를 더 세분화하여 구분하기 위해 사용한다. 예를 들어 비콘을 여러 병원에서 사용한다고 가정하면 UUID는 각각의 병원을, Major는 병원 내에 있는 병동을, Minor는 병동 내에서의 병실을 구분할 수 있도록 수 있도록 값을 지정하여 사용할 수 있다[8]. 1 bytes의 송신전력은 전송할 때의 신호 세기로, 비콘이 1m에서 측정되는 RSSI값을 나타낸다. BLE는 송신전력과 RSSI 신호 값을 계산하여 위치를 측정하게 된다.

Fig. 1.

iBeacon packet structure

2.3 블루투스 RSSI

블루투스에서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 무선 수신기에서 수신되는 전파의 세기 로 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정할 수 있다.

RSSI는 안테나의 이득 및 각종 회로에서의 손실 등은 고려되지 않고 수신기에서의 세기만을 나타내는 것으로 RF 신호를 사용하는 다양한 시스템에서 사용된다. RSSI는 실내 환경에서 다양한 간섭 및 회절 등의 영향을 받아 바로 사용하기는 어렵다. 비콘의 RSSI 신호 강도는 기본적으로 음수 dBm값으로 표현되며, 따라서 0에 가까워질수록 신호가 강해진다. RSSI 신호의 대부분은 0 ~ -100dBm으로 표현되며 -100dBm에서는 신호의 세기가 작아 송수신이 쉽지 않다는 것을 의미한다. RSSI값에는 각종의 외부적인 손실을 고려하지 않은 노이즈까지 포함되어 있는 신호로 신호의 세기 자체로 거리 및 위치를 파악하기에는 부족함이 있다. RSSI 신호를 활용한 거리를 측정하는 알고리즘에는 삼변측량법이 가장 보편적으로 활용되고 있다[9].

이상적인 RSSI 값과 거리와의 관계식은 식 (1)과 같이 Path-loss 전달 모델을 사용하여 로그함수 형태로 나타낼 수 있다. 식 (1)을 거리 D에 대하여 변형하면 식 (2)와 같다. N은 주변 환경으로 인한 전파 손실 정도인 전파 손실 계수를 의미한다. 이때 전파 손실 계수 N은 경로 손실 지수로 주변 환경에 따라 일반적인 실내 환경에서는 4, 장애물이 아무것도 없는 실내 자유 공간상의 환경에서는 2의 값으로 표현한다.

D는 송수신기 사이의 거리이며, 송신전력은 출력 전력으로 RSSI는 출력 전력에서 거리에 따른 손실을 차감한 것이다. 송수신기 사이에 장애물이 없고 거리가 1m이며, RSSI가 59라고 가정한다면 전파 손실 계수 N은 실내 공간에서 2이며 출력값은 -59dBm임을 알 수 있다. 표 1은 비콘의 송신 전력에 대한 표이다. 비콘이 제공하는 송신 전력 세기의 단계별 값을 장비에서의 세팅값과 실제 출력값(dBm 단위)으로 나타낸 것이다.

Table 1.

Transmit power of Beacon

2.4 RSSI 신호의 필터링

블루투스 비콘은 저전력으로 RSSI 신호만을 활용하여 거리를 측정하여야 한다. 초기 수신된 비콘 신호 세기는 불안정하여 RSSI 값을 바로 사용할 경우 감쇠가 비연속적이며 불규칙하게 나타나는 특성에 의해 수신된 값의 정확성이 떨어진다. 실외에서 아주 이상적인 환경에서 RSSI 값은 식 (1)과 같이 거리에 비례하여 감소하게 된다. 신호의 세기 감쇠 모델을 적용하여 거리를 측정하기 위하여 RSSI 값은 궤환 방식 필터링을 통해 안정된 신호로 변환하여 사용한다. 평균 방식 필터링은 1개의 RSSI 값이 아닌 일정 시간 동안 수신된 RSSI값들의 합을 수신된 개수로 나눈 평균값을 사용하는 방식이다. 평균 필터링은 식 (3)과 같이 표현할 수 있다. 평균 방식 필터링은 여러 개의 수신된 RSSI가 필요하다.

궤환 방식 필터링은 이전에 수신된 RSSI 값이 이후에 수신된 RSSI 값에 의해 변화되는 형태로, 수신된 양이 적어도 필터링이 가능하다. 계수 k값을 조정해 감쇠곡선에 근접한 값을 얻을 수 있다. 계수 k를 통해 이전에 수신한 RSSI값과 최근 수신한 RSSI 값에 가중치를 주어 필터링이 가능하다. 궤환 방식 필터링은 식 (4)와 같이 표현할 수 있다[10].

여기서 RSSI_LAST은 가장 최근에 수신한 값이며, RSSI_n-1은 그 이전에 수신한 n-1 개의 RSSI값을 평균한 값이다. 본 논문에서 실험 결과 최적의 k값으로 k=0.3을 사용하였으며, 평균 방식 필터링을 통해 구한 값이 최근 수신한 값보다 더 큰 비중으로 적용되었을 경우 훨씬 우수한 성능을 보였다. 마지막으로 수신한 RSSI값은 0.3배 해주고 평균 필터링을 통해 구한 값에 0.7배 한 다음 더하여 최종 RSSI 값을 얻었다. 또한, 평균방식 필터링의 평균을 구한 RSSI값의 개수는 여러 가지 경우를 시험한 결과 최적의 조건으로서 n-1 = 3으로 정하였다. 연속된 4개의 신호를 수신한 다음 앞의 3개의 값은 평균을 구하여 궤환 방식 필터링의 이전 필터링 데이터 값으로 사용한다. 평균 방식 필터링을 통해 얻은 RSSI값과 필터링 하지 않은 RSSI 값을 더하여 최종적으로 궤환 방식의 필터링된 RSSI값을 구하였다. 필터링을 통해 얻은 RSSI 값과 비콘 마다 지정된 좌표 값을 이용해 삼변측량법을 활용한 식 (2)에 대입하면 현재의 위치를 알 수 있다[11]-[13].

3.1 초기 비콘 RSSI 신호 측정

비콘의 신호 세기 비교하고 최적의 비콘 출력값을 찾기 위하여 초기값 설정 후 일정 거리에서 측정한 다음 송신전력 값을 변경 하면서 실험을 진행하였다. 다음의 그림 2는 비콘의 송신전력을 0 레벨로 설정하여 출력값이 -64dbm이 되도록 하여 각 비콘의 RSSI 데이터를 측정한 결과이다.

Fig. 2.

RSSI error range diagram at Tx Power–64dBm

식 (1)에서 전파손실계수 N=2, 거리 D=0.5m 를 적용하여 이론적으로 계산된 결과값은 -58dbm 이었으며, 그림 3에는 같은 조건으로 측정한 거리 오차값을 그래프로 나타낸 것이다.

Fig. 3.

Distance error range diagram at Tx Power–64dBm

그림 2에서 나타내었듯이 송신전력을 -64dBm으로 세팅하여 측정하였을 경우 100회 측정 결과 가장 편차가 심한 5번 비콘의 경우, RSSI 오차값이 약 -70dbm에서 -57dbm까지의 범위로 13dBm의 심한 편차를 나타내었다. 거리 오차도 그림 3에서 볼 수 있듯이 약 0.5에서 2m까지로 편차가 1.5m 로 거리 추정 오차가 큰 것으로 나타났다.

3.2 송신전력 변경 후 비콘 RSSI 신호 측정

다음의 실험은 송신전력 변화에 따른 RSSI 정확도 향상을 위하여 각각의 노드에 설치된 비콘의 송신 전력을 –23 레벨로 변경하고, 송신전력을 –86dbm이 되도록 하여 각 비콘의 RSSI를 측정한 결과를 그림 4와 그림 5에 나타내었다.

Fig. 4.

RSSI error range at Tx Power –86dBm

Fig. 5.

Distance error range when Tx Power –86dBm

본 연구에서는 거리를 0.5m로 설정하였으므로 출력 전력이 거리에 비하여 과도하게 크거나 작은 경우 거리오차가 증가한다. 따라서, 비콘의 출력 특성과 목표로 하는 거리 및 전파환경 간의 최적값을 찾아내는 것이 중요하다. 식 (1)을 통하여 얻어진 이론적인 RSSI 값은 –80dBm이며, 실험 결과 RSSI 데이터 값이 송신전력 조정 전에 비하여 약 -78에서 -85dBm로 오차 범위가 7dBm로 이전 13dBm에 비하여 53.8% 향상된 것을 알 수 있다. 또한, 거리의 오차도 5번 비콘의 경우 설정 변경 후에 오차 범위가 1.6m에서 0.5m로 31.3% 줄어드는 것을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서는 송신전력을 -86dbm으로 설정하여 실험을 진행하였다.

3.3 필터링 후 RSSI 신호 측정 거리 정확도

송신전력을 –86dBm으로 설정한 후, 측정된 RSSI 신호를 식 (3)과 식(4)의 필터링 과정에 적용하여 거리 오차 범위 향상 정도를 평가하고자 하였다.

필터링 후의 RSSI 값으로 계산된 거리를 구하고, 식 (5)에 의한 실제 거리와의 정확도 결과를 비교 분석하였다.

각각의 비콘 거리에 따른 RSSI 신호를 100회 측정하고 평균을 내어 사용하였으며, 표 2는 궤환 필터링 전의 RSSI 값과 실제 거리에 따른 거리 정확도를 나타낸 것이다.

Table 2.

RSSI measurements before filtering

표 3은 필터링 후의 RSSI 값과 거리 정확도를 나타낸 것으로, 거리의 정확도가 필터링 전에 비교하여 평균적으로 3.13% 향상되어 실제 거리와 매우 유사함을 확인하였다.

Table 3.

Distance accuracy after filtering

3.4 삼변측량법을 적용한 거리 측정

그림 6과 같이 비콘을 일정 간격으로 배치한 다음, 각 비콘의 좌표를 지정해 두었다.

Fig. 6.

Location of Beacon installation

원의 위치가 비콘이 설치된 위치이며, 원 안의 숫자는 비콘의 번호이다. 원아래 괄호 속의 숫자는 비콘의 좌표로서 상하 두 줄의 원 중에서 하측의 원 아래에 가상의 x축을 두고, 그림 6에서 가장 좌측 선을 가상의 y축으로 두면 각 비콘의 위치가 좌표와 매치 되며, 실제로 각 좌표값은 원점을 기준으로 미터로 나타낸 거리와 같다. RSSI 신호 측정을 위하여 상하열 비콘 사이로 좌측에서 우측으로 젯봇(Jetbot)의 모터 제어 코드를 응용한 소형 로봇이 이동하면서 신호를 수신한 후, 삼변측량법에 의하여 위치를 계산하였다. 아래 표 4는 대표적인 비콘 위치 4곳을 선정하여 출발점으로부터 실제 거리에 따른 위치 오차를 측정하여 나타낸 것이다.

Table 4.

Average distance error with Jetbot's moving length

정확도가 크게 향상된 궤환 필터링 방식을 적용하여 소형 로봇의 이동에 따른 2차원 공간의 위치를 측정하였다. 시작과 끝지점에서는 비콘 신호가 2개만 존재하는 일시적 상황에 따라 정확도가 다소 미흡하였으나 비콘 신호가 3개인 경우 정확도가 매우 양호한 결과를 보였다.