미래의 지능형 공장 환경은 관리자가 M2M (Machine-to-Machine) 통신을 이용하여 원격으로 공장 안의 기기들의 동작 상태와 환경을 인지하고 관리하는 것을 목표로 하고 있다. 하지만, 공장 안에서 사용하는 통신 프로토콜인 WLAN (Wireless Local Area Network), ZigBee, Bluetooth 등은 동일한 ISM (Industrial Scientific Medical) 대역을 사용하기 때문에 상호 간섭이 발생하게 된다. 본 논문에서는 Fingerprinting 무선측위 기술을 이용하여 영역 기반으로 주파수를 할당하는 기법을 제안한다. 그리고 일반적인 기법이 가지고 있는 측위 성능의 문제점을 개선하기 위하여, k-NN (Nearest Neighbor) 알고리즘을 적용하고 또한 이를 기반으로 한 새로운 기법도 제안한다. 모의실험 결과를 통해 제안된 무선측위 알고리즘이 다른 기법들보다 측위 성능의 오차가 감소하였으며, 궁극적인 목표로 하고 있는 채널 간섭율 또한 향상되었기에 주파수의 간섭을 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 결론을 얻었다. 아울러 지속적인 위치 추정을 통하여 공장 환경 내 안전도 보장할 수 있음을 확인하였다.
In an intelligent automated manufacturing environment, an administrator may use M2M (Machine-to-Machine) communication to recognize machine movement and the environment, as well as to respond to any potential dangers. However, commonly used wireless protocols for this purpose such WLAN (Wireless Local Area Network), ZigBee, and Bluetooth use the same ISM (Industrial Science Medical) band, and this may cause frequency interference among different devices. Moreover, an administrator is frequently exposed to dangerous conditions as a result of being surrounded by densely distributed moving machines. To address this issue, we propose in this paper to employ a location-based frequency interference management using fingerprinting scheme in industrial environments and its advanced localization schemes based on k-NN (Nearest Neighbor) algorithms. Simulation results indicate that the proposed schemes reduce distance error, frequency interference, and any potential danger may be responded immediately by continuous tracing of the locations.
