IOT 기반 기술이 발달함에 따라 다양한 기술들이 농업 현장에 적용되고 있다. 농작물의 모니터링, 가축 생육정보 모니터링, 온실 환경조절 등 광범위하게 농업 분야에서 활용되고 있으며 특히 LBS(Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 관성센서 등 다양한 실내 위치 추적을 위한 방법이 존재하나 저전력 통신이 가능한 BLE(Bluetooth Low Energy)에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 연구에서는 BLE 통신을 활용한 위치추정을 위해 불규칙한 신호 특성을 확인하였으며 LBS 시스템의 정확성을 높이기 위한 데이터 처리방법에 대해 연구하였다. 실험장비는 Nano33 BLE Board, Nano33 Sense Board를 사용하여 네트워크를 구성하였다. Nano33 BLE 보드는 BLE 5.0 프로토콜을 지원하는 nRF52740(Nordic Semiconductor, US) 칩셋을 포함하고 있으며 BLE 프로토콜의 데이터 통신을 확보하기 위해 LE 2M PHY 방식을 사용하였다. RSSI 방식은 실내 위치 측위 방법 중 하나이며, 단위는 dBm으로 1 mW 단위의 전력을 dB 스케일로 바꿔 나타낸 것으로 스케일의 크기가 통신거리와 관계가 있다. 신호강도는 기본적으로 음수로 표현되며 0에 가까울수록 신호의 세기가 강하다는 것을 의미하며 -100이라면 데이터 송수신 자체가 불안전한 것을 의미한다. 동일한 위치에서 5분간 RSSI 값을 측정한 결과 값이 일정하지 않음을 확인하였으며 특정 거리를 대표하는 RSSI 데이터의 확보가 필수적이다. 거리에 따른 신호세기를 확보하기 위해 거리별 RSSI 값을 1 m부터 4 m까지 1 m 간격으로 측정하였다. 평균값과 최대 빈도 값을 비교하여 각 거리를 대표하는 RSSI 값을 선별하였다. 등간격의 실험 데이터를 거리변화에 따른 dBm값으로 나타내었다. 측정된 거리 간 RSSI 값의 평균과 측정된 RSSI 값의 빈도수로 나타낸 그래프이다. RSSI의 평균데이터는 거리에 따른 신호세기가 선형으로 나타나지 않으나 빈도수 데이터는 멀어질수록 RSSI 값이 점차 감소하는 것을 확인하였다. 위의 실험 결과를 통해 거리와 RSSI 값 간의 관계식은 RSSI 값의 빈도수를 이용하여 도출하였으며 추후 좌표 측정 및 계산에 적용 시 위치추정의 오차감소가 기대된다.