• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.361-365
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• 2007

위치정보는 유비쿼터스 컴퓨팅의 가장 중요한 항목 중 하나이다. 일반적인 위치 인식 시스템은 GPS가 대표적이지만, 실내에서 사용할 수 없고 건물내부와 같은 좁은 지역에서의 위치 인식이 어렵다는 단점이 있다. 특히 핸드폰, PDA와 같은 개인용 장비 에서는 더욱 정교한 위치 인식 기술이 필요한데, 무선랜을 기반으로 하는 위치 인식 기술은 그러한 목적을 달성하기에 적절하다. AP (Access Point)로부터 수집된 무선 신호의 세기는 모바일 기기의 위치를 측정하는데 필요한 지도로써 사용할 수 있지만, 건물의 벽, 사물, 사람 등과 같은 장애물의 간섭으로 변화가 심해 쉽게 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 신경망 모델을 이용한 무선랜 환경에서의 위치 인식 시스템을 제안한다. 아울러 신경망 학습에 사용될 학습데이터의 오차를 보정하고, 중복을 제거하기 위하여 칼만 필터를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.432-434
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• 2013

본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.257-260
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• 2014

본 논문에는 무선 랜 기반 위치 추적 시스템을 이용하여 실내에 주차된 자동차 위치에 도달하기까지의 방향과 거리 정보를 제공할 수 있는 앱 어플리케이션 설계를 제안한다. 기존 WPS 기능에 삼각측량법을 더하여 정확도를 높이고 실내에 주차된 차량의 위치 관리가 용이하게끔 하는 것을 목적으로 두었다. 이를 위해 WPS와 전파의 세기를 이용한 삼각측량법을 적용하여 설계한 알고리즘을 제시한다. 프로그램 코드 개선 및 구체화는 해당 알고리즘을 가상 환경에서 구현하였다. 스마트폰의 동기화 센서를 이용하여 실시간으로 DB 서버를 접속함으로서 시간 차이로 인해 측정된 위치 정확성이 저하되는 문제를 보정하였다. 따라서 제안한 앱 어플리케이션은 GPS 통신이 불안정한 실내 및 지하에 주차된 자동차의 위치를 사용자가 찾아내는데 효율성을 제공할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.47 no.12
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• pp.52-60
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• 2010

Knowledge of the physical locations of access point of WLAN is becoming increasingly important with the rise of location-based services. In this article, we propose a new AP localization method using neural network approach. Basic theory and properties are derived for precise outdoor AP localization using GPS location information and RSSI. Rules for neural network model are derived and simulation has finally been done to demonstrate the efficiency of the proposed method. The simulation results show that the proposed method can result in AP localization with very. low error probability.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.4
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• pp.210-216
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• 2017

In the paper we propose and implement a new indoor localization system where the techniques of magnetic field based fingerprinting and pedestrian dead reckoning are combined. First, we determine a target's location by comparing acquired magnetic field values with a magnetic field map containing pre-collected field values at different locations and choosing the location having the closest value. As the target moves, we use pedestrian dead reckoning to estimate the expected moving path, reducing the maximum positioning error of the initial location. The system eliminates the problem of localization error accumulation in pedestrian dead reckoning with the help of the fingerprinting and does not require Wi-Fi AP infrastructure, enabling cost-effective localization solution.