• Korea Multimedia Society
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• v.19 no.4
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• pp.1-10
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• 2015

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.17 no.1
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• pp.25-30
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• 2024

Smart City, a key application area of the AIoT (Artificial Intelligence of Things), provides various services in safety, security, and healthcare sectors through location tracking and location-based services. an IPS (Indoor Positioning System) is required to implement location-based services, and wireless communication technologies such as WiFi, UWB (Ultra-wideband), and BLE (Bluetooth Low Energy) are being applied. BLE, which enables data transmission and reception with low power consumption, can be applied to various IoT devices such as sensors and beacons at a low cost, making it one of the most suitable wireless communication technologies for indoor positioning. BLE utilizes the RSSI (Received Signal Strength Indicator) to estimate the distance, but due to the influence of multipath fading, which causes variations in signal strength, it results in an error of several meters. In this paper, we conducted research on a path loss model that can be applied to BLE IPS for proximity services, and confirmed that optimizing the free space propagation loss coefficient can reduce the distance error between the Tx and Rx devices.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.31-32
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• 2015

본 연구는 안전불감증으로 인하여 발생되는 인명피해 재난사고를 예방하고자 증강현실(Augmented Reality)기반 BLE 비콘(Beacon)을 사용하여 영화관 내 비상대피로 안내를 수행하는 시스템을 제안한다. 기존에 GPS를 사용하여 위치기반 증강현실 서비스가 제공되었다면 Beacon 위치정보를 탐색하는 것이 실내 위치기반 증강현실 서비스에서 더 정밀한 결과를 얻을 수 있다. 영화관 내에서 발생할 수 있는 화재, 가스, 붕괴 등 다양한 사건을 그래픽처리 하여 화면에 출력시키고 그에 따른 이벤트를 발생시켜 사용자가 가장 가까운 비상구의 위치로 대피할 수 있도록 네비게이션 역할을 하도록 하며, 사전에 실제 대피로를 체험할 수 있는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.222-225
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• 2010

최근 무선 인터넷 기술의 발달과 보급으로 인해 실생활에서도 쉽게 무선 네트워크를 이용한 통신을 할 수 있게 되었다. 무선 네트워크를 이용한 통신을 위해선 통신 망을 유지해 주는 AP(Access Point)가 필수적이다. 이러한 AP를 활용한 AP의 신호 세기를 이용하는 실내 위치 측위 기술은 위치 기반 서비스의 발달과 함께 주목 받고 있다. 본 논문에서는 실내 위치 측위에 많이 사용되는 삼각측량법을 개선하기 위해 다수의 무선 네트워크 인터페이스를 사용한다. 최근에는 하나의 디바이스에 여러 개의 무선 인터페이스가 장착되는 것이 보편화 되었는데 이러한 여러 개의 인터페이스를 활용하여 실내 위치 측위 값을 보정하였다. 실험 결과, 2개의 모듈을 사용할 때의 결과가 1개의 모듈을 사용했을 때 보다 평균 4.9% 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.526-528
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• 2013

최근 실내 측위 기술을 이용한 다양한 서비스 제공을 위해 많은 위치 인식 기법이 연구되고 있다. 기존의 실내 위치 인식 기법은 사전에 획득한 맵 정보나 미리 구축한 기반 시설이 필요하거나, 추가 장비를 착용 및 부착해야 하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 내부센서를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 측정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 가속도 센서를 이용하여 이동여부를 파악하고, 사용자의 평균적인 이동속도와 방향센서를 이용하여 획득한 이동방향을 이용하여 위치를 추정한다. 제안한 시스템을 안드로이드 스마트폰에 구현하여 실험한 결과 약 ${\pm}75cm$ 이내의 오차에서 위치 인식이 가능함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.1123-1128
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• 2016

Recently BLE beacon has been widely used as a method for measuring the indoor location in the IoT Technique. But it requires a filtering technique for the measurement of the correct position. It is used the most fixed beacon. It is not accurate that calculates the position information through the identification of the beacon signal. Therefore, filtering is important. So it takes a lot of time, position measurement and filtering. Thus, we is to measure the exact position at the indoor using a mobile beacon. The measured beacon signal is composed of an ontology for reuse in the same pattern. RSSI is measured the receiver is the distance of the beacon. And this value configure the location ontology to be normalized by the relationship analysis between the values. The ontology is a method for calculating the position information of the moving beacon. It can detect fast and accurate indoor position information and provide the service.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.50-51
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• 2011

스마트 휴대 단말기의 보급으로 인해 다양한 휴대 단말용 서비스가 보급되고 있다. 대부분의 서비스는 휴대 단말기의 가장 큰 특징인 이동성을 이용하여 위치 정보와 결합된 서비스이다. 따라서 정확도 높은 측위 기술은 휴대 단말용 서비스에 매우 중요하다. 현재 실외에서는 GPS를 이용해 고정밀의 측위가 가능하지만 실내에서의 측위에는 GPS를 사용할 수 없기 때문에 또 다른 고정밀 측위 시스템이 필요하다. 현재 주로 연구 개발되고 있는 실내 측위 기술은 주로 네트워크 기반의 측위 기술로써 설치 장소 및 인프라 구축 비용 등의 문제를 가지고 있으며 일부 지역에는 신호가 잡히지 않는 음영 지역 또한 존재하므로 정확한 실내 측위를 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 현재 휴대 단말에 기본적으로 탑재되어 있는 가속도 센서를 이용해 실내 측위를 하고 측위 오차를 QR코드를 이용해 보정하는 방안을 연구한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.352-354
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• 2016

Recent with the progress of smart devices, there is an increasing demand for indoor location-based services. For this reason, research on indoor positioning system using a iBeacon techniques added to BLE(Bluetooth Low Energy) specifications of Bluetooth4.0 has been actively. However, RSSI signal used for the measurement of the distance between the iBeacon and the receiving terminal has the problems of inaccurate distance measurement to environmental factors such as obstacles. In this paper, we propose an implemented indoor positioning technique to use filtering technology enhance the reliability of the RSSI signal and the broadcasting signal of the terminal access point function.

• Spatial Information Research
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• v.21 no.2
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• pp.11-21
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• 2013

W ith the recent increasing build and application for 3D spatial information, the importance of management and application for spatial information based on indoor space has been increased. Especially, Due to the increasing of the scale and complexity of the building according to the development of construction technologies several studies have been conducted to provide the services based on indoor space such as indoor navigation for disaster. Therefore, to efficient manage and service for information of complicated indoor space, it is necessary to extend and develop 3D spatial model and services that have been developed for outdoor space. In this paper, Indoor Spatial Data Model(ISDM) is developed to support building spatial information for complicated indoor space and location based services through topological information. ISDM contains a feature model which is a CityGML Application Domain Extension(ADE) model and a topology model that refers the IndoorGML.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.458-459
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• 2021

Recently, researches using deep learning technology based on Wi-Fi fingerprints have been conducted for accurate services in indoor location-based services. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. At this time, continuous sequential data is required as training data. However, since Wi-Fi fingerprint data is generally managed only with signals for a specific location, it is inappropriate to use it as training data for an RNN model. This paper proposes a path generation method through prediction of a moving path based on Wi-Fi fingerprint data extended to region data through clustering to generate sequential input data of the RNN model.