• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.603-605
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• 2021

자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.321-326
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• 2013

GPS는 실내에서 수신률이 떨어지는 특성을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 AP의 RSS를 이용한 측위기술에 대한 연구와 개발이 이루어지고 있다. 측위기술과 더불어 신호 세기만을 가지고 장애물까지 판단할 수 있다면 활용도와 효율성 측면에서 이를 응용한 서비스를 하는 입장에서도 별다른 구축비용이 들지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 RSS(Received Signal Strength)를 이용하여 장애물을 판단하는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.75-80
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• 2021

측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1128-1135
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• 2010

실내 무선 측위를 위한 UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위 시스템에서는 정확한 위치 정보를 추정하기 위해 거리 인지 정보를 사용한다. 거리 인지를 위해서는 TOA (Time of Arrival), TDOA (Time Difference of Arrival)와 같은 시간 정보를 기반으로 하는 기법을 사용하는 것이 일반적이며, 시간 정보를 측정하기 위해서는 흔히 클럭 정보를 사용하는데, 이 때 가장 기본적으로 고려해야할 요소가 클럭 동기를 맞추는 것과 클럭 오프셋에 의한 오차를 보상하는 것이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 공통 클럭을 이용한 거리 인지 및 무선 측위 기술을 제안한다. 제안하는 무선 측위 기술의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 공통 클럭을 이용한 측위 시스템의 거리 인지 및 우선 측위 결과를 확인하기 위한 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 클럭 오프셋에 영향을 받지 않는 우선 측위 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.629-638
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• 2023

본 논문에서는 건설현장 작업자의 실내 위치 추적을 위한 새로운 방법을 소개한다. 전통적으로 GPS및 NTRIP과 같은 기술은 주로 야외에서 효과적인 위치 확인을 제공하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 기술은 실내에서 사용할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Aruco marker를 활용하여 작업자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. Aruco marker는 작업자와 마커 사이의 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 이 새로운 접근 방식은 기존 위치 확인 방법에 비해 더욱 정확한 실내 위치 확인을 제공합니다. 작업자 위치를 실시간으로 확인할 수 있어 작업 일정을 최적화하고 작업자 간 협업을 촉진합니다. 따라서 Aruco marker를 활용한 실내 측위 방식은 기존의 기술의 문제점을 보완하는 실내 위치 확인 시스템으로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.155-158
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• 2017

WiFi Fingerprinting기술의 측위 정확도에 가장 큰 영향을 주는 요인은 수신되는 신호세기(RSS)의 안정성이다. 하지만 실내 환경의 높은 복잡도로 인해 같은 위치에서도 RSS가 시간에 따라 변화하며 불안정하다. 이러한 RSS variance 문제를 해결 하기위한 다양한 연구들이 수행되었다. 하지만 기존 연구들의 경우 시스템의 복잡도가 증가하며, RSS가 급격히 변하는 경우에는 측위 성능을 보장 할 수 없다. 본 논문에서는 특수한 구조를 갖는 Neural Network설계하고 이에 최적화된 입력 Feature고안하며 이를 통해 급격한 RSS 변화에서도 성능을 보장하는 WiFi Fingerprinting 알고리즘 제안한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘을 동일한 조건에서 시뮬레이션을 통해 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 급격한 RSS 변화에서 상대적으로 높은 측위 정확도 보여줌을 확인 할 수 있었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.47-48
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• 2022

The positioning technology that measures the position of a person or object is a key technology to deal with the location of the real coordinate system or converge the real and virtual worlds, such as digital twins, augmented reality, virtual reality, and autonomous driving. In estimating the location of a person or object at an indoor construction site, there are restrictions that it is impossible to receive location information from the outside, the communication infrastructure is insufficient, and it is difficult to install additional devices. Therefore, this study tested the direct sparse odometry algorithm, one of the visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) that estimate the current location and surrounding map using only image information, at an indoor construction site and analyzed its applicability as an indoor positioning technology. As a result, it was found that it is possible to properly estimate the surrounding map and the current location even in the indoor construction site, which has relatively few feature points. The results of this study can be used as reference data for researchers related to indoor positioning technology for construction sites in the future.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6C호
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• pp.611-618
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황인식 서비스를 위한 핵심 기술로 실내 위치인식 기술이 주목받고 있다. 기존에 연구된 크리켓은 비중앙집중형 구조로 설계되어 사용자의 프라이버시를 보호하고, 확장, 유지관리가 용이하며, 하드웨어 비용이 저렴한 잇점이 있다. 이 논문에서는 RF와 초음파신호 사이의 TDOA에 기반한 크리켓 시스템보다 개선된 실내 측위시스템을 설계하였다. RF 메시지를 전송하기 위하여 ISM 대역인 2.4GHz 주파수를 사용하였다. 비콘에서 RF와 초음파를 전송하는 빈도(Beaconing frequency)는 채널 이용률을 높이기 위해 2배 높였다. 초음파 펄스 지속시간은 초음파 신호의 거리를 증가시키면서 최적화 시켰다. 또한 위치좌표를 계산하는 기능을 리스너에 내장시켰다. 실험결과 위치 업데이트율과 위치 정확도는 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.458-459
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• 2021

최근, 실내 위치 기반 서비스에서 정확한 서비스를 위해 Wi-Fi 핑거프린트 기반의 딥러닝 기술을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 이때 학습 데이터로서 연속적인 순차 데이터를 필요로 한다. 그러나 일반적으로 Wi-Fi 핑거프린트 데이터의 경우 특정 위치에 대한 신호들만으로 관리되기 때문에 RNN 모델의 학습데이터로 사용이 부적절하다. 본 논문은 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위해 클러스터링을 통한 영역 데이터로 확장된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터 기반 이동 경로의 예측을 통한 경로 생성 방법에 대해 제안한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.507-511
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• 2011

본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법과 최소자승법을 보정한 방법을 이용하여 객체의 위치를 결정하는 알고리즘의 산포를 감소시키는 방안을 연구하였다. 두 측위 방법에서 사용되는 거리값은 모두 동일한 보정과 필터링 과정을 적용하였으며, 프로그램 구현 후 실내에서 테스트를 실시하였다. 프로그램은 LabView 2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 일반적인 환경에서 실험한 결과 삼각측량이 최소자승법보다 더 좋은 정확도를 보여주었고, 필터링 과정을 거칠수록 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.