• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6A
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• pp.923-928
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• 2001

본 논문은 레이크 수신기의 성능 개선에 관한 것으로 다중 경로 페이딩에 의한 시간 지연으로 나타나는 자기 간섭이 제거된 DS-CDMA/QPSK 신호의 성능을 분석하였다. 자기 간섭 제거를 위해 새로운 레이크 수신기를 제안하고 제안된 수신기의 시스템 성능은 차량 이동통신 환경, 실내 이동통신 환경과 실외에서 실내로 이동중인 환경으로 구분하여 라이시안과 레일리 페이딩 환경에서 분석하였다. 제안된 레이크 수신기는 적용한 DS-CDMA 시스템의 합성 수신 SNR 증가로 오율 성능이 개선되었으며 오율 $10^{-3}$에서 K=6[dB]일 경우에 1[dB]의 성능 개선 효과가 나타났으며, K=3.7[dB]일 경우에는 1.5[dB], K=0[dB]일 경우에는 2[dB]의 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.11
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• pp.1463-1471
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• 2016

The indoor localization algorithm using the Difference Means based on Fingerprint (DMFPA) to improve the performance of indoor localization in moving Wi-Fi environment is proposed in this paper. In addition to this, the performance of the proposed algorithm is also compared with the Original Fingerprint Algorithm (OFPA) and the Gaussian Distribution Fingerprint Algorithm (GDFPA) by our developed indoor localization simulator. The performance metrics are defined as the accuracy of the average localization accuracy; the average/maximum cumulative distance of the occurred errors and the average measurement time in each reference point.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.2B
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• pp.119-129
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• 2009

According to the advent of the ubiquitous environment, not only a location based service at the outside but also a location based service at the inside was more increased socially. Accordingly, this paper proposes the efficient determination system to locate a object in frequent change of indoor environment. Proposing system in this paper introduce the NLOS identification and mitigation to resolve NLOS problem, using this way that corrects location data as RWA and KF apply to result data can improve accuracy of a object. At last we are going to compare and analyze existing typical triangulation with proposed indoor location determination system to demonstrate algorithm efficiency for proposed indoor location determination system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1254-1257
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• 2017

LoRa는 저전력 및 장거리 작동을 위해 설계된 새로운 ISM 대역 무선 기술이며, LoRaWAN은 LoRa에서 정의된 광역 네트워크 프로토콜이다. 본 논문에서는 실제 환경에서 LoRaWAN 기술의 통신 성능을 검증하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 캠퍼스 내에 LoRaWAN 실험을 위한 실제 테스트 베드를 구축했다. 사용자들이 사용하는 실제 환경을 만들기 위해 통신 게이트웨이를 실내에 설치하였고, 캠퍼스의 실내외 다수 위치에서 데이터를 P2P 방식으로 게이트웨이에게 전송한다. 실험에서는 대역폭, 코딩 속도, 확산 계수 및 전송 전력을 변화시켰으며, 성능 검증을 위해 신호대잡음비와 패킷 전송률을 측정하여 결과를 분석한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.4
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• pp.194-210
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• 2023

LiDAR plays a key role in autonomous vehicles, where it is used to detect the environment in place of the driver's eyes, and its role is expanding. In recent years, there has been a growing need to test the performance of LiDARs installed in autonomous vehicles. Many LiDAR performance tests have been conducted in simulated and indoor(lab) environments, but the number of tests in outdoor(field) and real-world road environments has been minimal. In this study, we compared LiDAR performance under the same conditions lab and field to determine the relationship between lab and field tests and to establish the characteristics and roles of each test environment. The experimental results showed that LiDAR detection performance varies depending on the lighting environment (direct sunlight, led) and the detected object. In particular, the effect of decreasing intensity due to increasing distance and rainfall is greater outdoors, suggesting that both lab and field experiments are necessary when testing LiDAR detection performance on objects. The results of this study are expected to be useful for organizations conducting research on the use of LiDAR sensors and facilities for LiDAR sensors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.71-74
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• 2006

유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 실내 환경에서의 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 중요해지고 있다. 따라서 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 추적하고, 이로 인해 생성된 위치데이터를 활용한 색인 알고리즘을 통해 이동 객체의 궤적을 트리에 저장, 색인하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법을 통해 실내 환경에서의 위치 데이터를 생성한 후, Kalman Filter를 사용하여 오차를 보정한다. 보정된 최종 위치 데이터를 기존에 연구된 HR 트리의 성능을 개선한 EHR-트리에 저장하여 이동객체의 위치를 색인 한다. 이를 통해 실내 환경에서 이동 객체의 이동 경로를 수집함으로 대형 쇼핑몰에서 미아를 찾거나 유통과 물류 등에서 사용자 또는 물품의 이동경로 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 도입하는 등 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.7 no.1
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• pp.30-37
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• 2003

In this paper, we have analyzed the BER (Bit Error Rate) performance of MC-CDMA systems under indoor wireless environment with class A impulsive noise suggested by Middleton. For the performance evaluation, we considered from strong to weak impulsive noise characteristics. And we have evaluated the degree of performance improvement by using turbo code as a compensation technique to impulsive noise. From the result of analysis, it is found powerful performance improvement scheme must be adopted in the system under impulsive noise environment, and when turbo code scheme is adopted, system BER performance is improved by the $10^{-2}$. As the impulsive noise characteristics approaches AWGN characteristics, the degree of performance improvement by adopting turbo code become larger.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.6
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• pp.113-125
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• 2014

최근 모바일 단말 기술의 발전과 무선망의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있는 추세이며, 위치정보인식시스템과 결합된 서비스에 많은 관심이 높아졌다. 본고에서는 GPS(Global Positioning System)의 신호가 미치지 못하는 건물의 실내환경에 적합한 경로 안내서비스 및 지하시설물 안내 등 초정밀 실내 측위 서비스를 제공하기 위한 융합 측위 방안을 제안한다. 융합 측위 방안은 실내외 연속 측위를 위해 실외에서는 GPS를 이용하고 실내환경에서는 WLAN 기반의 측위 전용 AP(Access Point)를 이용, 전파신호의 LoS(Line of Sight)를 확보하여 측위하고 전파음영지역에서는 스마트폰의 가속도, 자이로센서 등 여러 가지 관성센서를 활용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 등을 적용하여 측위한다. 또한 측위 정확도 향상 및 오차를 줄이기 위한 방법으로 LSE(Least Squire Estimation) 및 EKF(Extended Kalman Filter), KNN(K-Neighbor Node)/MSSM(Maximum Signal Strength Model) Algorithm 등 다양한 융합 측위 알고리즘을 적용하여 실내환경에 적합한 최적의 초정밀 실내 측위 서비스를 제공한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.3
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• pp.93-102
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• 2023

Data processing through the cloud causes many problems, such as latency and increased communication costs in the communication process. Therefore, many researchers study edge computing in the IoT, and autonomous driving is a representative application. In indoor self-driving, unlike outdoor, GPS and traffic information cannot be used, so the surrounding environment must be recognized using sensors. An efficient autonomous driving system is required because it is a mobile environment with resource constraints. This paper proposes a machine-learning method using neural networks for autonomous driving in an indoor environment. The neural network model predicts the most appropriate driving command for the current location based on the distance data measured by the LiDAR sensor. We designed six learning models to evaluate according to the number of input data of the proposed neural networks. In addition, we made an autonomous vehicle based on Raspberry Pi for driving and learning and an indoor driving track produced for collecting data and evaluation. Finally, we compared six neural network models in terms of accuracy, response time, and battery consumption, and the effect of the number of input data on performance was confirmed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.8
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• pp.52-57
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• 2012

We propose a weighted time-reversal prefilter for indoor wireless communication systems. In the indoor wireless communication environments, the bit error rate (BER) performance is significantly degraded by the delay spread. The conventional schemes have complex receivers to recover deterioration of the BER. The proposed time-reversal prefilter simplifies the structure of receivers, minimizes the inter-symbol interference (ISI) and maintains the peak power level of the received signal. The simulation results show that the weighted time-reversal prefilter improves the BER performance in comparison with the conventional time-reversal prefilter.