• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.86-89
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• 2016

실내 위치 인식 기술은 Wi-Fi, Bluetooth Low Energy 등 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 실내 위치 인식 시스템의 상용화가 급증하는 추세이다. 대표적인 실내 측위 시스템인 Wi-Fi 기반 실내 측위는 고출력으로 넓은 범위에 서비스를 제공해주지만, 각 AP 마다 파워 출력이 다르기 때문에 위치 인식 측면에서의 오차가 발생하고, Bluetooth Low Energy 기반 실내 측위는 10m Cell 내에서는 정확한 인식이 가능하지반, 10m 거리 밖 오차는 매우 크다. UWB(Ultra Wide Band)[1][2][3]는 저전력으로, 3.1~10.6GHz의 대역올 이용하여, Wi-Fi의 10배 이상의 속도로 데이터를 전달한다. 이때, 데이터 전달에 사용되는 전파신호는 레이더 신호와 유사한 특징을 가져 거리측정에 사용될 수 있으며, 실내 측위 시 15cm 이내의 정확도를 가진다. 본 논문에서는 UWB의 광대역을 이용한 핑거프린팅과 정밀 측위를 위한 TDoA 기법을 이용한 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.2
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• pp.151-156
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• 2015

As the proliferation of smart phone, almost every user has one's own smart phone, and the user could get the global position and location based services using GPS system outdoors. But indoor positioning system using GPS does not work, and it could not detect global position using TDOA local positioning system. In this paper, a new indoor global positioning system for smart phone employing GPS receiver and electronic compass device is proposed with the TDOA local positioning system using acoustic signal, and the performance and the experimental result are described.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.256-258
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 활발하게 연구되고 있는 실점에서 상황인지 (Context Aware)에 의한 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)와 POI(Point of Interest) 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나 실외 위치 측위를 위한 GPS의 이용이 불가능한 실내 이동 환경에서는 사용자의 위치 변화 인지가 불가능하므로. 실내에서의 위치 기반 서비스를 위해서는 실내 환경에 적합한 위치측위 방식을 고려하여야 한다. 최근 물류 관리나 사용자 인증 등에 주로 사용되고 있는 RFID (Radio frequency IDentification)는 비접촉 인식 기술로서 위치 ID를 이용하여 실시간으로 실내의 위치 변화에 반응하도록 함으로써 실내 측위 시스템으로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 RFID를 이용해 실시간으로 위치 ID를 인지해 실내 위치 정보를 획득하고, XML 웹서비스와 벡터기반의 SVG를 이용하여 이동 클라이언트인 PDA에 사용자 위치정보를 적용한 실내 공간 정보 서비스 및 POI 서비스가 가능하도록 실내 위치 측위 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.27-33
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• 2010

This paper applies Bayesian Markov inferred localization techniques for determining ZigBee mobile device's position. To evaluate its accuracy, we compare it with conventional technique, map-based localization. While the map-based localization technique referring to database of predefined locations and their RSSI data, the Bayesian Markov inferred localization is influenced by changes of time, direction and distance. All determinations are drawn from the estimation of Received Signal Strength (RSS) using ZigBee modules. Our results show the relationship between RSSI and distance in indoor ZigBee environment and higher localization accuracy of Bayesian Markov localization technique. We conclude that map-based localization is not suitable for flexible changes in indoors because of its predefined condition setup and lower accuracy comparing to distance-based Markov Chain inference localization system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.2191-2198
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• 2013

This paper proposes a RFID cell planning scheme for indoor location-awareness. We theoretically develop four objective functions that yield objective goals significant to the optimal design of a RFID cell topology and simulation is conducted to evaluate the performance of the proposed RFID cell planning scheme. We also evaluate the performance of the proposed technique after practically installing RFID readers in an indoor space to configure a RFID cell topology. Performance evaluations are conducted in terms of the following objective goals: minimal number of RFID readers for configuring a RFID cell topology, maximal RFID cell coverage areas for indoor location-awareness, minimal overlapping cells, and maximal indoor location-awareness accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.804-806
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• 2009

최근 실내 위치 인식을 위하여 IEEE 802.15.4a에 기반한 거리측정 및 이 값들을 이용한 다양한 위치 인식 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 실내에서 간단한 초음파 모듈과 적은 수의 IEEE 802.15.4a 노드를 이용하여 고정밀 위치정보를 제공하는 기법을 제시한다. 제안된 기법이 기존의 삼변측량기법에 비해서 실내환경에 존재하는 다양한 전파 방해에 덜 민감하여 보다 높은 정밀도를 제공한다는 것을 실제적인 구현과 실험을 통하여 검증한다. 또한, 제안된 기법은 삼변측량을 이용할 때보다 상대적으로 적은 수의 노드를 이용하기 때문에 경제적인 측면에서도 이점이 존재한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.86-87
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• 2016

본 논문에서는 optical flow sensor를 이용하여 실내의 바닥 영상인식를 통한 영상처리기법을 이용해 움직임 없는 hovering을 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 optical flow와 BLE finger printing 기법을 혼합해 위치 인식 정밀도를 높일 수 있다. 본 고에서는 optical flow sensor와 BLE finger printing의 두 기술을 혼합하면 드론 스스로 실내에서 정밀도 높은 위치인식이 가능 하며 실외에서만 사용할 수 있는 GPS 비행모드를 대신 할 수 있어 실내에서 자동 경로 비행이 가능하게 하고 위치 안내, 실내 방송촬영, 이동식 CCTV등 질 높은 서비스를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1022-1024
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• 2020

본 논문에서는 구면 영상을 사용한 vSLAM에 의해 생성된 환경 지도에서 실내 공간을 인식하는 방법을 제안한다. 환경 지도는 오픈 소스 라이브러리 OpenVSLAM을 사용하여 생성했다. 카메라 방향과 위치를 기준으로 랜드 마크를 분류하고 허프 변환을 사용해서 실내 공간의 각 벽의 위치를 찾아냈다. 실험 결과 추정된 평면들이 실제 벽면과 유사한 위치에 나타남을 알 수 있었다. 제시하는 알고리즘은 현재의 AR 콘텐츠보다 진보된 AR 콘텐츠를 제작하는 데 사용할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.3
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• pp.329-334
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• 2011

This paper presents the method for location estimation with obstacle tracking method. A laser scanner is used to implement the system, and we assume that the map information is known. We matches the measurement of the laser scanner to estimate the location of the robot by using sequential monte carlo (SMC) method. After estimating the robot's location, the pose of obstacles are detected and tracked, hence, we can predict the collision risk of them. Finally, we present the experiment results to verify the proposed method.