• 제목/요약/키워드: 실내 위치확인시스템

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넓은 공간에서 위치 변화를 감지하기위한 관성 센서의 특성 분석 (Analysis of the characteristics of inertial sensors to detect position changes in a large space)

  • 홍종균
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.770-776
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    • 2021
  • 위치 파악을 위한 시스템은 지난 몇 년 동안 적극적으로 연구 및 개발되었으며 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 가속도계와 단일 축 자이로 스코프로 구성된 센서 시스템을 사용하여 실내와 실외의 넓은 공간에서 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 가속도계와 자이로 스코프를 사용하여 사람의 움직임을 인식하는 시스템을 설계 한 후 기하학적 알고리즘을 센서 데이터에 적용하여 오차율을 줄이고자 하였다. 특히 활용성을 고려하기 위하여 센서 기기를 허리에 느슨하게 착용함으로써 실험 데이터가 실제 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있도록 고려하였다. 반지름이 1m, 3m인 원형 트랙의 실험 결과를 바탕으로 본 논문에서는 회전 각도의 임계 값을 이용한 알고리즘을 제안하고 실험 결과에 적용하였다. 그리드 패턴 트랙 모델에 대한 추적 실험을 수행했으며, 최종 추적 지점과 목표 지점의 평균 편차는 원시 센서 데이터의 경우 약 15.2m로 확인 되었으며, 회전 각도 임계 값을 사용하는 알고리즘을 사용하여 약 4.0m로 줄일 수 있었다.

RSS의 급격한 변화에서 측위 정확도를 보장하는 Neural Network 기반 WiFi Fingerprinting (A Neural Network-based WiFi Fingerprinting Guaranteeing Localization Accuracy in Sudden Changes of RSS)

  • 장예찬;이채우
    • 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.

암반정보관리시스템(RIMS)의 개발 및 DB 현황 (Development of RIMS and Present Conditions of its DB)

  • 이성민;김영구;박부성
    • 터널과지하공간
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    • 제9권2호
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    • pp.131-140
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    • 1999
  • 건설공사를 위한 수많은 지반조사가 수행되었음에도 불구하고 대부분의 조사자료가 관리체계의 부재로 인하여 해당 건설 활동에 한해서만 제한적으로 사용되었을 뿐, 미래의 건설활동을 위한 자료로는 거의 활용되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 암석 및 암반 조사 자료를 중심으로 효과적이고 체계적인 관리를 위한 DB 관리 시스템인 암반정보관리시스템(Rockmass Information Management System, RIMS)의 개발에 초점을 두었다. RIMS는 입 력, 수정, 검색과 같은 기본적인 기능 뿐만 아니라 데이터의 기본적인 분석과 자료의 결과를 확인하기 위한 분석모듈(동적 데이터 조회, 조회 조건 생성 및 연산, Plotting 및 자료추출)을 갖고 있다. 더욱이 RIMS는 수평위치를 나타내는 x, y 좌표와 수직위치를 나타내는 심도가 어울려서 층서, 실내시험자료 및 현장시험자료를 구축하는 3차원적 자료축적구조를 갖고 있다. 또한, 본 연구에서는 RIMS에 입력된 자료들을 지역별, 암종별 등으로 구분하여 DB 현황분석을 실시하였다.

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효율적인 fingerprinting map 구축을 위한 RSSI 특성 분석 (Analysis of RSSI Character for Efficient Fingerprinting Map Design)

  • 한병훈;전민호;오창헌
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.861-863
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    • 2014
  • 실내 위치 기반 서비스를 위한 대표적인 위치 추정 시스템으로 fingerprinting 기법이 존재하지만 fingerprinting map을 구축하는 시간이 오래 걸리는 문제가 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 유사한 공간에서 WAP(wireless access point)의 수신신호가 항상 유사하다는 것을 증명해야한다. 본 논문에서는 WAP의 수신신호 데이터를 이용한 fingerprinting map을 구성할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 같은 공간에서 WAP의 위치를 변경하며 그에 따른 거리 대 RSSI 변화 추이를 확인하였으며, 유사한 공간의 다른 지점에서 수집한 RSSI가 유사하게 변화는 것을 확인하였다.

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UWB 시스템에서 합성곱 신경망을 이용한 거리 추정 (Distance Estimation Using Convolutional Neural Network in UWB Systems)

  • 남경모;정태윤;정성훈;정의림
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권10호
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    • pp.1290-1297
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    • 2019
  • 본 논문에서는 ultra-wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 UWB 신호를 이용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하기 위하여 수신신호의 크기 샘플로 이루어진 1차원 벡터를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬로부터 합성곱 신경망 회귀를 이용하여 거리를 추정한다. IEEE 802.15.4a 표준의 UWB 실내 가시선 채널모델을 이용하여 수신신호를 생성하여 학습데이터를 만들며 합성곱 신경망 모델을 학습시킨다. 또한 실제 필드 시험을 통해 실내환경에서의 실험 데이터를 이용하여 거리추정 성능을 확인한다. 제안하는 기법은 기존의 문턱값 기반의 거리 추정 기법과의 성능비교도 수행하는데, 결과에 따르면 10m 거리에서 제안기법은 0.6m의 제곱근 평균 자승 에러를 보이는데 기존기법은 1.6m로 훨씬 큰 에러를 보인다.

유비쿼터스 환경에서 휴대폰과 센서를 이용한 홈 게이트웨어 시스템 구현 (Implementation of Home Gateway System using Cellular Phone and Sensor Network on Ubiquitous Environment)

  • 최성규;이희경;김준규;이종기;정헌만;이세훈
    • 한국컴퓨터정보학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.123-127
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    • 2006
  • 이 논문에서는 현재 모바일 단말기 중 국내에 가장 많이 보급되어 있는 휴대폰을 이용하여 가정 내에 위치하고 있는 여러 가전 기기를 원격에서 또는 가정 내에서 안전하게 모니터링하고 제어할 수 있는 원격 제어 홈 게이트웨이 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템은 디지털 가전기기 및 디바이스들과의 Zigbee 통신을 지원하며 Linux 환경의 셋톱박스 내의 흠 서버는 네트워크를 통해 외부 휴대폰과 통신하여 원격지에서 가정내의 디바이스들의 상황 정보를 확인하고 상태를 변경할 수 있도록 설계함으로써 홈 오토메이션 홈 네트워크, 스마트오피스 등의 실내 환경 및 다양한 유비쿼터스 환경에서 홈 네트워크 미들웨어로 적용될 수 있을 것으로 보인다.

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모션 식별 룰을 이용한 컴퓨터의 프레젠테이션 제어 (Presentation control of the computer using the motion identification rules)

  • 이상용;이규원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.586-589
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    • 2015
  • 손동작 식별 룰을 통한 컴퓨터의 프레젠테이션 제어 시스템을 제안한다. 발표자의 손 동작 식별을 위해 (일반적인 웹캠을 사용하여) 이미지를 입력받아 하르 분류기를 이용하여 사용자의 얼굴영역을 추출한다. YCbCr 컬러모델을 이용하여 손 영역을 추출한 후에 사용자의 얼굴과 손의 무게중심을 이용하여 손의 현재 움직임 상태와 위치를 판별 하였다. 사용자의 손이 모션 감지 룰에 적용되어 프레젠테이션 제어 명령이 실행된다. 제안하는 시스템은 모션 식별 룰을 이용하여 부가적인 기기를 사용하지 않고 배경의 복잡도에 독립적인 프레젠테이션을 제어가 가능한 시스템이다. 실험은 어두운 실내 분위기인 조도범위(lx) 15-20-30에서 프레젠테이션 실험을 통해 안정적인 제어동작을 확인하였다.

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IR-UWB Radar 시스템에서 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도 향상 기법 (Improvement of Computational Speed for the SVD Background Clutter Signal Subtraction Algorithm in IR-UWB Radar Systems)

  • 백인석;정문권;조성호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38C권1호
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    • pp.89-96
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    • 2013
  • 본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.

스테레오 3mm 밀리미터파 영상을 이용한 은닉물체의 거리추정에 관한 연구 (Stereo 3 mm Millimeter Wave Imaging for Distance Estimation to Concealed Objects)

  • 염석원
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.21-24
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    • 2017
  • 밀리미터파 영상시스템은 위험한 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용되고 있다. 능동형 시스템은 외부 RF 신호원이 필요하지만 수동형은 인체와 물체의 온도차에 의한 흑체복사 성질을 이용하므로 실내외에서 사용이 가능하다. 그러나 일반적으로 수동형 밀리미터파 영상은 온도분해능과 신호레벨이 낮고 잡음의 영향이 크다. 본 논문에서 은닉 물체까지의 거리 추정을 위한 수동형 스테레오 3mm 밀리미터파 영상에 관한 연구를 수행한다. 수평, 수직 편광 밀리미터파 영상시스템에서 획득한 두 쌍의 스테레오 영상을 이용하여 은닉물체를 k-means 클러스터링 알고리즘으로 몸체영역과 분할하고 물체의 중심 위치를 이용하여 거리를 추정한다. 실험에서 성공적으로 거리를 추정할 수 있음을 확인한다.

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객체인식을 활용한 잔류인원 추정 시스템 (Remaining persons estimation system using object recognition)

  • 이성우;이경형;석진훈;김경섭;전민서;추승오;윤태진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.269-270
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    • 2023
  • 재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.

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