• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.2
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• pp.89-97
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• 2015

최근 실내에서 사용할 수 있는 무선랜 신호의 증가와 스마트폰 사용자의 폭발적 증가로 무선랜 신호를 이용한 스마트폰의 실내 위치인식에 대한 요구가 커지고 있다. 본 고에서는 전 세계 실내 공간을 대상으로 위치정보를 제공하는 글로벌 실내 위치인식 및 실내,외 통합 내비게이션 서비스 실현에 요구되는 제반 환경과 요소 기술을 위치기술 스택이라는 틀을 통해서 소개한다. 아울러 사용자 참여 방식으로 글로벌 실내 위치인식 시스템을 구현하기 위한 KAIST Indoor Locating System(KAILOS)의 주요 구성 요소와 핵심 요소 기술, 그리고 KAILOS상에서 구현된 KAIST 캠퍼스 실내,외 통합 내비게이션 시스템에 대해서도 소개한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.2
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• pp.49-62
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• 2008

This paper proposes an indoor location positioning system for the image recognition based LBS. The proposed system is a vision-based location positioning system that is implemented the augmented reality by overlaying the location results with the view of the user. For implementing, the proposed system uses the pattern matching and location model to recognize user location from images taken by a wearable mobile PC with camera. In the proposed system, the system uses the pattern matching and location model for recognizing a personal location in image sequences. The system is estimated user location by the image sequence matching and marker detection methods, and is recognized user location by using the pre-defined location model. To detect marker in image sequences, the proposed system apply to the adaptive thresholding method, and by using the location model to recognize a location, the system can be obtained more accurate and efficient results. Experimental results show that the proposed system has both quality and performance to be used as an indoor location-based services(LBS) for visitors in various environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.376-378
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하려면 위치인식 기술과 이를 기반으로 하는 다양한 위치 인식시스템이 필수적이다. 그러나 복잡한 실내 환경에서는 Global Positioning System (GPS)의 이용이 불가능하며 실내 위치 측정을 위한 전문적인 시스템이 필요하다. RFID 기술은 적은 시설투자와 낮은 비용으로 위치 측정 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제공한다. RFID기술을 이용한 실내 위치 측정 시스템 LANDMARC는 기타 시스템과 달리 참고태그라는 개념을 도입하여 RFID리더기의 배치 수량을 줄이는 동시에 위치 측정의 정확성을 보장함으로써 시스템을 도입하는데 소요되는 비용을 절감하였으며 현실에서의 높은 사용 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 LANDMARC시스템을 분석하여 문제점들을 해결하고 실내에서의 위치측정의 정확도를 진일보 향상시킬 수 있는 보다 효율적인 방안을 제안했다. 실험 분석 결과 동일한 실내 환경하에서 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 LANDMARC 시스템에 비하여 더 높은 정확성을 보장함을 입증하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.1
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• pp.154-161
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• 2018

As the number of smartphone users increases, research on indoor location recognition service is necessary. Access to indoor locations is predominantly WiFi, Bluetooth, etc., but in most quarters, WiFi is equipped with WiFi functionality, which uses WiFi features to provide WiFi functionality. The study uses the random forest algorithm, which employs the fingerprint index of the acquired WiFi and the use of the multI-value classification method, which employs the receiver signal strength of the acquired WiFi. As the data of the fingerprint, a total of 4 radio maps using the Mac address together with the received signal strength were used. The experiment was conducted in a limited indoor space and compared to an indoor location recognition system using an existing random forest, similar to the method proposed in this study for experimental analysis. Experiments have shown that the system's positioning accuracy as suggested by this study is approximately 5.8 % higher than that of a conventional indoor location recognition system using a random forest, and that its location recognition speed is consistent and faster than that of a study.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1381-1384
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• 2006

실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에 서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1117-1120
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• 2005

위치응용 서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 구현의 기반이 되는 중요 기술요소 중 하나이다. 특히 스마트 홈, 지능형 단말기, 스마트 스페이스의 구현을 위해서는 광역범위보다는 실내환경에서의 사용자, 오브젝트의 위치인식에 대한 연구기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선센서 플랫폼 및 통신기술을 이용한 실내 위치인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자 한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 RF 무선신호와 초음파신호간의 속도차를 이용한 DTOF 기반 거리측정과 삼각측량 기법을 이용하였다. $3{\sim}10cm$ 의 위치오차를 가지는 정밀 위치계측 기술로, 개발된 시스템은 무선센서 플랫폼과 임베디드 게이트웨이 시스템, 위치계측 서버 시스템으로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 오차보정 및 멀티 센서를 통한 위치보정기법에 대해서도 논의한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.36 no.4
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• pp.330-338
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• 2009

Various applications based on the location information of things are developed as entering by the ubiquitous computing age. Wireless sensor networks are suitable to indoor location-based service because of the important features such as low-power consumption, low-cost, easy deployment, etc. To recognize the distance between nodes, the indoor location-based system transmits both ultrasound signal and radio signal periodically. However, increment of the number of deployed sensor nodes make lots of collision and interference among the signals and it can degrade the accuracy of location-based system. In this paper, we propose a beacon management mechanism to increase the probability of transmission chance to the nearest beacon from the listener. It can minimize collision and interference and reduce the error probability due to the characteristics of ultrasound.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1298-1299
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• 2015

이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.4
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• pp.1-7
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• 2012

This paper proposes a new indoor location recognition system using a ZigBee network and a global positioning system(GPS). The proposed location recognition system applies GPS values that are mainly used for outdoor location recognition, to indoor location recognition; hence the techniques conventionally separated for the indoor and outdoor location recognition are integrated into one location recognition technique. The proposed system recognizes a location using the distance between nodes. Although the distance between nodes can be calculated by measuring the strength of the received ZigBee signals, generally the measured distance is not accurate and has high error rates since the strength of the ZigBee signals is different depending on the distance. In order to reduce the error rate, we have subdivided the output power of the received ZigBee signals into five levels. When a moving node generates a signal, each fixed node transmits the received signal strength and its own GPS information to other nodes, so the moving node can find its own accurate location in terms of the received signals.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.12 no.1
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• pp.128-136
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• 2013

Recently, the localization recognition system research has been studied using various sensors according to increased interest in autonomous navigation flight. In case of indoor environment which cannot support GPS information, we have to look for another way to recognize current position. The Image-based localization recognition system has been interested although there are lots of way to know current pose. In this paper, we explain the localization recognition system based on mark and implementation of autonomous navigation flight. In order to apply to real environment which cannot support marks, localization based on real-time 3D map building is discussed.