RFID 기술은 각 사물에 전자태그를 부착하고, 사물의 고유 ID를 무선으로 인식하여, 해당 정보를 수집, 저장, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원거리 관리 및 사물 간 정보교환 등의 서비스를 제공하는 기술이다. RFID의 응용 분야의 하나로 전자태그가 부착되어 있는 대상의 위치를 실시간으로 파악하고 확인할 수 있는 RTLS(Real Time Locating Systems) 기술이 새로이 부각되고 있다. 본 논문에서는 AP의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 이용해 데이터의 정확도를 위해 약 30회의 위치 추정을 통한 위치 추정의 정확도를 알아보고 스무딩을 통한 측정 거리의 오차를 확인했다. AP의 RSSI를 통한 위치추정은 AP가 설치된 건물내의 실내환경에서 이루어졌으며, 비교적 정확한 약 3m의 오차를 보였고, 필터링을 통한 교통 추정값은 그보다 약 0.5~1m 향상된 성능을 보였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.1
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pp.27-35
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2022
In the most IPS (Indoor Positioning System), it is available to specify the user's movement by sending a specific signal from a tag such as a beacon to multiple receivers. This method is very efficiently used in places where the number of people is limited. On the other hand, in large commercial facilities, it is nearly difficult to apply the existing IPS method because it is necessary to attach a tag to each customer. In this paper, we propose a system that uses an external sensor grid to identify people's movement without using tags. Each sensor node uses both an ultrasonic sensor and an infrared sensor to monitor people's movements and sends collected data to the main server through wireless transmission for easy system maintenance. The operation was verified using the FPGA board, and we designed a VLSI circuit in 180nm process.
Kim, Suhong;Song, Eunsung;Kim, Jeonghoon;Lee, Songmi;Ryu, Jongkwan
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.40
no.6
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pp.615-625
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2021
Prior to proposing appropriate standard for subway station platform, this study conducted field measurements to examine characteristics of room acoustics on platform of two subway stations. As a result of analyzing the longitudinal length of the platform, Sound Pressure Level (SPL) decreased (maximum difference : 14 dB), Reverberation Time (RT) tended to increase (maximum difference of 0.8 s ~ 1.5 s), and C50 and D50 were decreased (maximum difference: 5.9 dB ~ 9.1 dB and 31.8 % ~ 37.6 %, respectively) as measurement positions moved away from the sound source. The Interaural Cross-correlation Coefficient (IACC) did not show clear tendency, but it was lower than 0.3 in entire points. It is judged that the subway platform has non-uniform sound field characteristics due to various combinations of direct and reflective sound even though it is finished with a strong reflective material.This indicates that the room acoustic characteristics of the near and far sound field are clearly expressed depending on the source-receiver distances in the subway platform having a long flat shape with a low height compared to the length.Therefore, detailed architectural and electric acoustic design based on the characteristics of each location of speaker and sound receiver in the platform is required for an acoustic design with clear sound information at all positions of the platform.
Harun Jamil;Naeem Iqbal;Murad Ali Khan;Syed Shehryar Ali Naqvi;Do-Hyeun Kim
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.10
no.4
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pp.101-108
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2024
Indoor localization is a critical component for numerous applications, ranging from navigation in large buildings to emergency response. This paper presents an enhanced Pedestrian Dead Reckoning (PDR) scheme using smartphone sensors, integrating neural network-aided motion recognition, Kalman filter-based error correction, and multi-sensor data fusion. The proposed system leverages data from the accelerometer, magnetometer, gyroscope, and barometer to accurately estimate a user's position and orientation. A neural network processes sensor data to classify motion modes and provide real-time adjustments to stride length and heading calculations. The Kalman filter further refines these estimates, reducing cumulative errors and drift. Experimental results, collected using a smartphone across various floors of University, demonstrate the scheme's ability to accurately track vertical movements and changes in heading direction. Comparative analyses show that the proposed CNN-LSTM model outperforms conventional CNN and Deep CNN models in angle prediction. Additionally, the integration of barometric pressure data enables precise floor level detection, enhancing the system's robustness in multi-story environments. Proposed comprehensive approach significantly improves the accuracy and reliability of indoor localization, making it viable for real-world applications.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.140-142
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2012
최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 파악이 가능해졌다. 이에 따라서 스마트폰의 컨텍스트 파악을 통해서 사용자에게 각종 친화적 서비스 모델이 많이 생겨 나고 있다. 사용자의 경로 추론, 실내에서의 사용자의 위치파악, 사용자 위치기반 편의시설 추천 등이 그 예이며, 그 중 애플리케이션 추천은 대표적인 서비스라 할 수 있다. 애플리케이션 추천은 사용자의 컨텍스트에 따라서 애플리케이션 사용내역을 로그 데이터로 만들고, 로그 데이터를 기반으로 컨텍스트에 따라서 사용자의 애플리케이션 추천을 해주는 시스템이다. 여기서 로그 데이터를 가공하지 않고 통계를 통해 추천이 가능하지만, 로그 데이터를 사용하여 의사 결정 트리를 만들게 되면 보다 정확하고, 빠르게 추천이 가능하며 적은 로그 데이터로 더 많은 컨텍스트에 적용하여 추천 할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 추출하고 이 데이터를 기반으로 의사결정트리를 만들어 앱을 추천하는 시스템을 제안한다. 이러한 컨텍스트 수집 방법과 추론모델을 이용한 애플리케이션 추천 시스템은 추후 사용자 친화적 서비스 연구에 많은 도움이 될 것이다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.95-104
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2015
Recently, collecting and analyzing method of users location has been studied due to the development of mobile devices. There is analyzing method using Semantic Location History in order to identify of characteristics and extract pattern and predict trajectory of users. We should extraction of Stay Point in order to use Semantic Location History. The Conventional extraction method of Stay Point is not accuracy of location of Stay Points because it does not specify the GPS log of users. Also, Conventional extraction method of Stay Point cannot distinguish indoors and outdoors. In this paper, we implement extraction method of Stay Point in which specify the GPS log of users and extraction of Stay Point at indoors only. Stay Point(nearSP) specifies the nearest GPS log of users from generated Stay Point by conventional extraction method. And, Stay Point(indoorSP) specifies the GPS log of users that user get into the building. Our experimental results, accuracy of Stay Point is improved, and capacity of output data decrease than Conventional extraction method. Also, we were able to distinguish Stay Point of indoors and outdoors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.570-576
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2020
This study uses beacons and smartphone Global Positioning System (GPS) receivers to establish a location-based disaster/hazard prediction system. Beacons are usually installed indoors to locate users using triangulation in the room, but this study is differentiated from previous studies because the system is used outdoors to collect information on registration location and temperature and humidity in hazardous areas. In addition, since it is installed outdoors, waterproof, dehumidifying, and dustproof functions in the beacons themselves are required, and in case of heat and humidity, the sensor must be exposed to the outside, so the waterproof function is supplemented with a separate container. Based on these functions, information on declining and vulnerable areas is identified in real time, and temperature/humidity information is collected. We also propose a system that provides weather and fine-dust information for the area concerned. User location data are acquired through beacons and smartphone GPS receivers, and when users transmit from declining or vulnerable areas, they can establish the data to identify dangerous areas. In addition, temperature/humidity data in a microspace can be collected and utilized to build data to cope with climate change. Data can be used to identify specific areas of decline in a microspace, and various analyses can be made through the accumulated data.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.325-326
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2022
최근 무인 항공 기술의 발전과 함께 드론의 상업적 활용이 가속화되고 있다. 산업계 및 학계에서는 인공지능, 사물인터넷 등 지능정보기술을 활용하여 드론 응용에 자율 비행을 적용하고자 노력하고 있지만 해결되지 못한 문제들이 산적해 있다. 그러므로 완전 자율 비행은 아니지만, 드론 조종에 경험이 없는 비전문가도 드론을 용이하게 조정할 수 있는 반자동 방식의 비행 제어를 채택한 드론 응용이 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실내환경에서 정찰 임무 수행을 위한 반자동 비행 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교차로 지점마다 사용자에게 이동 방향을 선택할 기회를 제공하고 교차로 간 일정한 속도 및 벽면과의 일정한 간격으로 자율비행하도록 제어한다. 또한, 실내 측위 기술인 ORB-SLAM 알고리즘을 이용하여 드론이 실내 공간 및 자신의 위치를 파악하도록 한다.
Three-dimensional modeling of cities in the real-world is an essential task for city planning and decision-making. And many three-dimensional city models are being developed with the development of wireless Internet and location-based services that identify the location of users and provide the information increases for consumers. Especially, in case of urban areas of Korea, indoor space modeling as well as outdoor is needed due to the high-rise buildings densities. Also location-based services should be provided through spatial analysis such as the shortest path based on a space model. Many studies of three-dimensional city models are feature models. In a feature model, space is represented by combining primitives, and relationships among spaces are represented only if shared primitives are detected. So relationships between complex three-dimensional objects in space is difficult to be defined through the feature models. In this study, Navigable space-relation model(NSRM) is developed, which is topological data model for efficient representation of spatial relationships between objects based on the network structure.
Kim, Hajoo;Seo, Yukyung;Kim, Juha;Yeom, Cheolmin;Won, Yoojae
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.769-772
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2020
블루투스의 지속적인 발전을 통해 Bluetooth 4.0부터는 기존 단점이었던 많은 전력 소비를 보완하여 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy)가 사용 가능하게 되었다. 따라서 많은 업체에서는 저전력 블루투스를 이용한 다양한 블루투스 단말기를 시중에 출시했는데, 그중 하나인 비콘(Beacon)은 특정신호를 알리기 위해 주기적으로 저전력 블루투스 신호를 전송하는 기기이다. 본 연구에서는 이러한 특징을 가진 비콘과 안드로이드 단말기를 통해 이용자의 실내 위치 측위를 위한 정보를 수집하고 이를 바탕으로 사용자의 위치를 파악하는 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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