With the development of mobile internet, requirements of positioning accuracy for the LBS (Location Based Service) are becoming more and more higher. The LBS is based on the position of each mobile device. So, it requires a proper acquisition of accurate user's indoor position. Thus indoor positioning technology and its accuracy is crucial for various LBS. In general, RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurements are used to obtain the position information of mobile unit under WLAN environment. However, indoor positioning error increases as multiple AP's configurations are becoming more complex. To overcome this problem, an enhanced indoor localization method by AP (Access Point) selection criteria adopting DOP (Dilution of Precision) is proposed.
As required performance of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) becomes more complex and complicated, required positioning accuracy is becoming more and more higher. GPS is a reliable world wide positioning providing system. Therefore, UAV generally acquires position information from GPS. But when GPS is not available such as too weak signal or too less GPS satellites environments, UAV needs alternative positioning system such as network positioning system. RSSI (Received Signal Strength Indicator) based positioning, which is one method of network positioning technologies, determines its position using RSSI measurements containing distance information from AP (Access Point)s. In that method, a selected AP's configuration has strong and tight relationship with its positioning errors. In this paper, for, we additionally account AP's configuration information by adopting DOP (Dilution of Precision) into AP selection procedures and provide more accurate RSSI based positioning results.
For improved localization around the indoor/outdoor transit area of buildings, this paper proposes an efficient algorithm combining the measurements from the WLAN (Wireless Local Area Network) and the GPS (Global Positioning System) for. The proposed hybrid localization algorithm considers both multipath errors and NLOS (Non-Line-of-Sight) errors, which occur in most wireless localization systems. To detect and isolate multipath errors occurring in GPS measurements, the propose algorithm utilizes conventional multipath test statistics. To convert WLAN signal strength measurements to range estimates in the presence of NLOS errors, a simple and effective calibration algorithm is designed to compute conversion parameters. By selecting and combining the reliable GPS and WLAN measurements, the proposed hybrid localization algorithm provides more accurate location estimates. An experiment result demonstrates the performance of the proposed algorithm.
Outdoors we can easily acquire our accurate location by GPS. However, the GPS signal can't be acquired indoors because of its weak signal power level. Adequate positioning method is demanded for many indoor positioning applications. At present, wireless local area network (WLAN) is widely installed in various areas such as airport, campus, and park. This paper proposes a positioning algorithm using WLAN signal strength to provide the position of the WLAN user indoors. There are two methods for WLAN based positioning, the signal propagation method uses signal strength model over space and the empirical method uses RF power propagation database. The proposed method uses the probability distribution of the power propagation and the maximum likelihood estimation (MLE) algorithm based on power strength DB. Test results show that the proposed method can provide reasonably accurate position information.
의사위성은 GPS의 보조적인 역할을 하는 위성으로 우주 상공의 GPS 위성과는 달리 지상의 고정된 장소에 설치되어 GPS 신호의 수신이 좋지 않은 지역이나 실내, 특정 지역에서 인공위성을 대체하는 항법 시스템이다. 의사위성을 이용해 측위 기능을 수행하기 위해서는 의사위성과 GPS 위성간의 시각동기가 요구된다. 일반적으로 $1{\mu}sec$의 시각동기 오차가 발생한 경우 300m의 의사거리 오차가 발생하며 미터단위의 측위를 위해서는 나노세크급의 시각동기가 요구된다. 이러한 동기 성능은 측위 성능에 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 시각동기방안 및 동기 오차요소에 대해 언급하고 의사위성의 클럭을 GPS 위성 클럭에 동기 시키기 위한 의사위성 스테이션 구축 기법, 한국표준과학연구원의 시각정보원 활용 기법, PRN 코드 위상차 활용 기법의 3가지 방안 제시하였다. 또한 방안에 따른 동기 성능 분석을 위해 시뮬레이션 플랫폼을 제안하였다.
현대의 사회에서 스마트 디바이스들의 발전은 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히, 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(LBS)들이 증가하고 있다. LBS는 기본적으로 GPS를 이용한 실외 위치 정보를 기반으로 네비게이션, 증강현실, 친구찾기 등과 같은 다양한 서비스들을 제공한다. 하지만, 대부분의 LBS 서비스들은 실내 환경에서 GPS의 음영지역과 허용오차가 크기 때문에 취약점을 드러내고 있다. 이러한 실내 위치 측위 기술을 지원하기 위해서 iBeacon이 제안되고 있다. iBeacon은 저전력 송신 기술을 가지고 있고, 설치가 용이하기 때문에 저비용으로 실내 위치를 측위 할 수 있다. iBeacon은 각 스마트 디바이스와의 연결이 손쉽기 때문에 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사용자가 스마트 디바이스들의 활용이 높아지고, 각 스마트 디바이스들의 활용 방법이 다르기 때문에 사용자는 다양한 스마트 디바이스를 활용한다. 따라서 본 논문은 iBeacon의 통신 범위내 스마트 디바이스들간의 연동을 통한 분실 방지 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 최근 각광받고 있는 융합기술 중의 하나인 가시광 통신 기술을 개발하고 실제 시제품을 구현하기 위한 시스템 기술에 대해서 기술한다. 본 논문에서는 현재 개발 중인 LED기반 VLC 시스템 기술을 송신부로서 아날로그 LED 드라이브 모듈, 디지털 변조 모듈 및 수신부로 광신호 센싱모듈, 신호복조 모듈로 분류하고 개별 모듈에 대한 구체적인 개발 시스템에 대해서 소자 및 주요 부품의 특성을 기반으로 제시하고 분석한다. 또한 통신 검증을 위해 VLC 송 수신 시뮬레이터를 설계하여 디밍 조절과 플리커 현상에 대한 부분까지 검증 가능하도록 개발하였다. 실제 개발된 시스템을 통해 약 0.5m 거리에서 약 12Mbps의 고속 데이터 전송이 가능함을 확인하였고, 다양한 멀티미디어 데이터까지 실시간으로 전송 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 기술은 가정 내 또는 실내 주차장 등과 같이 실내 측위 또는 조명과 함께 다양한 융합 데이터 서비스 등에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
Beacon을 이용한 실내 재실 여부 결정 및 실내 측위 기술을 통해 다양한 실내 위치기반 서비스를 제공할 수 있다. 하지만, Beacon이 송출하는 BLE 신호는 다중 경로 페이딩 등의 문제로 인해 RSSI 값이 불안정하기 때문에 재실 여부 결정의 정확도를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 다양한 상황에서도 정확성을 보장하기 위해 강의실의 문이 열린 상태에서 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 기반으로 신호의 특성을 고려한 재실 여부 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVM 모델을 사용하며, 수신 신호 강도만을 사용한 결과에 비해 약 10% 정확도 향상을 보였다. 이 방법은 수신기 하나만으로도 재실 여부를 정확하게 판단할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법을 통해 정확도 높은 염가형 재실 여부 결정 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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