• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.508-511
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• 2005

In the near future various new services will be created by using ubiquitous computing and ubiquitous network. Especially u-LBS(Ubiquitous Location Based Services) is recognized as one of the most important services. U-LBS is based on the data created by recognizing objects including both human and matters at any time and anywhere. Many researches related with object locating method by using RF are in the process of studying However there are few researches on the location of objects. In this paper we propose the recognition method of the location of objects by using RF and USN technology. In detail, the strength of RF signal is used to recognize the location of objects. Also we discuss about the future work to enhance the recognition rate of location by using a number of conditions including the weather, temperature etc. And Genetic Algorithm is used to get the optimal parameters with which we can get the more exact recognition rate of location.

• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.12
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• pp.2365-2370
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• 2017

In this paper, we propose a motion and position recognition technique considering an experiential VR environment. Motion recognition attaches a plurality of AHRS devices to a body part and defines a coordinate system based on this. Based on the 9 axis motion information measured from each AHRS device, the user's motion is recognized and the motion angle is corrected by extracting the joint angle between the body segments. The location recognition extracts the walking information from the inertial sensor of the AHRS device, recognizes the relative position, and corrects the cumulative error using the BLE fingerprint. To realize the proposed motion and position recognition technique, AHRS-based position recognition and joint angle extraction test were performed. The average error of the position recognition test was 0.25m and the average error of the joint angle extraction test was $3.2^{\circ}$.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.11
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• pp.4869-4874
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• 2011

In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in Location Based Service ubiquitous learning. And this paper aims to provide a clear vision about location based service (LBS) ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized. U-learning for Location Based Service is presented here and the concept behind this new learning paradigm. The learning environment architecture which comprises the entire component is illustrated here.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.557-560
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• 2006

무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술은 저비용 및 정확성을 장점으로 갖는, 잘 알려진 실내 위치 인식 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 라디오 기반의 능동적 추적 시스템에서 다중 이동 객체의 위치 인식을 지원하는 추적 시스템을 제안한다. 이를 위해 능동적 추적 시스템에서의 다중 객체 위치 인식 기술 개발상 문제점을 분석하고 이를 해결하기 위한 저비용의 Adaptive Beaconing 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 이용한 추적 시스템을 구현한 후, 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 다중 객체 위치 추적을 위한 알고리즘의 이론적 특성을 분석하였다.

• 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.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.4
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• pp.210-216
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• 2017

In the paper we propose and implement a new indoor localization system where the techniques of magnetic field based fingerprinting and pedestrian dead reckoning are combined. First, we determine a target's location by comparing acquired magnetic field values with a magnetic field map containing pre-collected field values at different locations and choosing the location having the closest value. As the target moves, we use pedestrian dead reckoning to estimate the expected moving path, reducing the maximum positioning error of the initial location. The system eliminates the problem of localization error accumulation in pedestrian dead reckoning with the help of the fingerprinting and does not require Wi-Fi AP infrastructure, enabling cost-effective localization solution.

• 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.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.7 no.5
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• pp.106-121
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• 2008

In this paper, we proposed and designed the protocol for energy efficiency and the center of data aiming at the design of a Multi Location Awareness System that recognizes a shadow site in parking and tunnel, which stands on the basis of CSS(Chirp Spread Spectrum) method using ISM Band of IEEE 802.15.4a that aware close location with wireless RF only. As a result of the protocol measurement, it displays the observation errors of less than 15cm, the data error rate of less than 5%, and can implement the Multi Location Awareness System with maximum length of life for 13.5 days using battery of 3V(1500 mAh).