Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1339-1342
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2005
사용자의 위치를 파악하는 것은 위치기반서비스 시스템 개발에 필수 요소이다. 본 논문은 액세스 포인트의 신호의 세기를 참조하여 사용자의 위치를 파악하는 방법을 소개한다. 기존의 위치 파악 시스템은 옥외용과 옥내용으로 분류되고, 옥내용은 실내의 일정 영역에 적외선 센서를 부착하거나, 천정에 초음파와 RF 신호 발생기를 부착하는 등 특수한 환경을 꾸며주는 것이 필수적이다. 옥외용으로는 GPS가 대표적으로 사용되는데 옥내에서는 GPS 데이터를 수신할 수 없다는 단점이 있다. 근래에 들어 무선 랜이 흔히 설치됨에 따라 본 논문은 무선 랜에 이미 설치된 액세스 포인트의 신호 세기를 이용한 측위 방법을 제안한다. 이 방법은 무선 랜이 설치된 곳이라면 옥내나 옥외에서도 적용이 가능한 장점이 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.818-821
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2013
마천루를 비롯한 지하상가와 같은 거대한 건축물 내에서 일을 보는 경우가 흔해짐에 따라, 옥내위치기반 서비스에 대한 요구가 크게 증가하고 있는 실정이다. 근래에 판매되고 있는 스마트폰은 기존의 컴퓨터에 버금가는 계산 능력과 기억 용량을 가지고 있으면서 다양한 센서까지 장착되어 있기 때문에, 그리고 스마트폰은 사용자가 항상 휴대하고 다니는 소지품이기 때문에, 위치기반 서비스를 제공하는 장치로는 스마트폰이 제일 적당하다. 위치기반 서비스 구현에 필수불가결한 요소는 당연히 측위 컴포넌트이다. 본 논문은 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 걸음 수와 진행방향을 판정하고, 이를 바탕으로 사용자의 위치를 판정하는 안드로이드 앱을 설계한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1123-1128
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2016
Recently BLE beacon has been widely used as a method for measuring the indoor location in the IoT Technique. But it requires a filtering technique for the measurement of the correct position. It is used the most fixed beacon. It is not accurate that calculates the position information through the identification of the beacon signal. Therefore, filtering is important. So it takes a lot of time, position measurement and filtering. Thus, we is to measure the exact position at the indoor using a mobile beacon. The measured beacon signal is composed of an ontology for reuse in the same pattern. RSSI is measured the receiver is the distance of the beacon. And this value configure the location ontology to be normalized by the relationship analysis between the values. The ontology is a method for calculating the position information of the moving beacon. It can detect fast and accurate indoor position information and provide the service.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.121-130
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2009
In this paper, Gaussian probability distribution model based multi-sensor data fusion algorithm is proposed for a vehicular location awareness system. Conventional vehicular location awareness systems are operated by GPS (Global Positioning System). However, the conventional system is not working in the indoor of building or urban area where the receiver is difficult to receive the signal from satellites. A method which is combined GPS and UWB (Ultra Wide-Band) has developed to improve this problem. However, vehicular is difficult to receive seamless location information since the measurement systems by both GPS and UWB convert the vehicle's movement information separately at each sensor. In this paper, normalized probability distribution model based Hybrid UWB/GPS is proposed by utilizing GPS location data and UWB sensor data. Therefore the proposed system provides information with seamless and location flexible properties. The proposed system tested by Ubisense and Asen GPS in the $12m{\times}8m$ outdoor environments. As a result, the proposed system has improved performance for accurateness and connection ability between devices to support various CNS (Car Navigation System).
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.6
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pp.98-107
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2011
In this paper, we propose the location determination system of an agent mobile device using the information provided by the WLAN(Wireless LAN) infrastructure. This system is configured as a typical ESS(Extended Service Set)-type WLAN structure with real-time location positioning engine and thru AP(Access Point) controller. The positioning engine collects the information of agent devices using SNMP(Small Network Management Protocol) thru AP controller and utilize those information as Cell ID. for LBS(Location Based Service). In the result of a real office environment implementation, the average success rate of inter-AP roaming is measured to 62.5% and the duration time of the device information update within the AP is average of 11 second of time, which means this system is adaptable to the location based service of above average accuracy but somewhat less urgency.
Nam, Hyo-Jin;Kim, Ju Hyun;Kim, Hyun Ah;Song, Hyun Ji;Baek, Se In;Song, Yang-Eui;Lee, Yong Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.20-23
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2017
의료 기기 관리의 중요성에 따라 의료 기기의 실시간 실내 측위의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 의료 기기에 Wi-Fi 태그를 부착하여 삼각 측량과 핑거프린트 방식을 이용한 의료 기기의 실시간 실내 측위 시스템을 구현하고자 한다. 중앙 제어 모듈과 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그와의 통신을 통하여, 의료 기기의 위치 정보를 관리하는 데이터베이스를 실시간으로 파악함으로써 의료 기기의 정확한 위치 확인이 가능하다. 본 시스템을 통해 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그의 실시간 위치 파악 및 정보 관리가 가능하여 의료 기기의 관리가 용이할 것으로 기대한다.
For safety navigation of ships at sea, ships monitor their location obtained from Global Positioning Satellite System (GNSS). In this study, we computed near-real-time positions of a ship at sea using GPS Precise Point Positioning (PPP) technique and analyzed precision of the near-real-time positions. We conducted ship borne GPS observations in the south sea of Korea. To process the GPS data using PPP technique, GIPSY-OASIS (GPS Inferred Positioning System-Orbit Analysis and Simulation Software) developed by the Jet Propulsion Laboratory was used. Antenna phase center variations, ocean tidal loading displacements, and azimuthal gradients of the atmosphere were corrected or estimated as standard procedures of high-precision GIPSY-OASIS data processing. As a result, the precisions of near-real-time positions was ~1cm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.456-457
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2021
Recently, in order to more accurately provide indoor location-based services, technologies using Wi-Fi fingerprints and deep learning are being studied. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. When using an RNN model for indoor positioning, the collected training data must be continuous sequential data. However, the Wi-Fi fingerprint data collected to determine specific location information cannot be used as training data for an RNN model because only RSSI for a specific location is recorded. This paper proposes a region clustering technique for sequential input data generation of RNN models based on Wi-Fi fingerprint data.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.3
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pp.65-75
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2006
Recently, the technologies related with location-based services have been a promising and vigorously researched area in mobile telecommunication industry. LBS have obtained increasingly high attention particularly in domestic area, due to increases in various LBS services supplied by mobile telecommunication companies. LBS technologies are classified by sub-technology such as location determination technology, LBS platform technology, and LBS application services technology. In this paper, I have examined the trend of LBS technologies by analyzing the issued or published patents from 1991 to 2005. The analyzed results are very useful for avoiding overlapping efforts in developing the LBS related technologies, and searching the direction of development of technologies which are different from previous ones.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.270-271
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2015
Recently, There is Increasing interest in the intelligent services using the Internet of Things indoor positioning technologies that enable the communication of information between the objects. In particular Applications and demand for the indoor location based services using smart devices has made active. An indoor location positioning technology for this purpose BLE (Bluetooth Low Energy) has been a lot of interest in technology increases. If iBeacon of BLE(Bluetooth Low Energy) is made available to provide a signal for the indoor location information measurement then reliability of Indoor location information is lowered by signal interference. In this paper, Proposes a technique for data acquisition method for obtaining reliable position information and reliable position information calculation method from signal information data of iBeacon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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