• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.4
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• pp.86-94
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• 2009

Currently, positioning methods for LBS(Location Based Service) are GPS and network-based positioning techniques that use mobile communication networks. In these methods, however, the accuracy of positioning decreases due to the propagation delay caused by the non-line-of-sight(NLOS) effect and the repeater. To address this disadvantage, the CDMA system uses Pattern Matching algorithm. The Pattern Matching algorithm constructs a database of the propagation characteristics of the RF signals measured during the GPS positioning along with the positioned locations, so that the location can be provided by comparing the propagation characteristics of the received signals and the database, upon a user's request. In the area where GPS signals are not received, however, a database cannot be constructed. There are problem that the accuracy of positioning decreases due to the area without a database Because Pattern Matching algorithm depend on database existence. Therefore, this paper proposed a pilot signal strength prediction algorithm to enable construction of databases for areas without databases, so as to improve the performance of the Pattern Matching algorithm. The database was constructed by predicting the pilot signals in the area without a database using the proposed algorithm, and the Pattern Matching algorithm analysed positioning performance.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.6B
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• pp.888-894
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• 2010

For the indoor positioning, wireless fingerprinting is most favorable because fingerprinting is most accurate among the technique for wireless network based indoor positioning which does not require any special equipments dedicated for positioning. The deployment of a fingerprinting method consists of off-line phase and on-line phase and more efficient and accurate methods have been studied. This paper proposes a bayesian algorithm for wireless fingerprinting and indoor location determination using fuzzy clustering with bayesian learning as a statistical learning theory.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.4
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• pp.63-67
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• 2016

Recently, BLE beacons are widely used in indoor precision positioning systems because of their low battery consumption and low infrastructure cost. However, existing BLE beacon based indoor positioning algorithms are difficult to compensate for position errors due to the user's moving speed. Therefore, we proposed a position error correction algorithm that combines bounced cancellation and minimum distance maintenance algorithm with a positioning error correction method using direction vectors. Experimental results show that the proposed algorithm guarantees superior positioning performance than the existing indoor positioning algorithm and also improves the performance of position error compensation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5A
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• pp.801-808
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• 2001

본 논문에서는 전파의 도달시간을 이용한 이동통신 측위 시스템에서 사용되는 직접해, 최소 자승, 테일러 시리즈 그리고 찬 알고리즘의 성능을 분석하고, 각 알고리즘을 사용하여 계산된 결과를 궤환시켜 이동국의 위치를 재계산함으로써 보다 향상된 측위를 할 수 있는 결정 궤환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 규칙 7셀 좌표와 불규칙 셀 좌표를 이용하여 이동국을 위치시킨 후, 전파의 지연시간에 따른 측위오차와 표준편차 그리고 각 알고리즘별 발산횟수를 조사하였으며, 실험결과 결정 궤환 방법을 사용하였을 경우 기존의 방법보다 향상된 성능을 보였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.4
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• pp.25-32
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• 2017

본고에서는 실내환경에서 측위 정확도의 요구가 높아지고 있는 시점에서 전파시스템 기반 측위 시스템 및 알고리즘이 가진 문제점을 해결하기 위해 지구고유의 자원인 지구자기장을 기반으로 실내환경에 강인한 측위 시스템 및 알고리즘에 적용 가능성을 제시한다. 본 연구를 통해 건물재료 및 공간구성에 따른 지구자기장세기 변화량이 다른 것을 확인 하였으며, 위치추정을 위한 Fingerprint 알고리즘 적용 시Database 구축의 편의성, 효율성을 높이기 위한 방법을 제안하고 실제 환경 실험을 통해 그 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.166-168
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• 2023

기존 eLoran 수신기는 보정기준국(인천·평택항 반경 30km 이내에서만 이용 가능하며 ASF 맵보정 정보를 저장하는데 한계가 있음. 자체 오차정보를 보정하는 기능을 가진 eLoran/GPS 통합수신기의 알고리즘 및 성능 분석을 통해 더 넓은 해역에서 eLoran 서비스를 백업항법시스템으로 이용하기 위한 기반 마련

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.6
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• pp.113-125
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• 2014

최근 모바일 단말 기술의 발전과 무선망의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있는 추세이며, 위치정보인식시스템과 결합된 서비스에 많은 관심이 높아졌다. 본고에서는 GPS(Global Positioning System)의 신호가 미치지 못하는 건물의 실내환경에 적합한 경로 안내서비스 및 지하시설물 안내 등 초정밀 실내 측위 서비스를 제공하기 위한 융합 측위 방안을 제안한다. 융합 측위 방안은 실내외 연속 측위를 위해 실외에서는 GPS를 이용하고 실내환경에서는 WLAN 기반의 측위 전용 AP(Access Point)를 이용, 전파신호의 LoS(Line of Sight)를 확보하여 측위하고 전파음영지역에서는 스마트폰의 가속도, 자이로센서 등 여러 가지 관성센서를 활용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 등을 적용하여 측위한다. 또한 측위 정확도 향상 및 오차를 줄이기 위한 방법으로 LSE(Least Squire Estimation) 및 EKF(Extended Kalman Filter), KNN(K-Neighbor Node)/MSSM(Maximum Signal Strength Model) Algorithm 등 다양한 융합 측위 알고리즘을 적용하여 실내환경에 적합한 최적의 초정밀 실내 측위 서비스를 제공한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.3
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• pp.101-108
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• 2019

Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, developed a vision-based positioning assistant algorithm to estimate the distance to the object from stereo images. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/vision based positioning algorithm is developed by combining vision based positioning algorithm with existing positioning algorithm. For the performance analysis, the velocity calculated from the actual driving test was used for the navigation solution correction, simulation tests were performed to analyse the effects of velocity precision. As a result of analysis, it is confirmed that about 4% of position accuracy is improved when vision information is added compared to existing GNSS/on-board based positioning algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1708-1710
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• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.155-158
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• 2017

WiFi Fingerprinting기술의 측위 정확도에 가장 큰 영향을 주는 요인은 수신되는 신호세기(RSS)의 안정성이다. 하지만 실내 환경의 높은 복잡도로 인해 같은 위치에서도 RSS가 시간에 따라 변화하며 불안정하다. 이러한 RSS variance 문제를 해결 하기위한 다양한 연구들이 수행되었다. 하지만 기존 연구들의 경우 시스템의 복잡도가 증가하며, RSS가 급격히 변하는 경우에는 측위 성능을 보장 할 수 없다. 본 논문에서는 특수한 구조를 갖는 Neural Network설계하고 이에 최적화된 입력 Feature고안하며 이를 통해 급격한 RSS 변화에서도 성능을 보장하는 WiFi Fingerprinting 알고리즘 제안한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘을 동일한 조건에서 시뮬레이션을 통해 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 급격한 RSS 변화에서 상대적으로 높은 측위 정확도 보여줌을 확인 할 수 있었다.