• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1197-1209
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• 2016

최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.4908-4922
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• 2019

The popularization of smartphones in recent years has created a rich ground for online-to-offline (O2O) services based on location information. In the process of finding user locations in O2O services, BLE (Bluetooth Low Energy) beacons are widely used because the beacons are economical in many ways. The current BLE method does not specify the direction of user movement, but adding that information could enrich the user experience for various O2O services. This paper proposes a method that identifies the user movement direction through data analysis on data sets generated by a pair of BLE beacons. Also we demonstrate its implementation with examples of services that need the direction information of users in order to show the feasibility of the method proposed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.466-467
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• 2015

ICT 기술의 발달과 활용이 급속하게 증가하고 있는 상황에서 서비스와 시스템의 융합이 활발히 진행되고 있는 가운데 시간과 장소에 구애 받지 않고 스마트 폰을 이용하여 간편하게 이루어질 수 있는 결제시스템 방식에 관심이 늘어나고 있는 것에 대하여 여러 가지 IT기술들이 접목되어 시장에 나타나고 있다. 최근 주목받고 있는 기술로 BLE(Bluetooth Low Energy)기반인 비콘이 있다. BLE 비콘은 에너지 소모율이 적은 것이 가장 큰 특징이며 자동으로 사용자의 위치를 파악하고 서비스를 제공할 수 있다. 비콘이 스마트폰 결제 시스템에 새로운 방식이며 혁신의 바람을 불러온 것은 사실이지만, 비콘 관련 연구 및 개발에서 블루투스 신호를 사용한다는 점을 바탕으로 거리의 정확도의 미흡함과 통신 도달범위가 크다는 것을 관련하여 보안의 위험성을 가지고 있다는 점이 문제로 지적된다. 본 논문에서는 BLE 비콘 결제의 전반적인 시스템을 분석하고 보안의 취약함을 도출하여 그에 따른 요구사항을 연구함으로써 결제시스템의 보안 취약점을 최소화 할 수 있는 대응방안을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.648-662
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• 2020

Bluetooth low energy (BLE) beacon is an actively push-to-broadcast electronic signal and can be used for object identification. This paper uses such beacon-based identification and Internet of Things (IoT) technologies for the elder health management service system to simplify the user interfaces and steps for preventive elder care. In the proposed system, an elder's family member, caregiver, or medical worker can conveniently and quickly record daily health management information. Besides, through the statistics and analysis of the data on the back end of the system, it is helpful for the elderly to refer to the data of daily care management and future management trends. Similarly, it is also an essential reference data for system maintenance and the new preventive health care services development.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.211-216
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• 2016

최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.350-351
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• 2017

스마트폰과 같은 모바일 기기의 발달과 함께 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스가 출현하고 있다. 그중 사용자의 위치를 기준으로하는 길안내 서비스가 가장 대표적이다. GPS에 기반한 실외 중심의 길안내는 다양한 비콘과 WiFi 등의 기술과 함께 실내에서도 길안내 서비스가 가능하도록 해주고 있다. 하지만, 상기의 사용자 위치에 대한 길안내 서비스는 거리에 대한 인식 단계가 세밀하지 못하기에 해당거리별 상세 서비스가 어려운 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 기존 BLE 비콘의 Immediate, Near, Far의 3단계 거리인식을 6단계까지 확장하여 보다 상세한 안내가 가능한 실내 길안내 서비스를 제안한다. 또한 편의적 기능을 위해 목적지 입력 및 길안내가 음성에 기반하여 구동될 수 있도록 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.91-96
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• 2016

In this paper, we propose the CRM service model for analyzing and managing location based data collected by Wi-Fi and BLE. As mobile devices became personalized, enterprises became interested in individual location, and location based mobile marketing started to stand on spotlight. Location based proximity marketing is developing along with contactless data transmission technology, and payment system that uses NFC, Beacon that utilizes BLE, as well as advertisement via Wi-Fi are being serviced. We suggest the model that mobile devices can be detected and identified by MAC address with the need of being connected to Wi-FI or Bluetooth interface. MAC addresses are not associated with any specific user account or mobile phone number. The idea is to be able to measure the amount of people which are present in a certain point at a specific time, allowing the study of the evolution of data analysis and offers effective information for decision-makings.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.33-36
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• 2015

기존의 자산관리 시스템으로 대규모 자산을 관리함에 있어 효율적인 RFID나 바코드 등을 이용한 방식들이 있으나 설치과정과 시스템 구성이 복잡하고 비용이 비싸 대중적으로 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 Bluetooth Low Energy(BLE) 비콘을 이용하여 일상적으로 사용하는 모바일 단말과 웹 등을 이용하여 자산을 관리할 수 있는 경제적인 자산관리 시스템을 제안한다. 나아가, BLE 비콘의 신호 세기에 따른 측정 가능 거리를 분석하여 비콘의 활용에 대한 구체적인 수치를 제시하였고 경제적 측면에서 기존 시스템과 차별화하였음을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.552-557
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• 2015

최근 사용자의 위치를 인식하여 이루어지는 다양한 서비스가 근거리 무선통신기술들에 초점이 맞춰지고 있다. 그 중 비콘이 차세대 기술로 주목을 받고 있다. 비콘은 블루투스 및 인간이 들을 수 없는 비가청영역의 주파수를 활용하여 단말과 정보를 주고받는 단말로서, 최근 애플 iBeacon처럼 저전력 블루투스(BLE; bluetooth low energy) 기반의 비콘이 주류로 부상하는 양상을 보이고 있다. 비콘을 활용한 서비스는 기본적은 실내 특정 장소에 단말을 설치한다. 사용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스들이 주목 받기 시작했다. 실내공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 구축 및 제공되기 위해서는 실내공간에 대한 지도, 이동경로 등 다양한 형태의 정보를 구축하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 실내 위치 측위를 위해 특정 장소에서 비콘의 신호세기를 다르게 하여 측정 및 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.147-153
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• 2018

저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.