Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.241-242
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2011
실내에서 보행자의 움직임을 추적하기 위해 AP를 이용한 WiFi 핑거프린팅, 별도의 센서를 이용하는 방법 등 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 보행자의 움직임을 추적하여 스마트 폰의 지자계 센서를 이용해 코너를 찾아 건물의 실내 레이아웃을 추측하기 위한 방법을 제시하고 그 성능을 분석한다.
In this paper, in order to improve the error is utilized to location tracking the smart sensor detects a walking information user, RSSI is to provide an indoor position tracking system that is capable of correcting an error in terms weak. The acceleration sensor is able to detect the activity in the user walking and detects the number of step and the moving distance using the same. The Direction sensor is utilized as a digital compass, to detect the moving direction of the user. As a result of detecting the walking information using the sensor, it can be showed that this proposed indoor positioning system has a high degree of accuracy for the number of steps and the movement direction. Therefore, this paper shows that the proposed technique can correct the error of the location information to be problem in the conventional indoor location system which uses the only Wi-Fi APs by estimating the user's movement direction and distance using the sensors in smartphone without an additional equipment and cost.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.89-97
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2015
In this paper, we propose a handoff method supporting LBS (Location Based Services) Information in mobile clouding environment. In mobile clouding computing, handoff delay and re-authentication is occurred. A mobile node needs re-authentication procedure from cloud server whenever it arrives new AP. But Using of location information of node enables to reduce delay time due to re-authentication. To reduce re-authentication delay time, proposed method stores location information of APs on WiFi based location server to complement. GPS-based technology which can't receive satellite signal in indoor and then node collects location information of AP at handoff time. And also enables to process LBS without increasing handoff delay by splitting the process of handoff from process of requesting location information. For analysis of proposed method, We analyze handoff delay and location information process time and have compared previous handoff method in cloud environment. We confirmed that proposed method shows lower delay time without increasing LBS process time than previous method because node receives location information from location information server when handoff is occurred.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.1
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pp.62-68
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2016
The fingerprint, which is one of the methods of indoor localization using WiFi, has been frequently studied because of its ability to be implemented via wireless access points. This method has low positioning resolution and high computational complexity compared to other methods, caused by its dependence of reference points in the radio map. In order to compensate for these problems, this paper presents a radio map designed algorithm based on the log-distance path loss model fusing a WiFi and BLE fingerprint. The proposed algorithm designs a radio map with variable values using the log-distance path loss model and reduces distance errors using a median filter. The experimental results of the proposed algorithm, compared with existing fingerprinting methods, show that the accuracy of positioning improved by from 2.747 m to 2.112 m, and the computational complexity reduced by a minimum of 33% according to the access points.
Location-based service providing the customized information or service according to the user's location has attracted a lot of attention from the mobile communication industry. The service is realized by means of several building blocks, a localization scheme, service platform, application and service. The localization scheme figures out a moving target's position through measuring and processing a wireless signal. In this paper, we propose an adaptive localization scheme in an indoor localization system based on IEEE 802.15.4 standard. In order to enhance the localization accuracy, the proposed scheme selects the best reference points and adaptively reflects the changes of propagation environments of a moving target to approximate distances between the target and the reference points in RSS(Received Signal Strength) based localization system using triangulation. Through the implementation of the localization system, we verify the performance of the proposed scheme in terms of the localization accuracy.
Park, Chang-Hwan;Ko, Yo-Han;Park, Kyung-Won;Jeon, Won-Gi;Paik, Jong-Ho;Lee, Seok-Pil;Cho, Yong-Soo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12C
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pp.971-982
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2008
In this paper, we propose a new digital duplexing scheme, called SDD(Synchronous Digital Duplexing), which can increase data efficiency and flexibility of resource by transmitting uplink signal and downlink signal simultaneously. In order to transmit uplink data and downlink data simultaneously, the proposed SDD obtains mutual informations between AP(access point) and each SSs(subscriber station), SS and other SSs by mutual ranging procedure. These informations are used for selection of transmission time, decision of CS insertion, setting of CS length, and FFT duration resetting, etc. It is shown that the proposed SDD is appropriate for duplexing scheme in indoor environments over the conventional TDD(Time Division Duplexing) and FDD(Frequency Division Duplexing).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.898-903
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2020
In this paper, we propose an indoor logistic tracking system that identifies the location and inventory of the logistics in the room based on fingerprints. Through this, we constructed the actual infrastructure of the logistics center and designed and implemented the logistics management system. The proposed system collects the signal strength through the location terminal and generates the signal map to locate the goods. The location terminal is composed of a UHF RFID reader and a wireless LAN card, reads the peripheral RFID signal and the signal of the wireless AP, and transmits it to the web server. The web server processes the signal received from the location terminal and stores it in the database, and the user uses the data to produce the signal map. The proposed system combines UHF RFID with existing fingerprinting method to improve performance in the environment of querying multiple objects.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1890-1897
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2021
People counting is an important technology to provide application services such as smart home, smart building, smart car, etc. Due to the social distancing of COVID-19, the people counting technology attracted public attention. People counting system can be implemented in various ways such as camera, sensor, wireless, etc. according to service requirements. People counting system using WiFi AP uses WiFi CSI data that reflects multipath information. This technology is an effective solution implementing indoor with low cost. The conventional WiFi CSI-based people counting technologies have low accuracy that obstructs the high quality service. This paper proposes a deep learning people counting system based on WiFi CSI data. Data preprocessing using auto-encoder, data augmentation that transform WiFi CSI data, and a proposed deep learning model improve the accuracy of people counting. In the experimental result, the proposed approach shows 89.29% accuracy in 6 subjects.
In this study, the on-site location identification and response system was proposed by accurately checking the location information of rescue requesters in the buildings using the smartphone Wi-Fi AP. The location server was requested to measure the strength of the Wi-Fi AP at least 25 times at 8 different building location points. And the accuracy of the position and the error range were checked by analyzing the coordinate values of the received positions. In addition, the response time was measured by changing the conditions of location information in three groups to compare the response time for saving lives with and without location information. The minimum and maximum error values for the eight cases were found to be at least 4.137 m and up to 14.037 m, respectively, with an average error of 9.525 m. Compared to the base transceiver station (BTS) based position error value of 263m, the range could be reduced by up to 93%. When the location information was given, it took 10 minutes and 50 seconds to save lives; however, when there was no location information at all, rescue process took more than 45 minutes. From this research effort, it was analyzed that the acquisition of the location information of rescuees in the building using the smartphone Wi-Fi AP approach is effective in reducing the life-saving time for on-site responses.
Thanks to IEEE 802.11 technique, accessing Internet through a wireless LAN(Local Area Network) is possible in the most of the places including university campuses, shopping malls, offices, hospitals, stations, and so on. Most of the APs(access points) for wireless LAN are supporting 2.4 GHz band 802.11b and 802.11g protocols. This paper is introducing a C# library function which can be used to read RSSIs(Received Signal Strength Indicator) from APs. An LBS(Location Based Service) estimates the current location of the user and provides useful user's location-based services such as navigation, points of interest, and so on. Therefore, indoor, LBS is very desirable. However, an indoor LBS cannot be realized unless indoor position ing is possible. For indoor positioning, techniques of using infrared, ultrasound, signal strength of UDP packet have been proposed. One of the disadvantages of these techniques is that they require special equipments dedicated for positioning. On the other hand, wireless LAN-based indoor positioning does not require any special equipments and more economical. A wireless LAN-based positioning cannot be realized without reading RSSIs from APs. Therefore, our C# library function will be widely used in the field of indoor positioning. In addition to providing a C# library function of reading RSSI, this paper introduces implementation of indoor positioning modules making use of the library function. The methods used in the implementation are K-NN(K Nearest Neighbors), Bayesian and trilateration. K-NN and Bayesian are kind of fingerprinting method. A fingerprint method consists of off-line phase and realtime phase. The process time of realtime phase must be fast. This paper proposes a decision tree method in order to improve the process time of realtime phase. Experimental results of comparing performances of these methods are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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