유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 사물의 위치 정보를 기반으로 다양한 응용이 개발되고 있다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 배치의 용이성 등이 주된 특징으로서 실내 위치 인식 시스템에 적합하다. 크리켓과 같은 실내 위치 인식 시스템에서는 노드간의 거리를 인식하기 위해서 초음파 신호와, 라디오 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만 배치되는 센서 노드의 수가 증가할수록 신호간의 간섭 및 충돌 횟수가 증가하여 위치 인식 시스템의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 On-demand 비콘 관리 기법을 제안하여 리스너와 물리적으로 근접한 비콘 노드가 비콘 신호를 전송하여 간섭 및 충돌 현상을 최소화 시키고, 초음파 신호의 특성으로 인한 오차율을 감소시키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 실내 환경에서 사용자를 대상으로 위치기반 서비스를 제공하기 위해 비콘을 이용해 사용자의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 저전력 비콘을 이용하여 위치를 추정하기 위해 비콘이 가지는 RSSI 값에 가우시안 필터를 적용하였고, 필터링한 RSSI 값을 통해 거리변환 함수를 구하여 삼변측량으로 태그 위치를 추정할 수 있게 구성하였다. 다수의 비콘이 설치된 실내 공간에서 3개의 비콘이 일정한 거리를 두고 있는 8곳에 대한 위치 추정 정밀도를 확인하였다. 그 결과 거리오차 0.242 표준편차 ±0.097를 가지는 사용자의 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적 시스템을 제안한다.
Rendering maps is an essential feature of the user interface component of a location based service (LBS) system. However, a developer may not too much worry about implementing the rendering maps part of his or her system because there are quite a few publicly available libraries that provide all kinds of functions of manipulating maps. Google Maps, Yahoo Map, Naver Map, Daum Map, and so on are example sites that provide those libraries. Rendering drawings is to indoor LBS as rendering maps is to LBS. However, there is no such thing as Google Maps that provides libraries for rendering drawings. This paper introduces a few web services and a library that is useful in developing user interfaces of indoor LBS systems.
본 논문에서는 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS)의 핵심 기술에 속하는 측위 기술 중 Wi-Fi을 이용한 실내 위치 추정 시스템(Indoor Positioning System)을 제안한다. 제안하는 측위 시스템은 수신 받은 신호의 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 경로 손실 모델(Path-Loss Model)을 이용하여 단말기와 AP(Access Point) 간의 거리를 추정한다. RSSI는 실내 환경 구조나 장애물 등으로 인해 발생하는 이상 잡음(outlier)의 영향을 받는다. 이러한 이상 잡음을 제거하기 위해 본 논문에서는 이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 측위 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 측위 시스템의 성능을 확인하기 위해 단말기로 PDA를 이용하였으며, 실내 측위 시스템을 구현한 결과를 통해 원활한 실내 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. This study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map through the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.
Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we need the location determination technology, platform technology and server technology. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We converted the probability value to logarithmic scale value because using the sum of k probability values is not suitable to be applied to weight determination. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with Visual Basic 6.0 and performed the test. According to indoor and outdoor test results, the suggested stochastic method reduced the distance error by 17%, 18% and 9% respectively at indoor environment and 25%, 11% and 4% at outdoor environment compared with deterministic NN, kNN and kWNN fingerprint methods.
실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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