• 제목/요약/키워드: Indoor Location Based Service

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Multi-Modal Sensing M2M Healthcare Service in WSN

  • Chung, Wan-Young
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제6권4호
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    • pp.1090-1105
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    • 2012
  • A multi-modal sensing M2M healthcare monitoring system for the continuous monitoring of patients under their natural physiological states or elderly persons with chronic diseases is summarized. The system is designed for homecare or the monitoring of the elderly who live in country side or small rest home without enough support from caregivers or doctors, instead of patient monitoring in big hospital environment. Further insights into the natural cause and progression of diseases are afforded by context-aware sensing, which includes the use of accelerometers to monitor patient activities, or by location-aware indoor tracking based on ultrasonic and RF sensing. Moreover, indoor location tracking provides information about the location of patients in their physical environment and helps the caregiver in the provision of appropriate support.

무선 센서 네트워크 기반의 지능형 홈 네트워크 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Intelligent Wireless Sensor Network Based Home Network System)

  • 신재욱;윤바다;김성길;정완영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.465-468
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    • 2007
  • 센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.

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개인 휴대용 네비게이션을 위한 라디오 비컨 기반 실내외 연속측위 시스템 (Radio Beacon-based Seamless Indoor and Outdoor Positioning for Personal Navigation Systems)

  • 남상균;장윤호;배상준;곽경섭
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.84-92
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    • 2009
  • 본 논문에서는 Wi-Fi, 블루투스, CDMA등 라디오 비컨의 수신 신호세기와 GPS 위성 신호를 결합하여 개체의 위치를 측정하는 Place Lab 기반 실내외 연속측위 시스템을 제안한다. 기존의 Place Lab은 복수의 측위매체를 이용하여 다양한 실내 환경에서 위치인식이 가능하였다. 하지만 각 측위매체를 통합하는 방법 및 실내외 환경을 연동하는 방법이 고려되지 않아 동작 효율이 낮고, 그 사용 범위가 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실내의 측위매체들을 유기적으로 연계하는 멀티센서 데이터 융합 모델을 정의하고, 각 계층에 적합하게 Place Lab을 재구성하여 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 라디오 비컨 신호와 GPS 위성 신호를 결합하여 실내외 연속측위를 수행하며, OSGi 번들로 구현되어 다양한 모바일 디바이스에서 단절없는 PNS 서비스를 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 윈도우 모바일 기반의 삼성 T*OMNIA SCH-M490 스마트폰에서 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 연속측위 시스템을 통해 PNS 서비스를 성공적으로 지원할 수 있음을 보였다.

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RSSI 판독 라이브러리 함수 및 옥내 측위 모듈 구현 (Implementation of a Library Function of Scanning RSSI and Indoor Positioning Modules)

  • 임재걸;정승환;심규박
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.1483-1495
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    • 2007
  • IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.

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iBeacon을 이용한 지하철 도착 알림 시스템 (A Subway Arrival Notification System Using iBeacon)

  • 정현희;남춘성;신동렬
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권2호
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    • pp.272-279
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    • 2015
  • 현재 스마트 디바이스의 활용도가 높아짐에 따라 사용자의 요구는 점점 복잡하게 되어가고 있다. 대부분의 IT 전문가들은 이러한 요구사항을 만족시키기 위해서 추가적인 기능들이 추가되어야 할 것으로 주장한다. 모바일 서비스 형태의 대부분이 위치 기반 서비스(LBS: Location-based Service)를 고려하기 때문에 이는 특히 중요한 연구로서 집중되고 있다. 일반적으로 Wi-Fi 기술은 위치 즉, 네트워크 존(Network Zone)이 변경됨에 따라 새로운 연결을 요구하기 때문에 위치 파악이 제한적일 수밖에 없다. 또한, GPS는 부정확한 실내 데이터를 가지기 때문에 실내 환경에서 LBS 서비스를 제공하는 것은 여전한 시스템적인 문제가 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 iBeacon 기술이 설계되고 Wi-Fi 혹은 GPS 대신에 LBS 서비스를 위해 사용되고 있다. Bluetooth 4.0 LE 기술 기반 iBeacon을 사용하여 우리는 현재의 사용자 위치와 지하철 도착 시간을 활용할 수 있는 다양한 mLBS(micro LBS) 서비스를 정확하고 알맞게 제공하기 위한 M-SAS(Mobile-Subway Alarm Service System)을 제안한다.

신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 정보의 검증 기법 (Verification Techniques of the Distored iBeacon Information for Reliable Indoor Positioning Systems)

  • 윤창표;황치곤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.345-347
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    • 2016
  • 최근 위치 기반 서비스는 실외에서 GPS와 같이 실외 위치 정보를 이용할 수 없는 실내의 서비스로 확대되고 있다. 이와 같이 BLE(Bluetooth Low Energy) iBeacon 기술의 발전과 더불어 실내 측위 시스템의 연구가 확대되고 있다. 그러나 측위를 위해 iBeacon과 단말의 거리정보로 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 무선 전파의 특성으로 인해 신호 감쇄 및 지연과 같은 왜곡된 정보의 발생이라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 신호의 신뢰성을 검증하기 위한 거리의 정보 검증 기법을 제안한다.

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WPAN에서 환경 변화에 적응력 있는 실내 위치 측위 기법 (Adaptive Indoor Localization Scheme to Propagation Environments in Wireless Personal Area Networks)

  • 임유진;박재성
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제16C권5호
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    • pp.645-652
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    • 2009
  • 모바일 환경에서 사용자의 위치를 기반으로 각종 정보나 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스는 향후 정보 통신 산업의 핵심 응용으로 예상되고 있다. 위치 기반 서비스의 요소 기술로는 위치 측위 기술, 플랫폼 기술, 응용 서비스를 들 수 있다. 위치 측위 기술은 전송된 무선 신호를 측정 및 가공함으로써 측위 대상 단말기의 위치를 예측하는 기술이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 환경에서 실내 측위 시스템 구축을 위한 적응력있는 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법은 RSS(Received Signal Strength)를 이용한 삼각법 측위 시스템에서 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준 AP를 선택하는 기법과 단말기 주변 전파 환경의 변화에 적응력있게 대처할 수 있는 단말기와 기준 AP사이의 거리 예측 기법으로 구성된다. 실내 측위 시스템을 실제로 구축함으로써 측위 정확도 측면에서의 제안 기법 성능을 검증하였다.

위치추정 전자지문기법을 위한 전파전달 모델 및 공간상관기법 기반의 효율적인 데이터베이스 생성 (Radio Propagation Model and Spatial Correlation Method-based Efficient Database Construction for Positioning Fingerprints)

  • 조성윤;박준구
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.774-781
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    • 2014
  • This paper presents a fingerprint database construction method for WLAN RSSI (Received Signal Strength Indicator)-based indoor positioning. When RSSI is used for indoor positioning, the fingerprint method can achieve more accurate positioning than trilateration and centroid methods. However, a FD (Fingerprint Database) must be constructed before positioning. This step is a very laborious process. To reduce the drawbacks of the fingerprint method, a radio propagation model-based FD construction method is presented. In this method, an FD can be constructed by a simulator. Experimental results show that the constructed FD-based positioning has a 3.17m (CEP) error. In this paper, a spatial correlation method is presented to estimate the NLOS(Non-Line of Sight) error included in the FD constructed by a simulator. As a result, the NLOS error of the FD is reduced and the performance of the error compensated FD-based positioning is improved. The experimental results show that the enhanced FD-based positioning has a 2.58m (CEP) error that is a reasonable performance for indoor LBS (Location Based Service).

위치 기반 지능형 사물인터넷 서비스를 위한 BLE 측위 방법에 관한 연구 (Study on the Positioning Method using BLE for Location based AIoT Service)

  • 장호덕
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.25-30
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    • 2024
  • 지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

An indoor localization system for estimating human trajectories using a foot-mounted IMU sensor and step classification based on LSTM

  • Ts.Tengis;B.Dorj;T.Amartuvshin;Ch.Batchuluun;G.Bat-Erdene;Kh.Temuulen
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제13권1호
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    • pp.37-47
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    • 2024
  • This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.