• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.19-25
• /
• 2017

Recently, indoor LBS has been attracting much attention because of its promising prospect. One of key technologies for its success is indoor location estimation. A popular one for indoor positioning is to find the location based on the strength of received Wi-Fi signals. Since the Wi-Fi services are currently prevalent, it can perform indoor positioning without any further infrastructure. However, it is found that its accuracy depends heavily on the surrounding radio environment. To alleviate this difficulty, we present a novel indoor position technique employing the geomagnetic characteristics as well as Wi-Fi signals. The geomagnetic characteristic is known to vary according to the location. Therefore, employing the geomagnetic signal in addition to Wi-Fi signals is expected to improve the location estimation accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.1083-1094
• /
• 2012

현재 상용화 되어 있는 위치 추정 시스템은 높은 정확도로 다양한 서비스에 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 위치추정 시스템은 실내에서 완벽하게 설치하지 않을 경우 위치 추정 정확도가 매우 좋지 않은 경향을 보인다. 본 논문에서는 Location Fingerprint 기법을 활용하여 완벽하게 설치되지 않은 위치 추정 시스템으로부터 얻은 위치 정보를 보정하여 객체의 위치 정확도를 향상시켜 설치비용을 최소화할 수 있는 실내 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 우수한 위치 정밀도를 제공하는 UWB 기반의 Ubisense 시스템을 활용하였다. 결론적으로, 본 논문에서는 위치 추정 시스템에서 측정한 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.195-200
• /
• 2021

In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.449-452
• /
• 2007

RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용한 자율 이동 로봇의 기능 중에서 선행적으로 요구되는 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로서 Spartan III를 사용하였으며, 현재의 위치 데이터는 계속적으로 Zigbee /IEEE802.15.4 무선통신을 사용하여 블라인드노드로 전송된다. 그리고 로봇에 탑재된 베이스스테이션노드는 블라인드 노드를 통해 수신된 위치 데이터를 수집하여 로봇을 제어하였고 서버로 전송하였다. 이동 중인 로봇은 Magnetic Compass를 사용하여 목적지의 방향을 인식하여 최종 목적지로 이동하였다. 또한 프로그램 내에 장애물회피 알고리즘을 이용하여 효율적이고 능동적으로 목적지에 도달하였다. 로봇에 부착된 베이스스테이션노드를 아용하여 서버프로그램에서 환경 데이터와 위치를 실시간으로 모니터링 할 수 있었으며, 서버프로그램에서의 능동적인 로봇제어가 가능하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.375-378
• /
• 2007

RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.1195-1200
• /
• 2007

RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.378-384
• /
• 2015

Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.180-182
• /
• 2021

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.240-251
• /
• 2016

This paper presents a real-time indoor location and pose estimation method that utilizes simple artificial markers and image analysis techniques for the purpose of warehouse automation. The conventional indoor localization methods cannot work robustly in warehouses where severe environmental changes usually occur due to the movement of stocked goods. To overcome this problem, the proposed framework places artificial markers having different interior pattern on the predefined position of the warehouse floor. The proposed algorithm obtains marker candidate regions from a captured image by a simple binarization and labeling procedure. Then it extracts maker interior pattern information from each candidate region in order to decide whether the candidate region is a true marker or not. The extracted interior pattern information and the outer boundary of the marker are used to estimate location and heading angle of the localization system. Experimental results show that the proposed localization method can provide high performance which is almost equivalent to that of the conventional method using an expensive LIDAR sensor and AMCL algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.182-196
• /
• 2008

센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.