• Spatial Information Research
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• 제21권4호
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• pp.35-45
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• 2013

대부분의 멀티미디어 데이터는 위치정보를 가지고 있다. 따라서 각 멀티미디어 데이터에 적절한 위치정보를 추가하면, 다양한 용도로 활용이 가능하다. 특히 멀티미디어의 위치검색이 다양한 검색조건으로 제공될 수 있다. 지금까지 멀티미디어의 위치는 주로 실외공간의 (x, y, z) 좌표공간을 기반으로 정의된다. 최근 실내공간 정보기술이 발달하면서 실외뿐 아니라, 실내공간에서도 다양한 위치기반 서비스가 가능하며, 멀티미디어의 실내공간 안에서의 위치를 정의할 수 있게 되었다. 그러나 실내공간의 위치는 실외공간의 위치참조체계와 다르다. 예를 들어, 실내공간에서 위치를 지정할 때는 좌표를 이용하지 않고, 층과 방의 번호를 이용한다. 방 번호와 같은 기호를 이용하여 위치를 지정하는 공간을 기호공간이라고 한다. 본 논문에서는 기호공간을 기반으로 실내공간에서 만들어진 멀티미디어 자료의 위치를 지정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 특히 현재 진행 중인 OGC의 실내공간정보 표준인 IndoorGML에서 제시하는 데이터모델을 이용한다. 따라서 본 방법은 실내공간에서 만들어진 멀티미디어의 위치를 효과적으로 표현하며, 동시에 여러 시스템이나 서비스간의 호환성을 높이는데 유용하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2968-2974
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• 2014

건물에 설치된 조명의 경우, 야간 통행자 및 광량이 부족한 곳을 위해 인체 감지센서를 이용하여 조명을 제어한다. 그러나 부적절한 센서 위치로 인한 오작동의 문제가 있으며, 대형 건물 통로의 경우 통행자 통과 후에도 장시간 조명기구가 점등되어 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 실내 위치 측위를 통해 상주자의 위치에 따라 조명을 제어하는 위치측위 기반 조명 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 위치측위 기술 중 하나인 fingerprinting 기술을 이용, 스마트 디바이스를 통해 수집된 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 데이터를 토대로 측위 된 영역에 해당하는 조명만을 점등함으로써 불필요하게 소비되는 소비전력을 감소시킨다. 4인의 상주자가 존재하는 환경에서 실험결과 개별 조명의 조도는 308 lux였으며, 기존 방식에 비해 49 Wh의 소비전력 절감 효과가 나타났음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.149-155
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• 2019

본 논문에서는 실내 위치 서비스를 기반으로 사용자에게 긴급한 일이 생겼을 경우 기관이나 보호자에게 호출을 해주는 긴급 호출 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 복지 기관 및 병원을 대상으로 가정하여 실내 위치 서비스 인프라를 구축한다. 제안하는 시스템은 손목에 시계 형태로 되어 있는 디바이스로부터 센서 값을 받아 긴급 상황을 판별한 후 긴급 정보를 위치 단말기에 전달한다. 위치 단말기는 위치와 긴급 정보를 포함하여 서버로 전송하고 서버는 데이터베이스에 접근하여 데이터를 저장한다. 이를 통해 보호자는 어플리케이션으로 서버와 통신하면서 사용자의 상태를 모니터링하고 알림을 받으며 긴급한 상황에 긴급 호출기능을 사용하여 대처할 수 있다. 제안하는 시스템을 의료 분야와 복지 분야 등 긴급한 대처가 필요한 분야에 접목한다면 사용자와 보호자에게 좀 더 안정적이고 신속한 긴급 서비스를 제공할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4B호
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• pp.300-308
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• 2012

다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.156-170
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• 2019

급속히 늘어난 스마트폰의 보급은 인간의 라이프 스타일 변화에 영향을 미치고 있으며, 스마트폰 기반 위치정보는 실내외 공간에서 다양한 편의성 서비스를 제공할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 특히, GPS 정보가 제공되고 있지 않은 지하공간의 경우에서 위치 기반 서비스가 제공된다면 정보약자와 교통약자를 위한 길 찾기와 길 안내 등 많은 편의를 제공할 수 있다. 그러나, 지하철 역사에서 길 안내 서비스 구현은 측위 정확도를 확보하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 본 연구는 지하철 역사에서 실내 내비게이션을 위해 선행되어야 하는 모든 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있도록 융합 측위 알고리즘과 함께 연속 측위에서 사용하는 새로운 보행자 걸음 인식기법을 개발하고, 평가하고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.717-720
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• 2020

An indoor localization system that uses Wi-Fi RSSI signals for localization gives accurate user position results. The conventional Wi-Fi RSSI signal based localization system uses raw RSSI signals from access points (APs) to estimate the user position. However, the RSSI values of a particular location are usually not stable due to the signal propagation in the indoor environments. To reduce the RSSI signal fluctuations, shadow fading, multipath effects and the blockage of Wi-Fi RSSI signals, we propose a Wi-Fi localization system that utilizes the advantages of Wi-Fi RSSI heat maps. The proposed localization system uses a regression model with deep convolutional neural networks (DCNNs) and gives accurate user position results for indoor localization. The experiment results demonstrate the superior performance of the proposed localization system for indoor localization.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.241-243
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• 2015

최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 기본적인 신호만을 이용하면 신호 간섭 등의 다양한 이유로 신뢰할 수 없는 신호 데이터로 인해 실내 위치 정보의 신뢰도는 현격히 낮아지게 된다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 유전 연산을 통해 효과적이고 신뢰도 높은 위치 정보를 얻는 기법을 제안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권2호
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• pp.179-186
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• 2015

In the indoor location estimation system, which has recently been actively studied, the received signal strength indicator contains a high level of noise when measuring the signal strength in the range between two nodes consisting of a receiver and a transceiver. To minimize the noise level, this paper proposes an improved adaptive smoothing filter that provides different exponential weights to the current value and previous averaged one of the data that were obtained from the nodes, because the characteristic signal attenuation of the received signal strength indicator generally has a log distribution. The proposed method can effectively decrease the noise level by using a feedback filter that can provide different weights according to the noise level of the obtained data and thus increase the accuracy in the distance and location without an additional filter such as the link quality indicator, which can verify the communication quality state to decrease the range errors in the indoor location recognition using ZigBee based on IEEE 802.15.4. For verifying the performance of the proposed improved adaptive smoothing filter, actual experiments are conducted in three indoor locations of different spatial sections. From the experimental results, it is verified that the proposed technique is superior to other techniques in range measurement.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.585-591
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• 2016

최근 IoT환경에서 다양한 위치기반의 서비스의 확산으로 인해 실내측위는 중요한 영역으로 자리잡고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 공간에 시설물, 서비스 등을 고려한 가상의 영역을 Zone으로 설정하였고, 다층퍼셉트론(MLP: Multi-Layer Perceptron)을 사용하여 Zone을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 다층퍼셉트론은 입력으로 BLE(Bluetooth Low Energy) Beacon의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)신호를 입력으로 활용하였고 현재 위치의 소속된 Zone을 출력하였다. 제안방법의 검증을 위해서 실제 역사와 유사한 크기의 실험환경을 구축하였으며 4개의 Beacon을 설치하였고 2개의 Zone영역을 설정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.67-73
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• 2008

본 논문에서는 무선 센서 노드의 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 위치 추정에 사용하는 센서 값으로 RF 인터페이스의 수신 신호 강도 (RSSI)를 사용한다. 이동 노드를 부착한 사용자와 실내에 고정된 다수의 고정 노드의 신호 강도를 수신하여 사용자의 위치를 결정한다. 제안한 시스템은 측정에 의한 2.4GHz log-normal path loss 모델의 수신강도와 유클리드 거리 계산 방법과 신호 강도를 결합한다. 실험결과를 통해서 1.3m 이내의 오차로 위치를 추정함을 확인하였다.