Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.57-70
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2006
Location Based Service (LBS) provides high-value added service to users and various works about IBS have been actively performed. The core technology or LBS is positioning of the users. In the field of positioning, outdoor positioning and indoor positioning are developed separately. We are proposing a design of an outdoor-indoor positioning system, implementing a prototype of the system, and verifying the usefulness of the system through experiments. Our experimental results shows that the average error of our system is 4.8 m in the case of out-door positioning and it is 3.3 m in the case of in-door positioning.
Although various studies about indoor positioning systems, such as beacon and Wifi, have been conducting for indoor positioning of workers at construction sites, these systems have limitations in terms of accuracy or economics. To overcome these limitations, geomagnetic field sequence-based indoor positioning technology can be a good alternative. However, it is necessary to correct the geomagnetic field near the construction material stocking area since the geomagnetic field can be distorted near construction materials such as rebars. Therefore, this study conducted an experiment for identifying correction range of geomagnetic field near the construction material stocking area. It was analyzed that the geomagnetic field should be corrected up to 60cm in the horizontal direction from the stocking point if the height of stocking area for rebars is 40cm or more. This study can be used for important reference for development of geomagnetic field sequence-based indoor positioning technology suitable for construction sites.
스마트폰의 사용이 크게 활성화됨에 따라 거의 모든 사람들이 항상 휴대하고 있으며, 실외에서는 GPS 위성시스템을 이용하여 자신의 위치를 인식하고 관련된 응용 서비스를 제공받을 수 있다. 그러나 실내에서는 스마트폰의 위치를 인식하기도 어렵고 TDOA 방식의 상대 위치를 측정하는 방식에서는 글로벌 좌표를 인식할 수 없다. 본 논문에서는 음향 신호를 이용한 TDOA 방식의 상대 위치 추정 시스템에서, GPS 수신기와 지자기 센서를 이용하여 실내에서 스마트폰의 글로벌 좌표를 인식하는 시스템이 제안되었고, 그 성능과 실험 결과가 기술되었다.
In this paper, a new indoor positioning system based on incident angle measurement of infrared sensor has been suggested. Though there have been various researches on indoor positioning systems using vision sensor or ultrasonic sensor, they have not only advantages, but also disadvantages. In a new positioning system, there are three infrared emitters on fixed known positions. An incident angle sensor measures the angle differences between each two emitters. Mathematical problems to determine the position with angle differences and position information of emitters has been solved. Simulations and experiments have been implemented to show the performance of this new positioning system. The results of simulation were good. Since there existed problems of noise and signal conditioning, the experimented has been implemented in limited area. But the results were acceptable. This new positioning method can be applied to any indoor systems that need absolute position information.
This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.
The positioning technology that measures the position of a person or object is a key technology to deal with the location of the real coordinate system or converge the real and virtual worlds, such as digital twins, augmented reality, virtual reality, and autonomous driving. In estimating the location of a person or object at an indoor construction site, there are restrictions that it is impossible to receive location information from the outside, the communication infrastructure is insufficient, and it is difficult to install additional devices. Therefore, this study tested the direct sparse odometry algorithm, one of the visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) that estimate the current location and surrounding map using only image information, at an indoor construction site and analyzed its applicability as an indoor positioning technology. As a result, it was found that it is possible to properly estimate the surrounding map and the current location even in the indoor construction site, which has relatively few feature points. The results of this study can be used as reference data for researchers related to indoor positioning technology for construction sites in the future.
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).
실내 측위 시스템에서 위치를 판단하기 위해 주로 Wi-Fi를 사용해왔다. BLE의 개발과 함께 실내 측위에 사용되는 신호에 대한 관심이 바뀌었다. BLE는 Wi-Fi와 비교했을 때 손 쉬운 설치, 적은 전력 소모량, 적은 신호 간섭, 설정 값 변경가능(송출 세기, 송출 주기 등)과 같은 장점을 가진다. 이러한 점들은 실내 측위 시스템에 효율성과 정확성 개선을 불러올 수 있다. 최근 실내 측위 시스템에서는 이러한 장점들로 인해 Wi-Fi 대신 BLE를 채택하여 측위를 수행하고 있다. BLE를 사용한 실내 측위가 늘어남에 따라 실내 측위 결과의 정확도를 높이기 위해 BLE 기반 실내 측위의 측정 오차 요인에 대한 연구되어져야 한다. 본 연구에서는 몇 가지 실험 시나리오를 설정하고 기술적, 환경적 요소의 변화에 따라 실내 측위 결과에 어떤 영향이 있는지 관찰한다. 최대수신신호세기를 사용하여 측위를 수행한 경우 실시간으로 수신한 신호를 그대로 사용했을 때 보다 적은 평균 오차를 보였다. 이는 연속적으로 수신한 신호에 평균 및 표준편차를 적용한 실험에서도 같은 결과를 보였다. 비콘의 송출주기에 변화를 주는 실험에서는 송출 주기가 짧을수록 측위 정확도가 높아진다는 결과를 관찰 할 수 있었다.
본 논문에서는 상향 실내음향측위를 위한 자체발성음으로서 휘파람소리, 손가락딱소리, 박수소리의 시간 및 주파수영역, 상관 및 전력스펙트럼밀도, 최대지연시간, 최대주파수, 대역폭 분석을 통해 여러 자체발성음의 측위음원으로서의 적합성을 판단한다. 그리고 자체발성음의 도달지연시간차에 기반을 둔 실내측위시스템을 설계하고 그 성능을 평가한다. 자체발성음 분석과 측위성능평가를 위해 여성과 남성 각 50명씩, 총 100명의 자체발성음 데이터베이스를 구축해 활용하였다.
최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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