• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.14 no.3
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• pp.242-247
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• 2008

As an absolute positioning system, iGS is designed based on ultrasonic signals whose speed can be formulated clearly in terms of time and room temperature, which is utilized for a mobile robot localization. The iGS is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter, where an RFID is designated to synchronize the transmitter and receiver of the ultrasonic signal. The traveling time of the ultrasonic signal has been used to calculate the distance between the iGS system and a beacon which is located at a pre-determined location. This paper suggests an effective operation method of iGS to estimate position of the mobile robot working in unstructured environment. To expand recognition range and to improve accuracy of the system, two strategies are proposed: utilization of beacons belonging to neighboring blocks and removal of the environment-reflected ultrasonic signals. As the results, the ubiquitous localization system based on iGS as a pseudo-satellite system has been developed successfully with a low cost, a high update rate, and relatively high precision.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.3
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• pp.449-455
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• 2022

In this paper, we propose a position measuring system using trilateration based on the illuminance of a light-emitting diode (LED). Three LEDs are located on the ceiling of the virtual space, and each fixed coordinate is inputted to the monitoring program, and Length to the illuminance sensor is drawn through the relational expression of the length and illuminance value from the respective LED. Based on the derived length, the trilateration method is used to find object location information in virtual space. By using the least square equation to minimize the error of the length drawn to trilateration, the error is reduced to the utmost. Unlike the existing indoor positioning system using visible light communication (VLC), the proposed system does not require synchronization between the transmitter and the receiver, so the system can be configured simply.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.1
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• pp.1-9
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• 2007

3D data are in great demand for pedestrian navigation recently. For pedestrian navigation, we needs to reconstruct 3D model in detail from people's eye. In order to present spatial features in detail for pedestrian navigation, it is indispensable to develop 3D model not only in outdoor environment but also in indoor environment such as underground shopping complex. However, it is very difficult to acquire 3D data efficiently by mobile mapping without GPS. In this research, 3D shape was acquired by Laser scanner, and texture by CCD(Charge Coupled Device) sensor. Continuous changes position and attitude of sensors were measured by IMU(Inertial Measurement Unit). Moreover, IMU was corrected by relative orientation of CCD images without GPS(Global Positioning System). In conclusion, Reliable, quick, and handy method for acquiring 3D data for indoor environment is proposed by a combination of a digital camera and a laser scanner with IMU.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.264-266
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• 2022

In order to apply the RNN model to the radio fingerprint-based indoor path generation technology, the data set must be continuous and sequential. However, Wi-Fi radio fingerprint data is not suitable as RNN data because continuity is not guaranteed as characteristic information about a specific location at the time of collection. Therefore, continuity information of sequential positions should be given. For this purpose, clustering is possible through classification of each region based on signal data. At this time, the continuity information between the clusters does not contain information on whether actual movement is possible due to the limitation of radio signals. Therefore, correlation information on whether movement between adjacent clusters is possible is required. In this paper, a deep learning network, a recurrent neural network (RNN) model, is used to predict the path of a moving object, and it reduces errors that may occur when predicting the path of an object by generating continuous location information for path generation in an indoor environment. We propose a method of giving correlation between clustering for generating an improved moving path that can avoid erroneous path prediction that cannot move on the predicted path.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.25 no.6
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• pp.441-449
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• 2021

With advances in autonomous vehicles, there is a growing demand for more accurate position estimation. Especially, this is a case for a moving robot for the indoor operation which necessitates the higher accuracy in position estimation when the robot is required to execute the task at a predestined location. Thus, a method for improving the position estimation which is applicable to both the fixed and the moving object is proposed. The proposed method exploits the initial position estimation from Bluetooth beacon signals as observation signals. Then, it estimates the gravitational acceleration applied to each axis in an inertial frame coordinate through computing roll and pitch angles and combining them with magnetometer measurements to compute yaw angle. Finally, it refines the control inputs for an object with motion dynamics by computing acceleration on each axis, which is used for improving the performance of Kalman filter. The experimental assessment of the proposed algorithm shows that it improves the position estimation accuracy in comparison to a conventional Kalman filter in terms of average error distance at both the fixed and moving states.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.376-378
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하려면 위치인식 기술과 이를 기반으로 하는 다양한 위치 인식시스템이 필수적이다. 그러나 복잡한 실내 환경에서는 Global Positioning System (GPS)의 이용이 불가능하며 실내 위치 측정을 위한 전문적인 시스템이 필요하다. RFID 기술은 적은 시설투자와 낮은 비용으로 위치 측정 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제공한다. RFID기술을 이용한 실내 위치 측정 시스템 LANDMARC는 기타 시스템과 달리 참고태그라는 개념을 도입하여 RFID리더기의 배치 수량을 줄이는 동시에 위치 측정의 정확성을 보장함으로써 시스템을 도입하는데 소요되는 비용을 절감하였으며 현실에서의 높은 사용 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 LANDMARC시스템을 분석하여 문제점들을 해결하고 실내에서의 위치측정의 정확도를 진일보 향상시킬 수 있는 보다 효율적인 방안을 제안했다. 실험 분석 결과 동일한 실내 환경하에서 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 LANDMARC 시스템에 비하여 더 높은 정확성을 보장함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1003-1004
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• 2017

본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.391-393
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• 2013

실내 측위 시스템은 실내 환경에서 위치 기반 서비스를 하는데 매우 유용하다. 그러나, Wi-fi 신호 등을 사용하는 일반적인 실내 측위 시스템들은 대부분 시스템의 설치와 유지 보수에 많은 비용이 소요된다. 마커를 기준으로 측위를 하는 영상 기반의 시스템도 있지만, 일반 사용자들에게 미적인 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이 논문에서, 우리는 대부분의 공공장소에 이미 설치되어 있는 간판 등을 이용하는 새로운 영상 기반의 실내 측위 시스템을 소개한다. 간판의 위치와 방향은 그것들이 설치 될 때 해당 건물의 기준 좌표계에서 위치와 방향이 결정되기 때문에, 간판에 대한 사용자의 상대적인 위치와 방향을 얻어내면 건물의 기준 좌표계에서 사용자의 위치와 방향을 구할 수 있다. 실제 공공장소에서 수행 된 실험은 우리의 시스템이 실내 측위의 실용적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.59-60
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• 2011

요즘 스마트 디바이스의 보급으로 스마트 디바이스를 통한 다양한 정보제공 서비스 또한 빠르게 증가하고 있다. 본 논문에서는 GPS(Global Positioning System) 센서 이용이 제한적인 실내와 같은 좁은 공간에서 스마트 디바이스 통한 내비게이션시 다양한 정보를 제공할 수 있는 실내 조명변화에 강한 마커 인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태가 비슷한 실내 공간과 조명이 제한적이거나 급격하게 변하는 상황에서 견고하고 정밀한 위치 추적을 통해 정확한 서비스를 제공할 수 있게 해 줄 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.432-434
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• 2013

본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.