Recently, RFID has become popular in the field of remote sensing applications. Location awareness is one of the most important keys to deploying RFID for advanced object tracking. Generally, multiple reference RF stations or additional sensors are used for the location sensing with RFID, but, particularly in indoor environments, spatial layout and cost problems limit the applicability of those approaches. In this paper, we propose a novel method for location sensing with active RFID systems not requiring the need for reference stations or additional sensors. The system triangulates the position of RF signal source using the signal pattern of the loop antenna connected to the power detector. The power detector consists of a signal strength detector and a signal analysis unit. The signal analysis unit indicates the signal strength and serial number using the signal from the strength detector, and provides the direction of the signal to the application target. We designed three different signal analysis units depending on the threshold type. The developed system can sense the direction to the transponder located over 10 m away within the maximum error of $5^{\circ}$. It falls within a reasonable range in our normal office environment.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1141-1144
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2005
본 논문은 실내에서 홈 거주자의 위치를 인식하기 위해 근접성을 이용한 위치 추적 시스템 환경을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 실내의 고정된 위치에 있는 구조/시설물 및 가전제품의 ON/OFF 스위치를 이용하며 기타 추가적인 스위치 및 센서를 부착하여 개폐동작이 일어날 때 발생되는 신호를 검출하여 실제위치를 얻는다. 발생되는 신호는 Pull-up 저항을 이용한 신호 검출 방법으로 눌려진 스위치나 센서에서 발생된 아날로그 신호를 검출한다. 검출된 신호의 고유한 ID값은 Sensor TMO로 송신되어 수집된다. 수집된 센서ID는 소켓통신을 이용하여 홈서버인 실내위치추적시스템으로 보내질 뿐아니라 원격 모니터링 GUI를 통해 실내 거주자의 위치를 GUI의 가상공간 좌표와 매핑된 홈 거주자의 위치를 보인다. 본 논문에서 제안한 실내위치추적시스템은 홈 거주자의 위치를 주기적으로 모니터링하고 거주자의 이동 패턴과 활동 상황을 파악하여 헬스케어 정보로 활용할 예정이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.83-85
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2016
위치측위 시스템들이 발전함에 따라 실내에서도 다양한 방법으로 신뢰성이 높은 실내 위치측위 시스템들이 보편화되고 있는 추세이다. 허나 기술의 한계점으로 지구자기장을 활용한 새로운 기술이 연구되고 있음에도 불구하고, 위 기술 또한 기존 기술들과는 다른 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 각각의 기술점의 한계점을 해소하기 위해서 기존 실내측위 시스템과 새롭게 개발 중인 실내 측위 시스템을 혼합하여 외부장비의 의존도를 낮추고 신뢰성 높은 위치측위를 지속적으로 제공할수 있는 혼합형 실내 위치측위 시스템을 제안하고자 한다.
We present an experimental implementation of the inexpensive microwave security sensor that can detect both static and slowly moving objects in cluttered environment. The prototype consists of a frequency-modulated continuous wave radar sensor, control board or computer and software. The prototype was tested in a cluttered indoor environment. In case of intrusion or change of environment the sensor will give an alarm, determine the location of new object, change in its location and can detect a slowly moving target. To make a low-cost unit we use commercially available automotive radar and own signal processing techniques for object detection and tracking. The intruder detection is based on a comparison between current 'image' in memory and 'no-intrusion' reference image. The main challenge is to develop a reliable technique for detection of a relatively low-magnitude object signals hidden in multipath clutter echo signals. Various experimental measurements and computations have shown the feasibility and performance of the system.
Park, Jaekwang;Kim, Sunok;Sohn, Kwanghoon;Min, Dongbo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.9
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pp.1647-1658
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2016
RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.198-204
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2007
In mobile robotics, ultrasonic sensors became standard devices for collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within both indoor and outdoor environments. The global map building based on multi-sensor data fusion is applied for recognition an obstacle free path from a starting position to a known goal region, and simultaneously build a map of straight line segment geometric primitives based on the application of the Hough transform from the actual and noisy sonar data. We will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, Hough transform, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Experimental results with a real Pioneer DX2 mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.3
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pp.422-428
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2008
In this paper, we propose the robust object detection algorithm with spatial gradient information. To do this, first, we eliminate error values that appear due to complex environment and various illumination change by using prior methods based on hue and intensity from the input video and background. Visible shadows are eliminated from the foreground by using an RGB color model and a qualified RGB color model. And unnecessary values are eliminated by using the HSI color model. The background is removed completely from the foreground leaving a silhouette to be restored using spatial gradient and HSI color model. Finally, we validate the applicability of the proposed method using various indoor and outdoor conditions in a complex environments.
The mass spectrometry (MS) provides the mass-to-charge ratios of atoms, molecules, stable/metastable complexes, and their fragments. I have taken a long journey with MS to address outstanding issues and problems by experiments and theory and gain insights into underlying principles in chemistry. By looking through the mass-to-charge ratio, I have studied thermochemical problems in silicon chemistry, the infrared multiphoton dissociation spectroscopy of organometallic intermediates, unimolecular dissociations of halotoluene radical cations, and the kinetics of association/dissociation of alkali halide triple ions with Lewis bases. Various MS platforms have been used to characterize non-covalent interactions between porphyrins and fullerenes and those between the group IIB ions and trioctylchalcogenides, and to examine the binding of the group IA, IIA and porphyrin ions to G-quadruplex DNA. Recently, I have focused on mass-balanced H/D isotope dipeptide tags for MS-based quantitative proteomics, a simple chemical modification method for MS-based lipase assay, and the kinetics and dynamics of energy-variable collision-induced dissociation of chemically modified peptides. Now, I see an important role of MS in global issues in the post-COVID era, as the society demands high standards for indoor air quality to contain the airborne-pathogen transmission as well as in-situ monitoring and tracking of carbon emissions to reduce global warming.
In this paper, we propose a system that can more precisely identify and monitor the position of the tool used in the assembling workplace such as automobile production. The proposed positioning monitoring system is a combination of UWB communication module and MEMS IMU sensor. Since UWB does not need modulation and demodulation function and has low power density, UWB is widely used in indoor positioning field. However, it may cause positioning error due to errors in RF transmission and reception process, which may cause positioning accuracy. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that uses IMU as an auxiliary means to compensate for errors that may occur in positioning using only UWB. The tag and anchor of UWB module measure the transmission / reception time by transmitting signals to each other and then estimate the distance between tag and anchor. The MEMS IMU sensor serves to provide positioning calibration information. The tag, which is a mobile node and attached to a moving tool, measures the three-dimensional position of the tool and transfers the coordinate data to the anchor. Thus, it is possible to confirm whether or not the specific tool is properly used according to the prescribed regulations.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1384-1387
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2010
최근 무선인터넷의 기술을 이용한 스마트폰의 활용도가 높아짐에 따라 새로운 서비스의 연구분야로 단말기를 이용하여 이동객체의 위치정보를 제공받는 위치 기반 서비스 기술에 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 기술은 GPS를 이용한 위치추적으로 외부의 이동객체를 추적하는 기술로 많이 활용되고 있다. 그리고 고정된 레퍼런스 노드 또는 마스터 노드에 의존하고 있는 문제점과 위치 계산을 위한 기준이 대부분 홉스나 RF신호의 수신강도에 의한 거리차를 이용하는데 전파 특성에 따른 회절 및 반사, 다중 경로 등에 의한 신호감쇠현상으로 정확도를 보장하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 WiFi를 이용하여 고정된 레퍼런스 노드에 의존하지 않고 이동식 GPS-AP를 이용하여 건물내부에 위치하는 특정 단말기의 위치정보를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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