• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권1호
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• pp.131-134
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• 2009

We have proposed an indoor positioning system for moving objects and/for the blind or visually impaired to play various sports. [ for a blind or visually impaired playing various sports.] This system consists of a wireless heart rate monitor, wireless sensor network and / 4 ultrasound satellites [ configuration with four ultrasound satellite modules) at the corners of the room. This system provides / the real-time measurement of the location and heart rate of the person in the room[ non-invasive measurement method of the heart rate and the location of a person in real time ], and will help the [a] blind or visually impaired enjoy sports more easily.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.155-162
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• 2012

본 논문에서는 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적 시스템을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.146-153
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• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1021-1029
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• 2013

본 논문에서는 핑거프린트(fingerprint)기법과 전파 예측 모델을 결합한 무선랜 기반 실내 위치추정 기법을 제안한다. 실내에 설치된 무선랜 AP(access point)는 공용 AP와 사설 AP로 구분되고, 설치 위치가 고정된 공용 AP의 경우 핑거프린트 방식을 적용하기 용이하지만 사설 AP의 경우 위치가 임의로 변경될 수 있으므로 핑거프린트 방식을 적용하기 힘들다. 제안된 방식에서는 공용 AP로부터 수신된 신호에 핑거프린트 방식을 적용하고, 사설 AP로부터 수신된 신호에 전파 예측 모델을 적용하여 공용 AP와 사설 AP를 모두 이용함으로써 위치 추정 정확도를 높인다. 무선랜 환경에서의 데이터 실측과 모의실험을 통해 기존 실내 위치 추정 방식과 제안된 방식의 성능을 비교한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권2호
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• pp.187-194
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• 2015

Accurate relative location estimation is a key requirement in indoor localization systems based on wireless sensor networks (WSNs). However, although these systems have applied not only various optimization algorithms but also fusion with sensors to achieve high accuracy in position determination, they are difficult to provide accurate relative azimuth and locations to users because of cumulative errors in inertial sensors with time and the influence of external magnetic fields. This paper based on ultra-wideband positioning system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, presents an indoor localization system for estimating relative azimuth and location of location-unaware nodes, referred to as target nodes without applying any algorithms with complex variable and constraints to achieve high accuracy. In the proposed method, the target nodes comprising three mobile nodes estimate the relative distance and azimuth from two reference nodes that can be installed by users. In addition, in the process of estimating the relative localization information acquired from the reference nodes, positioning errors are minimized through a novel modified rounding estimation technique in which Kalman filter is applied without any time consumption algorithms. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.364-369
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• 2012

유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 사물의 위치 정보가 더욱 중요시 되고 있다. 대표적인 실내 위치 인식 시스템인 크리켓은 노드 간의 거리를 인식하기 위해서 RF 신호와 초음파 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만 배치되어 있는 센서 노드 수가 증가할수록 신호간의 간섭 및 충돌 횟수가 증가하여 위치 인식 시스템의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 초음파 위치인식 시스템을 구성하기 위해, 무선 센서 네트워크 표준인 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜을 사용하였다. 신호간의 간섭과 충돌 횟수를 감소시키기 위해, 노드 번호와 이동통신에서 사용하는 주파수 재사용 방식을 변형하여 오차율을 감소시키는 알고리즘을 제안하였다. 성능평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 크리켓시스템보다 수율과 에너지 효율 면에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.107-116
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• 2013

본 논문은 실내에 구축된 무선센서네트워크 데이터를 효과적으로 가시화하기 위해 증강현실을 통한 WSN 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 구현하기 위해서는 무선센서네트워크, 실내위치측위, 위치기반 증강현실 기술의 연동이 필요하다. 이를 위해 먼저, 실내에 무선센서네트워크 환경을 구성하고 웹서버를 구축한 후, 안드로이드폰을 이용하여 서버 DB에서 데이터를 획득한다. 다음으로 사용자의 (x, y) 좌표를 측위하기 위해 실내에 설치된 AP중에서 신호세기가 가장 강한 3곳의 RSSI를 수집하여 삼각측량법을 통해 좌표를 얻는다. 그리고 칼만필터를 통해 위치를 보정하였다. 마지막으로, 칼만 필터를 통해 보정된 (x, y) 좌표를 Mixare에서 사용하는 GPS 신호의 위도와 경도에 대입하고, 현재 사용자의 위치와 서버 DB에 저장되어 있는 무선센서들의 위치를 획득하였다. 그 후, 안드로이드폰을 사용하여 현실세계의 영상과 무선센서의 위치 및 데이터를 정합하여 증강현실을 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1483-1495
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• 2007

IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.64-69
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• 2013

최근 실내 공간 사용자들을 대상으로 한 서비스의 관심이 증가하고 있다. 실내 위치추적 시스템은 다양한 무선통신 인프라를 활용하여 측위 오차의 범위를 최소화 할 수 있고 이동통신망과 결합하여 실내 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 환경에 상관없이 유연하게 동작하는 위치추적 시스템의 기술은 미흡한 실정이다. 따라서 체계화된 실내 위치추적 비즈니스 모델에 관한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 논문의 목적은 실내 외 위치추적 시스템의 측위기술 차이점을 분류하고 실내 위치추적 시스템에 적용되는 무선통신 방식(Wi-Fi, Bluetooth, RFID, UWB, Fingerprint 등)의 기술방식과 다양한 국내 외 구축사례 및 활용사례를 연구하고 이를 통해 성공적인 실내 위치추적 시스템 모델 설정과 향후 시스템 발전방향을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2007

In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.