• 공학교육연구
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• 제13권5호
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• pp.76-80
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• 2010

In this paper, the Location Compensation Mechanism using equivalent distance rate ($LCM_{edr}$) for localization system based on SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) in wireless sensor network is proposed. The performance of the mechanism is experimented in terms of two types of the localization tracking scenarios of indoor and outdoor environments in university campus. From the experimentations, the compensation ratio in the $LCM_{edr}$ is better than that in SDS-TWR about 90% in indoor/outdoor environments in scenario 1 but also is better than that of SDS-TWR about 91.7% in indoor environment and about 100% in outdoor environment in scenario 2 respectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.846-849
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• 2008

최근 무선 센서 네트워크의 실내 응용분야에 대한 관심이 높이자고 있다. 본 논문에서는 RSSI 기반의 실내 환경의 위치 인식 시스템을 제안한다. 거리와 RSSI의 관계를 검증하기 위하여 log-normal path loss 모델을 사용하고, 태그를 부착한 사용자와 고정 위치의 다수의 노드를 배치하여 사용자의 위치를 결정한다. RSSI 정보를 베이스 스테이션에서는 저장하고, 계산한다. 유클리드 거리 방법을 이용하여 실시간으로 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 위치 인식 정확도를 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.847-856
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• 2013

본 논문에서는 실내 환경에서 위치 인식을 고려한 AP 배치 기법을 제안하고 성능평가를 수행하였다. 제안한 기법은 위치 인식율과 AP 기반 무선 네트워크의 성능 및 비용을 고려하여 근사 최적 AP 구성 형태를 생성하는 메타휴리스틱 알고리즘과 AP 배치 과정을 빠르게 수렴하게 하는 결정론적 알고리즘으로 구성된다. 실내 공간과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 제안한 AP 배치 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 제안한 기법은 빠른 시간 내에 우수한 결과를 생성하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.894-900
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• 2012

실내 무선측위 시스템은 정확한 태그 위치를 측정하기 위하여 비콘의 거리 정보를 사용한다. 시스템은 비콘과 태그 사이의 거리를 추정하기 위해서, 독립적인 클럭 오프셋을 포함하는 각 비콘에 도착하는 태그 펄스의 시간 정보를 계산한다. 이러한 클럭 오프셋은 비콘의 측위와 위치 추정 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 클럭 오프셋 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해여 랜덤하게 -1,000ppm~1,000ppm 사이의 클럭 오프셋을 가지는 상황에서 측위 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 클럭 오프셋 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.51-53
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• 2009

In wireless sensor networks(WSNs), geographic routing algorithms can enhance the network capacity. However, in the real WSNs, it is difficult for each node to know its accurate physical location. Geographic routing with location error may have serious problems such as disconnected links and delayed data transmission. In this letter, we present an efficient location error detection scheme for geographic routing. The proposed algorithm can efficiently update its incorrect location without additional procedure and finally enhance the performance on the geographic routing with the location errors.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.83-93
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• 2006

이 논문은 RFID를 이용한 무선 위치 인식 기술에 대한 것이다. 데이터의 RF 분석에 의한 수신된 신호의 강도로써 위치를 파악하고 위치 특성을 이해하는 실험을 하였다. 이 실험 시스템은 외부 환경 요인을 고려한 상태에서 5000대의 단말기를 이용하여 연구하였다. 이 위치 서비스는 특히 구매, 물류, 제조와 같은 일반산업, 자동조명/공조연동, 주차장 GATE 연동 서비스 등과 같은 많은 산업에서 이용될 것이다. 이 기술의 최적 솔루션은 일상생활의 지능형 정보가 필요하는 데이터의 저장과 접촉 비접촉에 토대를 둔 스마트 카드(전화카드, 은행카드..)등에도 이용될 것이다. 실내 위치 실험 방법은 서비스 및 추정된 위치 데이터를 이용한다. 이 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, Active RFID의 위치인식 시스템 설치 운영의 효율성과 둘째, 실내 무선위치 시스템의 추후 지능형 정보가 필요하는 여러 분야에서의 적용 가능성실험에 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권8C호
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• pp.814-821
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• 2009

초광대역 방식의 실내 무선 위치인식 추정에서 비 가시거리 환경으로 인한 불규칙한 신호 도착시간 또는 클러스터화 된 다중경로 성분들의 겹침으로 인해, 도착시간 매개변수 추정 기법들은 합리적인 도착시간 (TOA) 매개변수를 얻는데 어려움을 가진다. 이 문제를 극복하고 우수한 성능의 초광대역 실내 우선 위치인식 추정을 달성하기 위해 종래 추정 기법과 다르고 클리스터 문제에 영향을 거이 받지 않는 강인한 TOA 매개변수 추정 기법과 초광대역 신호 모형을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안 모형과 추정기법의 타당성을 검증하고 추정오차의 성능도 분석한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.378-384
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• 2015

Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권4호
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• pp.330-338
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 사물의 위치 정보를 기반으로 다양한 응용이 개발되고 있다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 배치의 용이성 등이 주된 특징으로서 실내 위치 인식 시스템에 적합하다. 크리켓과 같은 실내 위치 인식 시스템에서는 노드간의 거리를 인식하기 위해서 초음파 신호와, 라디오 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만 배치되는 센서 노드의 수가 증가할수록 신호간의 간섭 및 충돌 횟수가 증가하여 위치 인식 시스템의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 On-demand 비콘 관리 기법을 제안하여 리스너와 물리적으로 근접한 비콘 노드가 비콘 신호를 전송하여 간섭 및 충돌 현상을 최소화 시키고, 초음파 신호의 특성으로 인한 오차율을 감소시키는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.851-853
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• 2013

최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.