• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.359-366
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• 2019

Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.182-196
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• 2008

센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권1호
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• pp.99-105
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• 2011

Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we have to need technologies such as location determination technology, platform technology and server technology first. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We used the time of arrival(ToA) method in fingerprint location determination method. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with LAbVIEW 2010 and performed the test. According to indoor test results, the suggested method reduced the distance error by 24%, 34% and 19% respectively at indoor environment compared with deterministic kWNN and Rice Gaussian fingerprint methods.

• KIEAE Journal
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• 제12권3호
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• pp.53-60
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• 2012

This research is an illustrative research to verify the thermo environmental change created after introduction of indoor pond through abridged model test and simulation analysis. Especially, temperature and comfort level are analyzed by adjusting factors like size of water space, distance length, and location. Summary of the research is as follows. First, the most effective size of water space is 7% of the indoor size, from southern side. Temperature reduction effect is about $1.6^{\circ}C$(5.5%), and for the comfort level, it is found that pmv index increases 8%. Second, based on the simulation of distance length with the sphere, it is more effective as it is close to the surface. If distance length is more than 0.5m, there is no effect on reduction of temperature and comfort level of indoor environment. Lastly, for the analysis by location of the introduced water space, simulation is undertaken by dividing the water space (14% of the indoor size) with front, side, rear and center types. Temperature reduction effect is found to be : front type ($-1.53^{\circ}C$), side type ($-0.82^{\circ}C$), rear type ($-0.44^{\circ}C$), center type ($-0.28^{\circ}C$), respectively. The indoor environment change data by introduction of water space, found in this research, is at initial phase, but it is deemed to be a basic data to refer when planning actual water space.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.85-93
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• 2012

In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.163-168
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• 2008

이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.640-651
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• 2016

본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.866-872
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• 2020

실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-182
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• 2012

최근 스마트 폰의 발전으로 위치 정보의 활용도가 높아지고 있다. 기존에 측위 시스템은 GPS를 이용한 위치 측위를 하였다. 하지만 실내는 GPS 신호를 사용할 수 없으며, GPS 사용할 경우 위치 부정확의 문제점이 발생된다. 실내에서의 측위 문제를 해결하기 위하여 실내를 기반으로 하는 위치 측위 기법이 연구되었다. 실내를 기반으로 하는 많은 측위 기법으로는 RFID, UWB, WLAN 등의 다양한 기법이 존재한다. 하지만 WLAN를 이용한 위치 측위기법이 실생활에 활용하기 가장 접합하다. WLAN을 이용한 실내 측위 기법은 크게 2가지로 나뉘는데 첫째는 삼각 측량 기법이고, 둘째는 핑거프린트 기법이다. 그중 핑거 프린트 기법이 정확도가 높기 때문에 많이 쓰인다. 하지만 핑거 프린트 기법을 사용하기 위해서 구축하는 시간이나 구축을 위한 자원 소모가 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 실내 환경에서 WLAN 기반의 가상의 핑거 프린트 구축 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 실내 환경을 셀 환경으로 구분하였으며, 각각의 셀 안의 핑거 프린트 위치 점을 가상의 그리드 맵으로 나타내었다. 그리고 가상의 위치점에 예측된 가상의 시그널 값을 넣어줌으로써 빠르게 핑거프린트 시스템을 구축한다. 또한 이렇게 구축된 시그널 값들은 실측위 값과는 다른 값을 가질수 있기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 Splite-tree를 이용한 보정 기법을 제안한다. 보정 기법을 통하여 짧은 시간 동안 정확도가 향상됨을 보인다.