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.
Macao, a city with three sides bounded by water, is hot and humid in weather in more than six months of a year. This uncomfortable weather induces the frequency of operating air-conditioners. Choice of location for installation of air-conditioner in a building will affect the performance of cooling effect and thermal comfort on the occupants, which in turn will affect the indoor air quality (IAQ) of the building. In the paper, investigation of distribution on carbon dioxide, room air temperature and velocity, as well as air diffusion performance index (ADPI) of a single bedroom in Macao is studied by using the computational fluid dynamics (CFD) software FLOVENT 3.2. Simulations of locating the air-conditioner at 4 different walls will be done and comparisons and analyses of the results will be performed to decide a proper location for the air-conditioner for obtaining good thermal comfort.
This paper describes the ubiquitous home network (uHome-net) testbed and LonRF intelligent devices based on LonWorks technology. These devices consist of Neuron Chip, RF transceiver, sensor, and other peripheral components. Using LonRF devices, a home control network can be simplified and most devices can be operated on LonWorks control network. Also, Indoor Positioning System (IPS) that can serve various location based services was implemented in uHome-net. Smart Badge of IPS, that is a special LonRF device, can measure the 3D location of objects in the indoor environment. In the uHome-net testbed, remote control service, cooking help service, wireless remote metering service, baby monitoring service and security & fire prevention service were realized. This research shows the vision of the ubiquitous home network that will be emerged in the near future.
Rendering maps is an essential feature of the user interface component of a location based service (LBS) system. However, a developer may not too much worry about implementing the rendering maps part of his or her system because there are quite a few publicly available libraries that provide all kinds of functions of manipulating maps. Google Maps, Yahoo Map, Naver Map, Daum Map, and so on are example sites that provide those libraries. Rendering drawings is to indoor LBS as rendering maps is to LBS. However, there is no such thing as Google Maps that provides libraries for rendering drawings. This paper introduces a few web services and a library that is useful in developing user interfaces of indoor LBS systems.
Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.
Tile defects in apartment houses are caused by a combination of various factors. These factors cannot be specified, and it is difficult to determine the exact cause because a number of causes are intertwined. In addition, because the climate of Korea is different by season, the coefficient of thermal expansion between materials is different, which is a major cause of tile defects. Therefore, this study analyzed the difference between the construction location and the period of defect occurrence according to the types of tile defects caused by environmental differences between indoor and outdoor environments. Two-way ANOVA was used, indoor and outdoor spaces were selected, and defect types were selected accordingly to show the difference in the occurrence period of each defect.
실내위치 측위 기술은 스마트기기의 확산으로 인해 다양한 응용서비스에 활용되고 있다. 정밀하게 위치를 측위 하는 것과 더불어 다수 사용자의 위치를 동시에 측위 하는 것은 새로운 문제로 제기되고 있다. 더불어 위치 측위와 동시에 인터넷 서비스를 제공하는 것은 다양한 응용에서 활용하기 위해 필수적이다. 본 논문은 IEEE 802.11az 표준으로 실내위치 측위 시스템을 설계 및 구현함으로써 이러한 두 가지 문제 모두를 해결하고자 한다.
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.
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.
With the development of mobile internet, requirements of positioning accuracy for the LBS (Location Based Service) are becoming more and more higher. The LBS is based on the position of each mobile device. So, it requires a proper acquisition of accurate user's indoor position. Thus indoor positioning technology and its accuracy is crucial for various LBS. In general, RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurements are used to obtain the position information of mobile unit under WLAN environment. However, indoor positioning error increases as multiple AP's configurations are becoming more complex. To overcome this problem, an enhanced indoor localization method by AP (Access Point) selection criteria adopting DOP (Dilution of Precision) is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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